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Review of processing and analysis methods for DNA methylation array data

机译:审查DNA甲基化阵列数据的处理和分析方法

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摘要

The promise of epigenome-wide association studies and cancer-specific somatic DNA methylation changes in improving our understanding of cancer, coupled with the decreasing cost and increasing coverage of DNA methylation microarrays, has brought about a surge in the use of these technologies. Here, we aim to provide both a review of issues encountered in the processing and analysis of array-based DNA methylation data and a summary of the advantages of recent approaches proposed for handling those issues, focusing on approaches publicly available in open-source environments such as R and Bioconductor. We hope that the processing tools and analysis flowchart described herein will facilitate researchers to effectively use these powerful DNA methylation array-based platforms, thereby advancing our understanding of human health and disease.
机译:广泛的表观基因组关联研究和特定于癌症的体细胞DNA甲基化变化有望改善我们对癌症的理解,再加上成本下降和DNA甲基化微阵列覆盖率的提高,这些技术的使用激增。在这里,我们旨在提供对基于阵列的DNA甲基化数据的处理和分析过程中遇到的问题的综述,以及针对处理这些问题而提出的最新方法的优点的摘要,重点是在开源环境中公开可用的方法,例如作为R和生物导体。我们希望本文所述的处理工具和分析流程图将有助于研究人员有效使用这些功能强大的基于DNA甲基化阵列的平台,从而增进我们对人类健康和疾病的理解。

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