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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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    A statistical method for excluding non-variable CpG sites in high-throughput DNA methylation profiling
    Zedler, Barbara K. ; Andrew R Joyce ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 11 (2010-05-05)
    Online unknown
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    Identification of a small optimal subset of CpG sites as bio-markers from high-throughput DNA methylation profiles
    Li, Guoya ; Edward Lenn Murrelle ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 9 (2008-10-27)
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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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    CpGcluster: a distance-based algorithm for CpG-island detection
    Hackenberg, Michael ; Oliver, José L. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 7 (2006-10-01), Heft 1
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    Profile analysis and prediction of tissue-specific CpG island methylation classes
    Previti, Christopher ; Harari, Oscar ; et al.
    In: BMC bioinformatics, Jg. 10 (2008-10-24)
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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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    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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    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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    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)
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    Usability of human Infinium MethylationEPIC BeadChip for mouse DNA methylation studies
    Lund, Harald ; Harris, Robert A. ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 18 (2017-11-15)
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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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    MADA: a web service for analysing DNA methylation array data
    Li, Min ; Hu, Xinyu ; et al.
    In: BMC Bioinformatics, Jg. 21 (2020-11-01)
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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)
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