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Cirilo, PDRMATERIAL E MÉTODOS38Discovery Ratio) é definido como a proporção esperada de “falsas descobertas” entre osgenes considerados significantes. Em seguida, foi aplicada a análise de agrupamento nãosupervisionadopelo teste de agrupamento hierárquico (HCL Hierarchical Clustering),utilizando a métrica de distância pela correlação de Pearson para verificar a existência deagrupamento entre os grupos de tumores e miométrios adjacentes.Foram também obtidos os genes diferencialmente expressos em relação aosmiométrios normais adjacentes. As análises de fold-change foram realizadas a partir darazão entre as médias geométricas das intensidades de expressão (log 2Ratio) dos tumoresem relação ao tecido normal. Para selecionar os genes potencialmente envolvidos com adoença, foram utilizados os fold-changes ≥1.5 e ≤-1.5, que indicam aumento e diminuiçãoda expressão de determinado gene na amostra tumoral em relação ao tecido normal,respectivamente. Os genes resultantes foram submetidos á análise funcional.3.7 Integração de dados genômicos e transcriptômicosPara a realização da análise integrada, foram selecionados os dados da log 2Ratioobtidos da análise de CGH array (genômicos) e de expressão gênica (transcriptômicos). As51 amostras submetidas à análise de expressão gênica e previamente avaliadas por CGHarray, foram selecionadas para a análise integrada. Para a obtenção de genes significantesmapeados em regiões com alterações no número de cópias de DNA foi realizada a análisede segmentação dos dados das 51 amostras de Leiomiomas Uterinos, utilizando o pacoteDNA Copy com o algorítimo JISTIC (Sanchez-Garcia et al., 2010). Este nova análise dosdados de CGH array foi realizada devido ao fato de que o algoritmo utilizado paraintegração dos dados não é compatível com os dados gerados pelo programa Nexus. OJISTIC é baseado no GISTIC (Beroukhim et al., 2007) que utiliza um método estatístico (Gscore)que representa a frequência e amplitude de cada alteração cromossômica. O JISTICé superior ao GISTIC por permitir a distinção entre CNVs “passageiras” (passengers: