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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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    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
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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
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    Comparison of different cell type correction methods for genome-scale epigenetics studies
    Karmaus, Wilfried ; Zhang, Hongmei ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 18 (2017-04-01), Heft 1, S. 1-12
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    Epigenetic machine learning: utilizing DNA methylation patterns to predict spastic cerebral palsy
    Akins, Robert E. ; Marsh, Adam G. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 19 (2018-06-01), Heft 1, S. 1-10
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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)
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    An information-theoretic approach to the modeling and analysis of whole-genome bisulfite sequencing data
    Feinberg, Andrew P. ; Jenkinson, Garrett ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 19 (2018-03-01), Heft 1, S. 1-23
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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
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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
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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
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    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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    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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    Using epigenomics data to predict gene expression in lung cancer
    Huang, Sijia ; Li, Jeffery ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 16, Heft Suppl 5, S. S10
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    A full Bayesian partition model for identifying hypo- and hyper-methylated loci from single nucleotide resolution sequencing data
    He, Chong Z. ; Kushwaha, Garima ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 17, Heft S1
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    Stochastic epigenetic outliers can define field defects in cancer
    Widschwendter, Martin ; Teschendorff, Andrew E. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 17, Heft 1
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    An optimized algorithm for detecting and annotating regional differential methylation
    Richard J D'Andrea ; Mason, Christopher E. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 14, Heft Suppl 5, S. S10
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    Gene expression and nucleotide composition are associated with genic methylation level in Oryza sativa
    Tatarinova, Tatiana V. ; Pellegrini, Matteo ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 15 (2014), S. 23-23
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