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An integrative genomic and transcriptomic analysis reveals potential targets associatedwith cell proliferation in Uterine LeiomyomasPriscila Daniele Ramos Cirilo, M.Sc. a,b , Fábio Albuquerque Marchi b,c , Maria AparecidaCustódio Domingues, M.D., Ph.D. d , Anaglória Pontes, M.D., Ph.D. e , Silvia Regina Rogatto,Ph.D. b,f*a Department of Genetics, Institute of Biosciences, UNESP - Sao Paulo State University, Botucatu, SP, Brazil.b CIPE - NeoGene Laboratory, AC Camargo Hospital, Fundação Antonio Prudente, São Paulo, SP, Brazil.c Institute of Mathematics and Statistics, USP – São Paulo University, São Paulo, SP, Brazil.d Department of Pathology, School of Medicine, UNESP - Sao Paulo State University, Botucatu, SP, Brazil.e Department of Gynecology and Obstetrics, School of Medicine, UNESP - Sao Paulo State University, Botucatu,SP, Brazil.f Department of Urology, School of Medicine, UNESP - Sao Paulo State University, Botucatu, SP, Brazil.*Correspondence to:Silvia Regina Rogatto, PhDNeoGene Laboratory - AC Camargo Hospital, Fundação Antonio Prudente.Rua Taguá, 440, LiberdadeSão Paulo, SP - BrazilCEP: 01508-010Telephone: 55-11-21895152 Fax: 55-11-21895152E-mail: rogatto@fmb.unesp.br and silvia.rogatto@gmail.comKey-words: Uterine leiomyomas, array CGH, gene expression microarrays, integrativeanalysis, molecular biomarkers, biological pathwaysSubmitted: PLoS ONE (Impact Factor 4.351).1
ABSTRACTBackground: Uterine leiomyomas (UL) are the most common benign tumors affectingbetween 25-30% of women in reproductive age. Although little is known about its etiology,these tumors represent a major problem in public health being the main indication forhysterectomy. About 40-50% have nonrandom cytogenetic abnormalities, thus half of thesetumors may have submicroscopic alterations, including copy number alterations (CNAs).Global gene expression studies have shown genes that act in proliferation and cell cycleprocess, retinoic acid, TGF-beta and IGF-1 signaling in response to estrogen andprogesterone. However, few genes mapped at CNVs regions were directly associated with theUL development. In this study, we have used an integrative genomic and transcriptomicprofiling to elucidate mechanisms and candidate genes associated with ULs.Methodology/Principal Findings: CGH array and gene expression microarrays were appliedin 51 ULs obtained from 34 patients. JISTIC was used to classify genes mapped at gains andlosses genomic regions. Differentially expressed genes were identified by SAM statisticaltest. The integrative analysis, using CONEXIC algorithm, revealed 75 modulators. In silicofunctional analysis (Ingenuity Pathways Analysis) of top 30 modulators (P value
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