Maximum lifespan of a species is the oldest that individuals can survive, reflecting the genetic limit of longevity in an ideal environment. Here we report methylation-based models that accurately predict maximum lifespan (r=0.89), gestational time (r=0.96), and age at sexual maturity (r=0.87), using cytosine methylation patterns collected from over 12,000 samples derived from 192 mammalian species. Our epigenetic maximum lifespan predictor corroborated the extended lifespan in growth hormone receptor knockout mice and rapamycin treated mice. Across dog breeds, epigenetic maximum lifespan correlates positively with breed lifespan but negatively with breed size. Lifespan-related cytosines are located in transcriptional regulatory regions, such as bivalent chromatin promoters and polycomb-repressed regions, which were hypomethylated in long-lived species. The epigenetic estimators of maximum lifespan and other life history traits will be useful for characterizing understudied species and for identifying interventions that extend lifespan.

Summary Epigenetics has hitherto been studied and understood largely at the level of individual organisms. Here, we report a multi-faceted investigation of DNA methylation across 11,117 samples from 176 different species. We performed an unbiased clustering of individual cytosines into 55 modules and identified 31 modules related to primary traits including age, species lifespan, sex, adult species weight, tissue type and phylogenetic order. Analysis of the correlation between DNA methylation and species allowed us to construct phyloepigenetic trees for different tissues that parallel the phylogenetic tree. In addition, while some stable cytosines reflect phylogenetic signatures, others relate to age and lifespan, and in many cases responding to anti-aging interventions in mice such as caloric restriction and ablation of growth hormone receptors. Insights uncovered by this investigation have important implications for our understanding of the role of epigenetics in mammalian evolution, aging and lifespan.

ABSTRACT Introduction DNA methylation data facilitate the development of accurate molecular estimators of chronological age, or ‘epigenetic clocks.’ We present a robust epigenetic clock for the beluga whale, Delphinapterus leucas, developed for an endangered population in Cook Inlet, Alaska, USA. Methods and Results We used a custom methylation array to measure methylation levels at 37,491 cytosine-guanine sites (CpGs) from skin samples of dead whales (n = 67) whose chronological ages were estimated based on tooth growth layer groups. Using these calibration data, a penalized regression model selected 23 CpGs, providing an R 2 = 0.92 for the training data; and an R 2 = 0.74 and median absolute age error = 2.9 years for the leave one out cross-validation. We applied the epigenetic clock to an independent data set of 38 skin samples collected with a biopsy dart from living whales between 2016 and 2018. Age estimates ranged from 11 to 27 years. We also report sex correlations in CpG data and describe an approach of identifying the sex of an animal using DNA methylation. Discussion The epigenetic estimators of age and sex presented here have broad applications for conservation and management of Cook Inlet beluga whales and potentially other cetaceans.

ABSTRACT Several previous studies have described epigenetic clocks for whale and dolphin species. Here we present a novel and highly robust epigenetic clock for the humpback whale based on methylation levels measured using the Mammalian Methylation Array platform. Skin samples were obtained from 76 individuals that had been studied since their birth year and known to range in age from <1 to 39.5 years. The humpback whale clock provided a highly accurate estimate of chronological age (R=0.96, median error 2.2 years) according to a leave-one-out cross validation analysis. We applied this clock to an independent set of samples from humpback whales of unknown exact age but with sighting histories that were as long as or longer than the upper 20% of the available known-age range. Although there was a strong correlation with minimum age (R=0.89), the clock underestimated age in these older animals by a median error of at least 7.8 years. Finally, we applied the humpback clock to publicly available methylation data from beluga whales. In this data set from a different species, the humpback clock provided an age correlation of R=0.78. While a DNAm age estimator has previously been described for humpback whales, this is the first such clock shown to apply to another cetacean species as well. Our humpback whale clock built from well-studied population lends itself for understanding humpback populations that otherwise lack age data.

ABSTRACT Accurate identification of individual ages within wild bottlenose dolphins ( Tursiops truncatus ) is critical for determining population health and the development of population management strategies. As such, we analyzed DNA methylation patterns by applying a custom methylation array (HorvathMammalMethyl40) to both blood (n = 140) and skin samples (n = 87) from known age or approximate age (0 to 57 years) bottlenose dolphins. We present three bottlenose dolphin specific age estimation clocks using combined blood and skin (48 CpGs, R = 0.93, median absolute error = 2.13 years), blood only (64 CpGs, R = 0.97, error= 1.46 years) and skin only (39 CpGs, R = 0.95, error= 2.53). Our sex estimator based on 71 CpGs predicts the sex of any odontocete species with 99.5% accuracy. We characterize individual cytosines that correlate with sex and age in dolphins. The presented epigenetic clocks are expected to be useful for conservation efforts and for studying anthropogenic events.

