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Cirilo, PDRMATERIAL E MÉTODOS39alterações que não são cruciais para o desenvolvimento tumoral) das CNVs“direcionadoras” (drivers: alterações que têm efeito direto com o fenótipo tumoral). Aaplicação deste algoritmo é baseada na fórmula representada abaixo, onde G indica ganhoou perda, i é uma função indicadora e e m é o marcador correspondente ao eventogenômico:Σ Gn(m,i)= Gn(m)>GthresiApós a obtenção dos genes significantes pelo JISTIC, os dados foram comparadosaos dados brutos do perfil de expressão gênica para identificação dos genes moduladores.O algoritmo CONEXIC (Akavia et al., 2010) é um método Bayesiano baseado em redes emmódulos (Segal et al., 2003), mas que engloba uma série de modificações importantes queo tornam adequado para a identificação dos genes moduladores. O CONEXIC usa um guiade pontuação para identificar a combinação de moduladores que melhor explica ocomportamento de um módulo de expressão gênica em amostras que possuem maiorpontuação dentro das regiões de ganhos e perdas genômicas. Portanto, os genesmoduladores envolvidos em ganhos e perdas em um número significativo de amostraspodem contribuir com uma vantagem adaptativa para o tumor. As análises de expressãogênica e integrada foram realizadas com a colaboração de Fábio Albuquerque Marchi,Programa de Pós-Graduação Interinstitucional em Bioestatística, Instituto de Matemáticae Estatística da Universidade de São Paulo, IME, Universidade de São Paulo, SP.Os genes moduladores cujos dados de CGH array e expressão gênica não foramconcordantes (ganho/diminuição de expressão ou perda/aumento de expressão) foramavaliados quanto à regulação por miRNAs (do inglês Micro RNA) com a utilização de duas