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Cell-Type Deconvolution of Bulk DNA Methylation Data with EpiSCORE

DNA甲基化 计算生物学 DNA 生物 反褶积 类型(生物学) 甲基化 遗传学 计算机科学 基因 算法 基因表达 古生物学
作者
Tianyu Zhu,Andrew E. Teschendorff
出处
期刊:Methods in molecular biology [Springer Science+Business Media]
卷期号:: 23-42 被引量:3
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-2986-4_3
摘要

DNA methylation data generated from bulk tissue represents a mixture of many different cell types. Variation in the cell-type composition of tissues is thus a major confounder when inferring differential DNA methylation. Due to the high cost of single-cell methylome sequencing, computational methods that can dissect the cell-type heterogeneity of bulk DNA methylomes offer an efficient and cost-effective solution, especially in the context of large-scale EWAS. In this chapter, we present a step-by-step tutorial of Epigenetic cell-type deconvolution using Single-Cell Omic References (EpiSCORE), a reference-based method that leverages the high-resolution nature of single-cell RNA-Seq datasets to facilitate microdissection of bulk-tissue DNA methylomes.
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