روش‌های
 
را به کار می‌برد تا نتایج تحقیقات آزمایشگاهی در اپی ژنتیک را کامل کند.
با توجه به انفجار اخیر پایگاه داده‌های اپی ژنوم، روش‌های محاسباتی یک نقش صعودی در تمام حوزه‌های تحقیقات اپی ژنتیک ایفا می‌کنند.
 پژوهش‌های اپی ژنتیک محاسباتی، کاربرد و توسعه روش‌های بیوانفورماتیکی برای پاسخ گویی به سؤالات اپی ژنتییک، و همچنین تحلیل محاسباتی داده و مدل سازی نظری در زمینهٔ اپی ژنتیک را شامل می‌شود.
 
 
روش‌های آزمایشگاهی گوناگونی برای ثبت اطلاعات اپی ژنتیکی (genome-wide mapping) توسعه یافته‌است که پرکاربردترین آن‌ها روش‌های ، و است.
 
تمام این روش‌ها مقدار زیادی داده تولید می‌کنند و نیازمند روش‌های کارای پردازش و کنترل کیفیت داده با استفاده از روش‌های بیوانفورماتیکی هستند. 
 
 
یک حجم قابل توجهی از تحقیقات اپی ژنتیک به اطلاعات اپی ژنتیکی از مشخصه‌های اختصاص داده شده‌است. چنین پیش گویی‌هایی در خدمت یک هدف دوگانه‌است. ابتدا پیش گویی دقیق اپی ژنوم می‌تواند جایگزین اطلاعات آزمایشگاهی شود، تا حدی که شامل مکانیزم‌های اپی ژنتیک اخیراً کشف شده باشد و برای گونه‌هایی به غیر از انسان و موش به کار رود.
 
دوم الگوریتم‌های پیش گویی، از اطلاعات اپی ژنتیکیِ داده‌هایی که در گزارش‌ها استفاده می‌شوند، مدل‌های آماری می‌سازند و بنابراین می‌توانند به عنوان یک گام اولیه مدل سازی کمیِ یک مکانیزم اپی ژنتیک عمل کنند. پیش گویی موفق محاسباتی DNA و متیله شدن و استیله شدن لایزین به وسیلهٔ ترکیب ویژگی‌های گوناگون به دست آمده‌است. 
 
 
 
نقش مهم نقص اپی ژنتیک برای ، فرصت‌های جدیدی برای بهبود درمان و تشخیص باز می‌کند. این نواحی پویا از تحقیقات منجر به دو سؤال شده که به‌طور خاص تابع تحلیل بیوانفورماتیکی است. سؤال اول اینکه با داشتن لیستی از نواحی ژنومیک در مورد تفاوت‌های اپی ژنتیک ارائه شده بین سلول‌های تومور و کنترل‌ها (یا بین زیرگروه‌های مختلف بیماری‌ها)، آیا می‌توانیم الگوهای مشترک را تشخیص دهیم یا یا شواهدی برای رابطهٔ تابعی این نواحی با سرطان پیدا کنیم؟ سؤال دوم اینکه آیا می‌توانیم روش‌های بیوانفورماتیکی را به کار ببریم تا تشخیص و درمان را با متمایز کردن و طبقه‌بندی کردن زیرگروه‌های مهم بیماری بهبود بخشیم؟
 موج اولیهٔ پژوهش در زمینهٔ بیوانفورماتیک با پیشرفت سریع روش‌های آزمایشگاهی برای تولید داده، که نیازمند روش‌های محاسباتی مناسب برای پردازش داده و کنترل کیفیت است که مطالعات پیش گویی اپی ژنوم را به عنوان یک وسیله‌ای برای فهم توزیع ژنومیک اطلاعات اپی ژنتیکی آماده کرده و زیربنایی برای پروژه‌های اولیه اپی ژنتیک سرطان فراهم کرده‌است. در حالی که این موضوعات ادامه خواهند داشت تا حوزهٔ وسیعی از تحقیقات باشند و کمیت‌های داده‌های به دست آمده از پروژه‌های اپی ژنتیک یک چالش بیوانفوماتیکی معنی داری را مطرح می‌کند، که چندین موضوع اضافی در حال حاضر در حال پیدایش است.
{"title": "اپی‌ژنتیک محاسباتی", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D8%A7%D9%BE%DB%8C%E2%80%8C%DA%98%D9%86%D8%AA%DB%8C%DA%A9_%D9%85%D8%AD%D8%A7%D8%B3%D8%A8%D8%A7%D8%AA%DB%8C&oldid=31392502", "language": "fa"}