程中类似的跨物种保

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总结了小鼠和体外细胞系不同衰老模型的特征。迄今为止，已经在小鼠身上绘制了整个器官的衰老图谱。考虑到不同物种之间的差异，370未来构建非人类灵长类动物和人类衰老模型将非常重要。此外，还开发了多种资源工具来协助衰老研究，例如促进与衰老相关基因的发现的 SeneQuest（可net获取）。第371章另一方面，其他技术，例如集成多模态、多维大数据的机器学习，对于解决老龄化问题的复杂性也很重要（表4

）。最近的一篇论文借助组织学数据的机器学习分析总结了衰老C级执行名单时钟的发展和应用。这说明了机器学习识别生物衰老的新型生物标志物的能力，并促进了衰老的早期预警和干预以及精准医学策略。372 2022 年，Li 等人。开发了 Nvwa，这是一种基于深度学习的策略，可在跨物种单细胞水平上预测基因表达并识别细胞类型背后的保守调控程序。第37

3章未来，我们也希望通过机器学习算法的开发，找到衰老过守调控元件。 免疫系统具有非凡的记忆能力和对不同刺激和经历做出反应的能力，导致个体之间免疫衰老的异质性。这种异质性可能是由于每个人所接触的抗原刺激的类型、剂量、强度和时间顺序的差异造成的。为了解决这个问题，Franceschi 等人。提出了“免疫生物学”的概念，它考虑了随着时间的推移塑造个