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    CpG islands or CpG clusters: how to identify functional GC-rich regions in a genome?
    Zhao, Zhongming ; Han, Leng
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 10 (2009-02-01), S. 65-65
    Online unknown
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    Volltext (PDF)
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    A novel k-mer mixture logistic regression for methylation susceptibility modeling of CpG dinucleotides in human gene promoters
    Nephew, Kenneth P. ; Yang, Youngik ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 13 (2012-03-01), Heft Suppl 3, S. S15
    Online unknown
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    Volltext (PDF)
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    Methylation Linear Discriminant Analysis (MLDA) for identifying differentially methylated CpG islands
    Teodoridis, Jens M. ; Brown, Robert S. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 9 (2008-08-01), S. 337-337
    Online unknown
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    Volltext (PDF)
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    Individualized analysis reveals CpG sites with methylation aberrations in almost all lung adenocarcinoma tissues.
    Yan, Haidan ; Guan, Qingzhou ; et al.
    In: Journal of Translational Medicine, Jg. 15 (2017-02-08), S. 1-9
    Online academicJournal
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    MeDEStrand: an improved method to infer genome-wide absolute methylation levels from DNA enrichment data
    Dai, Yang ; Bulun, Serdar E. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 19 (2018-12-01)
    Online unknown
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    pwrEWAS: a user-friendly tool for comprehensive power estimation for epigenome wide association studies (EWAS)
    Graw, Stefan ; Thompson, Jeffrey ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 20 (2019-04-01)
    Online unknown
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    Simulating ComBat: how batch correction can lead to the systematic introduction of false positive results in DNA methylation microarray studies
    Zindler, Tristan ; Bleich, Stefan ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 21 (2020-06-01)
    Online unknown
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    ChARM: Discovery of combinatorial chromatin modification patterns in hepatitis B virus X-transformed mouse liver cancer using association rule mining
    Park, Sung-Hee ; Kim, Sangsoo ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 17 (2016-12-01), Heft Suppl 16
    Online unknown
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    Improving cell mixture deconvolution by identifying optimal DNA methylation libraries (IDOL)
    Wiencke, John K. ; Koestler, Devin C. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 17 (2016-03-01)
    Online unknown
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    Volltext (PDF)
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    Using beta-binomial regression for high-precision differential methylation analysis in multifactor whole-genome bisulfite sequencing experiments
    Dolzhenko, Egor ; Smith, Andrew D.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 15 (2014-06-01), S. 215-215
    Online unknown
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    Comparison of Beta-value and M-value methods for quantifying methylation levels by microarray analysis
    Chiang Ching Huang ; Du, Pan ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 11 (2010-11-01), S. 587-587
    Online unknown
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    Volltext (PDF)
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    A regression analysis of gene expression in ES cells reveals two gene classes that are significantly different in epigenetic patterns
    Park, Sung-Joon ; Nakai, Kenta
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 12 (2011-02-01), Heft Suppl 1, S. S50
    Online unknown
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    Transcription start sites and epigenetic analysis of the HSD17B10 proximal promoter.
    Yang, Song-Yu ; Dobkin, Carl ; et al.
    In: BMC Biochemistry, Jg. 14 (2013-08-01), Heft 1, S. 1-6
    Online academicJournal
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    Genetic analysis of DNA methylation and gene expression levels in whole blood of healthy human subjects.
    van Eijk, Kristel R. ; de Jong, Simone ; et al.
    In: BMC Genomics, Jg. 13 (2012), Heft 1, S. 636-648
    Online academicJournal
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    A regression analysis of gene expression in ES cells reveals two gene classes that are significantly different in epigenetic patterns.
    Park, Sung-Joon ; Nakai, Kenta
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 12 (2011-01-02), Heft Suppl 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    LINC00649 underexpression is an adverse prognostic marker in acute myeloid leukemia.
    Guo, Chao ; Gao, Ya-yue ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 20 (2020-09-03), Heft 1, S. N.PAG
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    Codon usage in vertebrates is associated with a low risk of acquiring nonsense mutations.
    Schmid, Pirmin ; Flegel, Willy A.
    In: Journal of Translational Medicine, Jg. 9 (2011-01-02), Heft Suppl 1, S. 87-93
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    microRNA-451a promoter methylation regulated by DNMT3B expedites bladder cancer development via the EPHA2/PI3K/AKT axis.
    Liu, Beibei ; Sun, Wei ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 20 (2020-10-21), Heft 1, S. N.PAG
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    MRCNN: a deep learning model for regression of genome-wide DNA methylation.
    Tian, Qi ; Zou, Jianxiao ; et al.
    In: BMC Genomics, Jg. 20 (2019-04-07), Heft 2, S. N.PAG
    Online academicJournal
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    A targeted solution for estimating the cell-type composition of bulk samples
    Tran, Charles J. ; Zhao, Min ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 22 (2021-09-01)
    Online unknown
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    Wie komme ich dran?
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