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Cirilo, PDRDISCUSSÃO190moduladores envolvidos com vias moleculares associadas à gênese dos LeiomiomasUterinos.Foram integrados os dados genômicos e transcriptômicos obtidos das análises deCGH array e microarray de expressão respectivamente, de 51 amostras de LU obtidas de34 pacientes. Para a realização desta análise, os dados de CGH array foram analisados poroutro método de bioinformática, o qual gera resultados compatíveis com o algoritmoutilizado para a integração dos dados, o CONEXIC. O CONEXIC não permite a utilização dedados de CGH array gerados por programas de análise “fechados”, como é o caso doprograma Nexus (www.c2b2.columbia.edu/danapeerlab/html/software.html). Contudo, oalgoritmo JISTIC (utilizado pelo programa DNA Copy para a análise de CGH array) é umavariável de outro algoritmo, o Circular Binary Segmentantion (Olshen et al., 2004), quegerou resultados muito próximos aos obtidos pela análise do programa Nexus.Aproximadamente 80% das regiões identificadas pelo Nexus também foram identificadaspelo DNA Copy (dados não mostrados). A semelhança obtida entre os resultadosprovavelmente deve-se ao fato de o algoritmo utilizado pelo Nexus, o Rank Segmentation,também ser uma variável do algoritmo Circular Binary Segmentantion, utilizado pelopacote DNA Copy. Isto revela a acurácia de duas análises independentes que identificaramuma alta similaridade de CNVs, indicando que as alterações descritas podem ter umimportante papel na formação dos Leiomiomas Uterinos.A análise de CGH array identificou 1192 genes mapeados em regiões com G-scoresignificativo (picos de alterações) com ganhos e perdas genômicas, enquanto que a análisede expressão gênica identificou 3325 genes significantes. Após a obtenção destes dados,foi aplicada a análise de integração dos dados. Até o momento não existe um consensosobre qual o melhor algoritmo utilizar para integração destes tipos de dados, sendo assim,foi utilizado neste estudo uma ferramenta recentemente publicada por Akavia et al.(2010). Esta ferramenta tem como objetivo principal identificar genes moduladoresrelacionados com o fenótipo tumoral, o CONEXIC. Uma característica chave do algoritmo