Bioinformatics advances · 2025
Unifying DNA methylation-based in silico cell-type deconvolution with deconvMe.
СтатьяНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Dietrich Alexander, Willruth Lina-Liv, Pürckhauer Korbinian, Oltmanns Carlos, Witte Moana, Klein Sebastian, Kraft Anke R M, Cornberg Markus, List Markus
Аннотация
SUMMARY: Cell-type deconvolution is widely applied to gene expression and DNA methylation data, but access to methods for the latter remains limited. We introduce deconvMe, a new R package that simplifies access to DNA methylation-based deconvolution methods predominantly for blood data, and we additionally compare their estimates to those from gene expression and experimental ground truth data using a unique matched blood dataset.
AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: DevonMe is available at https://github.com/omnideconv/deconvMe, the processed blood data is available at https://figshare.com/articles/dataset/methyldeconv_data/28563854/3.
AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: DevonMe is available at https://github.com/omnideconv/deconvMe, the processed blood data is available at https://figshare.com/articles/dataset/methyldeconv_data/28563854/3.