玄牝

玄牝直面生物学的核心难题：为什么生物会衰老？衰老是多因素交织的复杂过程——端粒缩短、表观遗传漂移、线粒体功能衰退、干细胞耗竭、细胞衰老累积、蛋白质稳态失衡——其因果关系至今未能理清。

本课题以多组学数据整合结合人工智能为路径，系统梳理衰老的九大标志（Hallmarks of Aging），融合基因组、转录组、表观组、蛋白质组与代谢组数据，构建衰老相关基因与通路的知识图谱，并训练可验证的衰老时钟（Aging Clock）。

研究循「数据整合—模型构建—因果推断—验证应用」四阶推进，借孟德尔随机化等方法识别可干预的衰老生物标志物，理清因果链，进而探索抗衰老的干预靶点与药物重定位。

当前已完成衰老标志的系统性文献综述、公开数据集的收集与预处理，并建立了衰老知识图谱初版与肌肉衰老的多组学分析。