Abstract We describe a framework that addresses concern that the rate of change in any aging biomarker displays a trivial inverse relation with maximum lifespan. We apply this framework to methylation data from the Mammalian Methylation Consortium. We study the relationship of lifespan with the average rate of change in methylation (AROCM) from two datasets: one with 90 dog breeds and the other with 125 mammalian species. After examining 54 chromatin states, we conclude three key findings: First, a reciprocal relationship exists between the AROCM in bivalent promoter regions and maximum mammalian lifespan: AROCM $$\propto$$ ∝ 1/MaxLifespan. Second, the correlation between average methylation and age bears no relation to maximum lifespan, Cor(Methyl,Age) ⊥ MaxLifespan. Third, the rate of methylation change in young animals is related to that in old animals: Young animals’ AROCM $$\propto$$ ∝ Old AROCM. These findings critically hinge on the chromatin context, as different results emerge in other chromatin contexts.

By analyzing 15,000 samples from 348 mammalian species, we derive DNA methylation (DNAm) predictors of maximum life span ( R = 0.89), gestation time ( R = 0.96), and age at sexual maturity ( R = 0.85). Our maximum life-span predictor indicates a potential innate longevity advantage for females over males in 17 mammalian species including humans. The DNAm maximum life-span predictions are not affected by caloric restriction or partial reprogramming. Genetic disruptions in the somatotropic axis such as growth hormone receptors have an impact on DNAm maximum life span only in select tissues. Cancer mortality rates show no correlation with our epigenetic estimates of life-history traits. The DNAm maximum life-span predictor does not detect variation in life span between individuals of the same species, such as between the breeds of dogs. Maximum life span is determined in part by an epigenetic signature that is an intrinsic species property and is distinct from the signatures that relate to individual mortality risk.

Maximum lifespan is an intrinsic characteristic of a biological species and is defined as the longest time an individual of a species has been reported to survive. By analyzing 15K samples derived from 348 mammalian species representing 25 taxonomic orders we previously identified CpG methylation sites associated with maximum lifespan. Here we present accurate DNA methylation-based (DNAm) predictors of maximum lifespan (r=0.89), average gestation time (r=0.96), and age at sexual maturity (r=0.85). Our DNAm maximum lifespan predictor indicates a potential innate longevity advantage for females over males in 17 mammalian species such as humans, red deer, and cattle. The DNAm maximum lifespan predictions do not vary significantly by caloric restriction and partial reprogramming. Genetic disruptions in the somatotropic axis, which includes growth hormone, IGF-1, and their related receptors, have an impact on DNAm maximum lifespan only in select mouse tissues. Cancer mortality rates in major mammalian orders show no correlation with our epigenetic estimates of life history traits. The DNAm maximum lifespan predictor does not detect variation in lifespan between individuals of the same species, such as between the breeds of dogs. We also present the first prototypes of accurate pan mammalian DNAm predictors of sex and tissue type. Collectively, our findings indicate that maximum lifespan is determined, at least in part, by an epigenetic signature that is an intrinsic property of each species and is distinct from the signatures that relate to individual lifespan, which is unaffected by interventions influencing the mortality risk of individuals.

There is limited research examining factors impacting MOUD retention in rural settings, especially within the context of the COVID-19 pandemic. Using electronic health records data collected as part of a NIDA Clinical Trials Network study (CTN-0102), this study explored how the onset of the COVID-19 pandemic may have impacted MOUD retention in a sample of 563 rural primary care patients.

ABSTRACT Aging is often perceived as a degenerative process resulting from random accrual of cellular damage over time. Despite this, age can be accurately estimated by epigenetic clocks based on DNA methylation profiles from almost any tissue of the body. Since such pan-tissue epigenetic clocks have been successfully developed for several different species, we hypothesized that one can build pan-mammalian clocks that measure age in all mammalian species. To address this, we generated data using 11,754 methylation arrays, each profiling up to 36 thousand cytosines in highly-conserved stretches of DNA, from 59 tissue-types derived from 185 mammalian species. From these methylation profiles, we constructed three age predictors, each with a single mathematical formula, termed universal pan-mammalian clocks that are accurate in estimating the age (r>0.96) of any mammalian tissue. Deviations between epigenetic age and chronological age relate to mortality risk in humans, mutations that affect the somatotropic axis in mice, and caloric restriction. We characterized specific cytosines, whose methylation levels change with age across most mammalian species. These cytosines are greatly enriched in polycomb repressive complex 2-binding sites, are located in regions that gradually lose chromatin accessibility with age and are proximal to genes that play a role in mammalian development, cancer, human obesity, and human longevity. Collectively, these results support the notion that aging is indeed evolutionarily conserved and coupled to developmental processes across all mammalian species - a notion that was long-debated without the benefit of this new compelling evidence. SUMMARY This study identifies and characterizes evolutionarily conserved cytosines implicated in the aging process across mammals and establishes pan mammalian epigenetic clocks.