一种基于机器学习的表观遗传学年龄评估系统及方法

本发明属于生物信息学技术领域，公开了一种基于机器学习的表观遗传学年龄评估系统及方法；包括：实时采集用户的甲基化数据；从甲基化数据中筛选出甲基化特征数据，并压缩为隐藏特征数据；获取历史特征数据，并构建年龄评估模型；将实时获取的隐藏特征数据输入年龄评估模型中，预测出表观遗传学年龄，并标记为预测年龄；对预测年龄进行系统性扰动，计算每个模拟年龄的预测误差值，将数值最小的预测误差值所对应的模拟年龄作为校正年龄；计算相对年龄，将相对年龄与校正年龄的均值作为用户的表观遗传学年龄；本发明能够提高模型在不同个体和年龄段上的适应性和精确度，从而提高表观遗传学年龄评估的准确性和时效性。