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为加速衰老研究，研究人员收集 DO 小鼠数据，构建预测模型，助力衰老机制研究及干预实验。
衰弱指数（FIs）可用于衡量人类和模式生物的健康状况。为加快对生物衰老的理解并开展可扩展的干预研究，高通量方法至关重要。此前研究人员引入了基于机器视觉的视觉衰弱指数（vFI），该指数利用 C57BL/6J（B6J）小鼠在旷场中的行为数据来评估衰弱程度。衰老进程受基因影响很大，常利用基因多样的动物进行建模研究。为了将 vFI 应用范围拓展到基因多样的小鼠群体，研究人员收集了大量老年多样性远交系（DO）小鼠的衰弱和行为数据。这些数据与之前的数据相结合，构成了目前基于视频的最大规模衰老行为数据集之一。利用这些数据，研究人员构建出了能够准确预测衰弱、实足年龄，甚至是已度过生命比例的模型。将自动化、客观的衰弱评估工具应用于基因多样的小鼠，有助于更深入地模拟衰老机制，推动高通量的衰老干预研究。
