全基因组 DNA 甲基化分析发现基因启动子的差异甲基化与表达之间仅存在适度的相关性。 我们创建了一种基于形状相似性的甲基化分析新方法，该方法发现甲基化和表达之间的关联比以前观察到的更强。 WIMSi 包括 DISCOVERY 和 GENE LIST 工具。 DISCOVERY 工具旨在发现与差异表达相关的甲基化模式，对数据中应存在哪些模式的事先假设最少。 GENE LIST 工具旨在利用发现的模式来阐明可能受 DNA 甲基化调控的基因。

图神经网络学习模型，用于利用DNA甲基化数据进行精确的多肿瘤早期诊断 运行环境 Linux环境，Python 3 需要以下软件包：numpy，pandas，collections，pytorch，torch_geometirc，seaborn 必须将torch_geometric创建的数据集保存在名为“已处理”的目录中 安装 pip install numpy pip install pandas pip install collections pip install seaborn 在安装pytorch时，应该匹配pytorch，torchvision，cuda和cudnn的版本。 这是我的安装命令作为参考。 conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch torch_geome

标题 s 被子植物重复基因进化的DNA甲基化特征 Sunil Kumar Kenchanmen Raju（第一作者），S。Marshall Ledford，Chad E. Niederhuth（通讯作者） 该存储库用于文件的脚本和已处理数据： 如果您在此处使用任何资源，请引用本文。 所有分析均在密歇根州立大学高性能计算集群（HPCC）上执行 要重现分析，请按照下列步骤操作： 注意1：此分析假设您将使用Anaconda，并且我已提供yml文件来轻松创建重复分析的环境。 1）克隆这个git仓库 git clone https://github.com/niederhuth/DNA-methylation-signatures-of-duplicate-gene-evolution-in-angiosperms cd DNA-methylation-signatures-of-dup

利用bioconductor相关包对甲基化数据进行一系列的分析，包含具体代码