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They represent a morphologically heterogeneous class of tumours and some entities lack defining histopathological features. Therefore, the diagnosis of sarcomas is burdened with a high inter-observer variability and misclassification rate. Here, we demonstrate classification of soft tissue and bone tumours using a machine learning classifier algorithm based on array-generated DNA methylation data. This sarcoma classifier is trained using a dataset of 1077 methylation profiles from comprehensively pre-characterized cases comprising 62 tumour methylation classes constituting a broad range of soft tissue and bone sarcoma subtypes across the entire age spectrum. The performance is validated in a cohort of 428 sarcomatous tumours, of which 322 cases were classified by the sarcoma classifier. Our results demonstrate the potential of the DNA methylation-based sarcoma classification for research and future diagnostic applications. 000167188 536__ $$0G:(DE-HGF)POF4-312$$a312 - Funktionelle und strukturelle Genomforschung (POF4-312)$$cPOF4-312$$fPOF IV$$x0 000167188 588__ $$aDataset connected to CrossRef, PubMed, 000167188 7001_ $$0P:(DE-He78)e54a1e0999c1d8c95869ef9188b794cc$$aSchrimpf, Daniel$$b1$$eFirst author$$udkfz 000167188 7001_ $$0P:(DE-He78)d20d08adc992abdb6ccffa1686f1ba17$$aStichel, Damian$$b2$$eFirst author$$udkfz 000167188 7001_ $$0P:(DE-He78)45440b44791309bd4b7dbb4f73333f9b$$aSill, Martin$$b3$$eFirst author$$udkfz 000167188 7001_ $$0P:(DE-He78)a1f4b408b9155beb2a8f7cba4d04fe88$$aSahm, Felix$$b4$$udkfz 000167188 7001_ $$0P:(DE-He78)d5149ffd74f42a2fa87a086d66645aaa$$aReuss, David E$$b5$$udkfz 000167188 7001_ $$0P:(DE-HGF)0$$aBlattner, Mirjam$$b6 000167188 7001_ $$0P:(DE-He78)fae1bf941c5fd76cf5356ecfa1243cc4$$aWorst, Barbara$$b7$$udkfz 000167188 7001_ 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