SUMMARY
Tecidos normais e tumorais apresentam o mesmo genótipo, entretanto diferentes fenótipos. Assim, espera-se encontrar diferentes padrões de expressão quando estes são comparados. Devido ao grande volume de dados gerados na obtenção destes dados e o desafio da união do conhecimento molecular e computacional, bancos de dados públicos têm sido criados para que novas pesquisas sejam realizadas. Desta forma, este trabalho demonstrou uma abordagem metodológica na identificação de genes diferencialmente expressos (DEGs), utilizando repositórios públicos com o auxílio do ambiente R. Para isto, a metodologia se dividiu em quatro etapas: (i) Obtenção dos dados; (ii) Preparação dos dados; (iii) Análise estatística e (iv) Análise dos resultados. Sendo identificados 12 DEGs em câncer de tireoide. Esperamos que este trabalho sirva de guia a projetos futuros na identificação de potenciais DEGs.DIFFERENTIALLY EXPRESSED GENES ANALYSIS: AN IN SILICO METHODOLOGICAL APPROACHNormal and tumor tissues present the same genotype, however different phenotypes. In this way, it’s expected to find different expression patterns when those comparisons. Due to the large volume of data generated in obtaining these data and the challenge of uniting molecular and computational knowledge, public databases have been created so that new research can be carried out. In this way, this work demonstrated a methodological approach in the identification of differentially expressed genes (DEGs), using public repositories with the R environment. For this, the methodology was divided into four stages: (i) Obtaining data; (ii) Data preparation; (iii) Statistical analysis and (iv) Analysis of results. Being identified 12 DEGs in thyroid cancer. We hope that this work will serve as a guide for future projects in identifying potential DEGs.