Review of processing and analysis methods for DNA methylation array data.
Review of processing and analysis methods for DNA methylation array data.
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DOI：
10.1038/bjc.2013.496
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发表时间：
2013-09-17
影响因子：
8.8
通讯作者：
Brown, R.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wilhelm-Benartzi, C. S.;Koestler, D. C.;Karagas, M. R.;Flanagan, J. M.;Christensen, B. C.;Kelsey, K. T.;Marsit, C. J.;Houseman, E. A.;Brown, R.
全表观基因组关联研究和癌症特异性体细胞 DNA 甲基化变化有望提高我们对癌症的了解，再加上 DNA 甲基化微阵列成本的下降和覆盖范围的增加，导致这些技术的使用激增。在这里，我们的目标是对基于阵列的 DNA 甲基化数据的处理和分析中遇到的问题进行回顾，并总结最近提出的处理这些问题的方法的优点，重点关注在 R 和 Bioconductor 等开源环境中公开可用的方法。我们希望本文描述的处理工具和分析流程图将有助于研究人员有效地使用这些强大的基于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。
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.
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