Publicado em 18 de setembro de 2023.

Este estudo abrange a análise por bioinformática dos dados de
sequenciamento de nova geração de transcritos (RNA-seq) em larga escala
das células tronco mesenquimais obtidas do fluxo menstrual (MenSCs) de
mulheres com e sem endometriose. Nesta análise avaliamos 2 diferentes
métodos estatísticos do pacote EdgeR: Exato e General Linear Model (GLM)
para encontrarmos genes diferencialmente expressos e definirmos a expressão
gênica diferencial da endometriose. Os métodos estatísticos avaliados obtiveram
resultados semelhantes. Neste estudo obtivemos um conjunto de genes e com o
que eles estão associados segundo o Database for Annotation, Visualization and
Integrated Discovery (DAVID). Entretanto, com esses dados não observamos
um perfil de expressão genica diferencial entre os grupos estudados (Controle
e Endometriose). Indicando que as células mesenquimais do fluxo menstrual de
mulheres com e sem endometriose possuam diferença de expressão discreta.
Sendo assim, este estudo caracteriza-se como um estudo piloto.