多维衰老时钟地图

把多种 DNA 甲基化时钟封装成仅依赖 pandas 与 NumPy 的离线技能；当前 README 列出 25 种时钟，日报收录时称 24 种。

输入数据

DNA 甲基化 beta 值、实际年龄、生物学性别

核心算法

Horvath、Hannum、PhenoAge、GrimAge、DunedinPACE 等线性/复合甲基化时钟与参考归一化

输出

各时钟结果、简单年龄差、CpG 覆盖率与可靠性标记

本地运行

可离线 · 难度中

最近核验：2026-07-11 · 风险级别：高

面向多中心神经影像研究的 COINSTAC 计算组件，以功能网络连接矩阵为特征，用线性支持向量回归学习脑年龄。

输入数据

功能网络连接（FNC）矩阵、受试者年龄标签、站点数据

核心算法

FNC 上三角特征、MinMaxScaler、LinearSVR，以及站点局部权重聚合后的所有者模型

输出

模型权重与截距、训练/测试 RMSE、训练/测试 MAE

本地运行

完整流程需联网/外部服务 · 难度高

最近核验：2026-07-11 · 风险级别：高

把古 DNA 甲基化 BED 坐标映射到 Illumina CpG，再调用 pyaging 的三个时钟生成样本年龄预测表。

输入数据

古 DNA 甲基化 BED、EPIC 探针清单

核心算法

坐标到 CpG 映射后，调用 pyaging 的 Horvath2013、AltumAge 与 ZhangEn 模型

输出

Illumina 格式中间 CSV、逐样本时钟预测 CSV、多样本汇总表

本地运行

完整流程需联网/外部服务 · 难度高

最近核验：2026-07-11 · 风险级别：中

Sage Bionetworks 为帕金森数字生物标志物 DREAM Challenge 发布的评分与挑战管理代码，用于复现基准评估而非临床诊断。

输入数据

挑战赛预测/特征表、步态与静息任务数据、挑战赛标签

核心算法

特征聚合与集成分类，使用 AUROC、AUPRC、置换 p 值等挑战赛评分逻辑

输出

挑战赛分数、预测表、提交状态与排行榜数据

本地运行

完整流程需联网/外部服务 · 难度高

最近核验：2026-07-11 · 风险级别：高