The object of research, development or design (in Russian) : Первичные признаки старения (эпигенетические изменения в хромосомах, утрата протеостаза, укорочение теломер и некоторые другие), вторичные признаки старения (нарушение функции митохондрий).

The object of research, development or design (in Kazakh) : Қартаюдың бастапқы белгілері (хромосомалардағы эпигенетикалық өзгерістер, протеостаздың жоғалуы, теломерлердің қысқаруы және басқалары), қартаюдың қайталама белгілері (митохондриялық функцияның бұзылуы).

Aim of work (in Russian) : разработка новых технологий, способных замедлять или обращать вспять старение клеток и тканей организма, сохраняя их специализированную функцию, и, таким образом, продлевать здоровое долголетие

Aim of work (in Kazakh) : дене жасушалары мен тіндерінің қартаюын бәсеңдететін немесе қалпына келтіретін, олардың мамандандырылған қызметін сақтай алатын және осылайша сау ұзақ өмір сүруді ұзартатын жаңа технологияларды әзірлеу

Методы исследования (на русском) : эпигенетические изменения в ГПД: Модификации гистонов и ДНК: ChIP-Seq, MeDIP и микрочипы, доступность хроматина в ГПД: метод ATAC, анализ общего пула гистоновых модификаций, анализ цикла дробления-слияния митохондрий

Методы исследования (на казахском) : ГТД-дегі эпигенетикалық өзгерістер: гистон және ДНҚ модификациялары: ChIP-Seq, MeDIP және микрочиптер, ГТД-де хроматиннің болуы: АТАС әдісі, гистон модификациясының жалпы пулын талдау, митохондрияның бөліну-синтез циклін талдау

Obtained results and novelty (in Russian) : Проведены работы по определению характеристики потенциала митохондриальной мембраны, которая будет использоваться в качестве маркера возрастных изменений функции митохондрий. Были загружены и предварительно обработаны наборы данных для чипового секвенирования триметилирования H3K9. Был проведен анализ наборов данных с использованием алгоритма normR. Были аннотированы бины с использованием базы данных InterPro для областей KRAB-ZNF. Соседние бины были объединены (по 500 пар оснований для каждого набора данных). Были объединены и перекрыты бины по всем наборам данных.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Митохондрия функциясының жасқа байланысты өзгерістерінің маркері ретінде пайдаланылатын митохондриялық мембрананың потенциалының сипаттамасын анықтау бойынша жұмыстар жүргізілді. H3k9 триметилденуінің чиптік реттілігі үшін деректер жиынтығы жүктелді және алдын ала өңделді. Normr алгоритмін қолдана отырып, мәліметтер жиынтығына талдау жасалды. Krab-ZNF аймақтары үшін InterPro дерекқорын пайдаланып биналар түсіндірілді. Көршілес биналар біріктірілді (әр деректер жиынтығы үшін 500 базалық жұп). Барлық деректер жиынтығы бойынша биналар біріктіріліп, жабылды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : на данном этапе работ отсутствуют.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : жұмыстың осы кезеңінде-жоқ.

Level of implementation (in Russian) : на данном этапе работ отсутствуют.

Level of implementation (in Kazakh) : жұмыстың осы кезеңінде-жоқ.

Efficiency (in Russian) : На протяжении нескольких лет модели для оценки эпигенетического возраста (eAge) на основе метилирования CpG были почти исключительно основаны на линейных регрессионных моделях с регуляризацией. В последнее время наблюдается переход к нелинейным эпигенетическим "часам" на основе метилирования CpG с использованием глубокого обучения. Особенно примечательна модель AltumAge, основанная на структуре глубоких нейронных сетей, которая показывает значительно лучшие результаты по сравнению с линейными моделями. Что важно, AltumAge выявила наиболее важные CpG, которые вносят наибольший вклад в предсказание возраста. Как оказалось, они находятся в крупных ГПД, в которых находятся гены KRAB-ZNF на хромосоме 19 человека. Это дает нам возможность создать многофакторную модель для определения возраста человека по возрастным эпигенетическим изменениям в крупных ГПД на хромосоме 19. Возрастные изменения эпигенетического ландшафта будут включать метилирование CpG, открытость хроматина, уровни метилирования H3K9me3 и размер ГПД. Эти параметры будут интегрированы в единую нелинейную модель для оценки возраста.

Efficiency (in Kazakh) : Бірнеше жыл ішінде CPG метилденуіне негізделген эпигенетикалық жасты (eAge) бағалауға арналған модельдер тек дерлік сызықтық регрессиялық регрессиялық модельдерге негізделген. Жақында терең оқытуды қолдана отырып, CPG метилденуіне негізделген сызықтық емес эпигенетикалық "сағаттарға" көшу байқалды. Терең нейрондық желілердің құрылымына негізделген AltumAge моделі ерекше назар аударады, бұл сызықтық модельдермен салыстырғанда айтарлықтай жақсы нәтиже көрсетеді. Ең бастысы, AltumAge жасты болжауға ең көп үлес қосатын ең маңызды CpG-ді анықтады. Белгілі болғандай, олар адамның 19-хромосомасында KRAB-ZNF гендері бар үлкен ГТД-да кездеседі. Бұл бізге 19-хромосомадағы үлкен ГТД - дағы жасына байланысты эпигенетикалық өзгерістер арқылы адамның жасын анықтау үшін көп факторлы модель құруға мүмкіндік береді. Эпигенетикалық ландшафттағы жасқа байланысты өзгерістерге CPG метилденуі, хроматиннің ашықтығы, h3k9me3 метилдену деңгейі және ГТД мөлшері кіреді. Бұл параметрлер жасты бағалау үшін бір сызықты емес модельге біріктіріледі.

Field of application (in Russian) : Здравоохранение, регенеративная медицина, снижение рисков заболеваний у пожилых людей, увеличение продолжительности здорового долголетия

Field of application (in Kazakh) : Денсаулық сақтау, Регенеративті медицина, егде жастағы адамдарда ауру қаупінің төмендеуі, салауатты ұзақ өмір сүру ұзақтығының артуы