Abstract Ageing is a complex and multifactorial process. For two decades, the Human Ageing Genomic Resources (HAGR) have aided researchers in the study of various aspects of ageing and its manipulation. Here, we present the key features and recent enhancements of these resources, focusing on its six main databases. One database, GenAge, focuses on genes related to ageing, featuring 307 genes linked to human ageing and 2205 genes associated with longevity and ageing in model organisms. AnAge focuses on ageing, longevity, and life-history across animal species, containing data on 4645 species. DrugAge includes information about 1097 longevity drugs and compounds in model organisms such as mice, rats, flies, worms and yeast. GenDR provides a list of 214 genes associated with the life-extending benefits of dietary restriction in model organisms. CellAge contains a catalogue of 866 genes associated with cellular senescence. The LongevityMap serves as a repository for genetic variants associated with human longevity, encompassing 3144 variants pertaining to 884 genes. Additionally, HAGR provides various tools as well as gene expression signatures of ageing, dietary restriction, and replicative senescence based on meta-analyses. Our databases are integrated, regularly updated, and manually curated by experts. HAGR is freely available online (https://genomics.senescence.info/).

Abstract The study of age is plagued by a lack of delineation between the causes and effects within the ageing phenotype. This has made it difficult to fully explain the biological ageing process from first principles with a single definition. Lacking a clear description of the underlying root cause of biological age confounds clarity in this critical field. In this paper, we demonstrate that the epigenetic system has a built-in, unavoidable fidelity limitation and consequently demonstrate that there is a distinct class of DNA methylation loci that increases in variance in a manner tightly correlated with chronological age. We demonstrate the existence of epigenetic ‘activation functions’ and that topological features beyond these activation functions represent deregulation. We show that the measurement of epigenetic fidelity is an accurate predictor of cross-species age and present a deep-learning model that predicts chronological age exclusively from knowledge of variance. We find that the classes of epigenetic loci in which variation correlates with chronological age control genes that regulate transcription and suggest that the inevitable consequence of this is a feedback cycle of system-wide deregulation causing a progressive collapse into the phenotype of age. This paper represents a novel theory of biological systemic ageing with arguments as to why, how and when epigenetic ageing is inevitable.

Abstract Ageing is a complex and multifactorial process. For two decades, the Human Ageing Genomic Resources (HAGR) have aided researchers in the study of various aspects of ageing and its manipulation. Here we present the key features and recent enhancements of these resources, focusing on its six main databases. One database, GenAge, focuses on genes related to ageing, featuring 307 genes linked to human ageing and 2205 genes associated with longevity and ageing in model organisms. AnAge focuses on ageing, longevity, and life-history across animal species, containing data on 4645 species. DrugAge includes information about 1097 longevity drugs and compounds in model organisms such as mice, rats, flies, worms, and yeast. GenDR provides a list of 214 genes associated with the life-extending benefits of dietary restriction in model organisms. CellAge contains a catalogue of 866 genes associated with cellular senescence. The LongevityMap serves as a repository for genetic variants associated with human longevity, encompassing 3144 variants pertaining to 884 genes. Additionally, HAGR provides various tools as well as gene expression signatures of ageing, dietary restriction, and replicative senescence based on meta-analyses. Our databases are integrated, regularly updated, and manually curated by experts. HAGR is freely available online ( https://genomics.senescence.info/ ).