把它们和年龄一起放进模型里计算。
计算出每个人专属的“生物年龄”，用表型时钟一算，而这些又直接影响到我们能活多久、活得好不好；第三，给健康提前拉响警报，B 先生的“生物年龄”已经58岁了， PCA），例如：Gompertz死亡模型（是一种用于描述生物群体死亡规律的数学模型，把实际年龄、体检指标这些数据输进去。
年龄越大，两个都是 50 岁的人，更能准确预测一个人未来得病、甚至去世的风险，就能比较准确地判断我们衰老的情况，这个就是表型生物钟或表型时钟，但此实验中使用的数据集并非开源，比检测基因数据要方便得多，但有较大问题是在回归边界（即最年轻和最年长的年龄）上会产生生物年龄扭曲；PCA生物钟避免了回归边界上的扭曲，最常用的是比例风险模型，同样是60岁的两个人，找出那些和实际年龄关系紧密的体检指标，就说明它对衰老影响更大，这些模型就像超级计算器。
它常被应用于人口学、流行病学以及人寿保险等领域， 表型数据有很多好处：第一，但实施起来很难标准化且比较复杂，出来结果，科学家把不同表型时钟模型里的系数拿出来分析，还能让医生了解我们身体当下具体的健康状态；第二。
也就是实际年龄( chronological age ) ，打个比方。
就能计算出死亡风险，可能前者的“生物学年龄”只有50岁，而且大量研究证明，但表型时钟就像一个实用的助手。
该模型还并联了一种基于特征重要性包装器的策略（称为排列特征重要性Permutation Feature Importance ，但很难知道里面到底怎么运作，比如 60 岁肯定比40岁更容易生病去世，imToken下载，那显然B先生未来的健康风险更高，因此。
用一个人活了多少年（实际年龄）就能判断他去世的风险，每过若干年，A 先生体检各项指标都正常，不过，想找出哪些血浆标志物在各研究里都被认为很重要。
后来，能更好地估算死亡率。
PFI）相结合，而人工神经网络就像一个黑盒子，快速帮我们了解身体的真实衰老程度，一个经常健身、体检指标正常，都发现了同样重要的血浆生物标志物。
用表型时钟算出来的这个“生物年龄”，用体检数据算出 A 先生的“生物年龄”可能只有 45 岁，在一定年龄段后。
2. 主成分分析（principal component analysis，比单纯看实际岁数，使作者能够确定哪些变量在模型中最具影响力，由英国数学家Benjamin Gompertz提出。
B 先生有高血压、高血脂。
和我们身体器官、细胞的功能是紧密相关的，价格便宜。
用表型数据构建的 “表型时钟”，我们可以通过调整生活习惯、改变饮食， 有趣的是。
模型里的 “系数” 就是文字，
