摘要：目的:使用多种临床常规标志物构建生物学年龄（BA）模型。方法:从2009年中国健康与营养调查（CHNS）数据库中选取8 133人（男3 788人,女4 345人）,年龄20～79岁。对12种临床血液生化指标与体格检查指标进行数学组合,对每种组合采用Klemera-Doubal方法构建生物学年龄（KDM-BA）。以12种标志物组合为最优模型,估算的BA为KDM-BA12。以与KDM-BA12差异小于3岁的KDM-BA为优质组合。采用Pearson相关分析评估优质组合的KDM-BA与KDM-BA12的相关性。将KDM-BA12与实足年龄的差值定义为KDM-BA12加速,采用广义线性回归分析吸烟、饮酒与KDM-BA12加速的关联性。结果:12种标志物共有4 083种组合,优质组合668种,其中与KDM-BA12相关系数大于0.990的组合达到232种。广义线性回归模型结果显示,吸烟和饮酒与KDM-BA12加速有关联,β（95%CI）分别为0.77（0.67～0.86）和0.59（0.49～0.68）。结论:成功构建了基于多种临床常规标志物的KDM-BA。
文章目录
1 资料与方法
1.1 数据来源及清洗
1.2 KDM-BA计算公式[4,9]
1.3 基于多种标志物组合的KDM-BA的构建与筛选
1.4 吸烟、饮酒与衰老的关联性分析
1.5 平台建设
2 结果
2.1 数据基本情况
2.2 多标志物组合模型的比较
2.3 吸烟、饮酒与KDM-BA12加速的关联性
2.4 平台建设
3 讨论
