Infinium™ Methylation Screening Array（MSA）是因美纳今年新推出的一款重点覆盖与常见人类特征、疾病表型、环境暴露、衰老等内容相关的 27 万个独特甲基化位点，使用 Infinium™ EX新芯片制式的甲基化基因芯片产品，专注于流行病学研究和面向消费者市场。
 
近日，因美纳联合微基因就MSA芯片应用于表观生物学年龄预测进行了一系列产品性能测试，结果表明，MSA芯片在更短的整体实验周期、更低的DNA起始量和更高的样本通量的前提下，实现了高度一致的样本间可重现性、对样本类型和不同的起始DNA量提供了良好的兼容性、在与因美纳EPICv2甲基化芯片重合的位点上达到了稳健的一致性，并且在使用经典的表观衰老时钟模型预测生物学年龄的测试中得到了较高的准确性和较低的误差。


MSA芯片实验与数据分析流程参考
 

样本间可重现性



本次测试选用了来自中华家系1号标准品1和来自中山大学华南区域自然人群慢性病前瞻性队列2的共计16组样本在2张芯片间测试相同样本的可重现性，结果显示无论样本来源是全血或者gDNA，同一样本在技术重复之间的甲基化Beta值都高度一致，分析所得的R2达到了98%以上，MSA芯片在技术重复之间展现了良好的可重复性。
 

样本类型与DNA起始量的兼容性


 
本次测试选用了中华家系1号标准品样本1从25ng至300ng不同的DNA起始量和13组不同组织来源的微基因实验人员样本进行了DNA起始量与样本类型兼容性测试。结果显示，当DNA起始量达到或超过50ng的时候，MSA芯片达到了平均超过96%的甲基化位点检出率。DNA起始量越低，检出率受到样本类型的影响相对越大，但在低至25ng DNA起始量的情况下，仍旧有超过90%的位点成功被检测到。无论是静脉血样本还是末梢血样本的检出率均高于唾液样本，当唾液样本的DNA起始量达到100ng及以上时，MSA芯片也能达到超过96%的位点检出率。
 

EPICv2共有位点数据一致性


 
甲基化基因芯片MSA与EPICv2共有145K位点重叠的区域，覆盖了常见疾病关联、衰老时钟、环境暴露和甲基化风险评估等相关位点。


 
本次测试选用了来自中山大学华南区域自然人群慢性病前瞻性队列2的共计15组样本比较了MSA芯片与EPICv2芯片在145K重合位点上的甲基化Beta值一致性，结果显示重叠探针之间的检出性能稳健可靠，R2达到了98%以上，展示了Infinium™芯片家族不同产品与芯片格式之间数据的高度一致性与兼容性。
 

生物学年龄的模型预测
 
衰老时钟（又称表观遗传学时钟）是通过测量DNA甲基化水平来预测生物年龄的一种方法，常被用于健康评估、疾病预测、疗效评估和个性化医疗等研究方向，为探索衰老机制、改善健康管理、推进个性化医疗提供了重要的工具。甲基化MSA芯片相较于EPICv2芯片补充了更多衰老时钟模型相关的位点，可以更好的帮助用户进行相关课题的研究。


甲基化MSA芯片和EPICv2芯片表观遗传学年龄相关位点覆盖情况（注：Horvath391-SkinAndBlood即下文所用的HorvathS2018模型）


 
本次测试在未针对特定人群进行基线建模的前提下，选用了来自中山大学华南区域自然人群慢性病前瞻性队列2与微基因实验人员的共计28组样本，直接应用HorvathS2018模型分析了参与测试的所有样本的生物学年龄预测准确性，结果显示HorvathS2018相关位点的覆盖率达到了98%以上，能够以较高的准确性和较低的误差预测样本的生物学年龄。
 
本次测试重点关注了MSA芯片之间的样本结果可重复性、样本类型和DNA起始量对结果的影响，以及MSA芯片与EPICv2芯片共有位点之间的检测一致性。结果显示，不同MSA芯片之间的结果可重复性测试与EPICv2共有位点的结果一致性R²均超过98%。在确保足够的DNA起始量的前提下，各种来源的样本类型在MSA芯片上都能获得理想的检测结果。




总体来说，MSA芯片在更短的实验周期、更低的DNA起始量和更高的样本通量条件下，实现了高度一致的样本间可重复性，并对不同样本类型和DNA起始量表现出良好的兼容性。与因美纳EPICv2甲基化芯片重合位点的检测结果显示出稳健的一致性。作为因美纳在Infinium™ EX新芯片制式上推出的首款商业化产品，MSA将为研究人类常见性状、常见疾病表型、环境暴露、衰老和细胞类型等领域提供更简便、更实惠且更易获取的解决方案。
 
参考资料

中华家系1号标准品来自复旦大学泰州队列，样本的来源及其相关研究详见以下两篇文献：

[1]Yu, Y., Hou, W., Liu, Y. et al. Quartet RNA reference materials improve the quality of transcriptomic data through ratio-based profiling. Nat Biotechnol (2023). https://doi.org/10.1038/s41587-023-01867-9

Ren, L., Duan, X., Dong, L. et al. Quartet DNA reference materials and datasets for comprehensively evaluating germline variant calling performance. Genome Biol 24, 270 (2023). https://doi.org/10.1186/s13059-023-03109-2

[2]中山大学华南区域自然人群慢性病前瞻性队列样本来源及其相关研究详见以下文献：Yang J, Luo S, Liu Y, Hong M, Qiu X, Lin Y, Zhang W, Gao P, Li Z, Hu Z, Xia M; South China Cohort (SCC) Collaborative Group. Cohort Profile: South China Cohort. Int J Epidemiol. 2024 Feb 14;53(2):dyae028. doi: 10.1093/ije/dyae028. PMID: 38412541.
 
 

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