Martien KK, Baird RW, Robertson KM, Kratofil MA, Mahaffy SD, West KL, Chivers SJ, Archer FI. · Molecular ecology resources · 2026

Epigenetic Age Estimation for Hawaiian False Killer Whales (Pseudorca crassidens) in the Absence of 'Known-Age' Individuals.

Resumo em português

Modelos epigenéticos de envelhecimento apresentam grande potencial para melhorar diversos aspectos da pesquisa e manejo da vida selvagem. No entanto, sua utilidade é limitada pela necessidade de treinar modelos usando animais de idade conhecida, que são raros entre as espécies selvagens. Apresentamos uma abordagem inédita para desenvolver modelos de predição de idade baseados em metilação que nos permite treinar modelos usando amostras de indivíduos cuja idade cronológica é estimada com incerteza, baseada em dados de catálogos de fotoidentificação. Nossa abordagem incorpora essa incerteza no treinamento do modelo ao representar a idade de cada indivíduo por uma distribuição de probabilidade, em vez de um valor pontual. Similarmente, representamos os perfis de metilação dos indivíduos como distribuições binomiais e produzimos uma distribuição da idade prevista para cada amostra que reflete a incerteza tanto na idade quanto no perfil de metilação. Comparamos modelos de idade treinados usando uma ampla variedade de parametrizações, conjuntos de dados de treinamento e métodos analíticos para determinar a precisão na predição das estimativas de idade baseadas no catálogo. O modelo resultante apresentou um erro absoluto mediano de 1,70 anos, superando diversos relógios epigenéticos publicados treinados com amostras de idade conhecida. Esta abordagem amplia significativamente o espectro de espécies para as quais modelos precisos de idade baseados em metilação podem ser desenvolvidos, especialmente aquelas de interesse conservacionista com amostras de idade conhecida limitadas. Ao produzir distribuições das idades previstas, também permite que pesquisadores comuniquem com precisão a incerteza em suas estimativas de idade para os usuários subsequentes dos dados.

Resumo original em inglês

Epigenetic aging models hold great promise for enhancing many aspects of wildlife research and management. However, their utility is limited by the need to train models using known-aged animals, which are rare among wildlife species. We present a novel approach to developing methylation-based age prediction models that enables us to train models using samples from individuals whose chronological age is estimated with uncertainty based on photo-identification catalogue data. Our approach incorporates this uncertainty into model training by representing the age of each individual with a probability distribution rather than a point estimate. We similarly represent the methylation profiles of individuals as binomial distributions and produce a distribution of predicted age for each sample that reflects the uncertainty in both its age and methylation profile. We compared age models trained using a wide range of parameterisations, training data sets and analytical methods to determine how well they predicted the catalogue-based age estimates. The resulting model has a median absolute error of 1.70 years, outperforming many published clocks trained with known-age samples. This approach significantly expands the range of species for which accurate methylation-based age models can be developed, particularly those of conservation concern where known-age samples are limited. By producing distributions of predicted age, it also enables researchers to accurately communicate the uncertainty in their age estimates to subsequent data users.

Espécies citadas

• Pseudorca crassidens · falsa-orca
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  Nomes populares variam entre regiões e uma mesma palavra pode designar espécies diferentes. Confira sempre o nome científico: Pseudorca crassidens.