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    Prediction model construction of mouse stem cell pluripotency using CpG and non-CpG DNA methylation markers
    Joe, Soobok ; Nam, Hojung
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 21 (2020-05-01), Heft 1, S. 1-12
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    Identifying hypermethylated CpG islands using a quantile regression model
    Lin, Shili ; Tim H M Huang ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 12 (2010-10-15)
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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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    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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    Walking pathways with positive feedback loops reveal DNA methylation biomarkers of colorectal cancer
    Leskov, Leonid S. ; Kel, Alexander E. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 20 (2019-04-01), S. 1-20
    Online unknown
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    A model of pulldown alignments from SssI-treated DNA improves DNA methylation prediction
    Moreland, Blythe ; Bundschuh, Ralf ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 20 (2019-08-01), Heft 1, S. 1-15
    Online unknown
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    A novel computational strategy for DNA methylation imputation using mixture regression model (MRM)
    Xu, Chao ; Shen, Hui ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 21 (2020-12-01)
    Online unknown
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    Estimation of CpG coverage in whole methylome next-generation sequencing studies
    McClay, Joseph L. ; Aberg, Karolina A. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 14, Heft 1, S. 50-50
    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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    Mapping eQTL by leveraging multiple tissues and DNA methylation
    Acharya, Chaitanya R. ; Allen, Andrew S. ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 18 (2016-10-05), Heft 1
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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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    MethylNet: an automated and modular deep learning approach for DNA methylation analysis
    Petersen, Curtis L. ; Christensen, Brock C. ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 21 (2019-12-11), Heft 1
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    The causal effect of red blood cell folate on genome-wide methylation in cord blood: a Mendelian randomization approach
    Binder, Alexandra M. ; Michels, Karin B.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 14 (2013-12-01)
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    Prediction of epigenetically regulated genes in breast cancer cell lines
    Durinck, Steffen ; Gray, Joe W. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 11 (2010-06-04)
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    Identifying differentially methylated genes using mixed effect and generalized least square models
    Yan, Pearlly S. ; Lin, Shili ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 10 (2009-12-01), Heft 1
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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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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    An evaluation of statistical methods for DNA methylation microarray data analysis
    Li, Dongmei ; Marc A. Le Pape ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 16, Heft 1
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    In: BMC Bioinformatics
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    Evaluation of microarray-based DNA methylation measurement using technical replicates: the Atherosclerosis Risk In Communities (ARIC) Study
    North, Kari E. ; Wu, Chong ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 15, Heft 1, S. 312-312
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