بالنظر للفقرات دي عن مولتيوميكس، فما هي الميزة المعتادة لمتعدد الخلايا من خلايا واحدة مقابل التحليل الجماعي؟
Context:مولتيوميكس، مولتي-أوميكس، أوميكس التكاملية، "بانوميكس" أو "بان-أوميكس" هو نهج تحليل بيولوجي حيث مجموعات البيانات هي "أومات" متعددة، مثل الجينوم والبروتيوم والنسخة الوراثية والجينوم والتمثيل الغذائي والجينوم المعدلي والجينوم الميكروبيوم (أي الجينوم الفوقي و/أو النسخة الوراثية الفوقية، اعتماداً على كيفية تسلسلها) ؛ بعبارة أخرى، استخدام تقنيات أوميكس متعددة لدراسة الحياة بطريقة منسقة. عن طريق الجمع بين "الأورام" دي، بيقوم العلماء بتحليل البيانات الكبيرة البيولوجية المعقدة عشان يلاقوا روابط جديدة بين الكيانات البيولوجية، ويحددوا العلامات الحيوية الملائمة وبيعملوا علامات معقدة للأمراض وعلم وظائف الأعضاء. في العملية دي، بتدمج علم الأورام المتعدد بيانات علم الأورام المتنوعة عشان تلاقي علاقة أو جمعية جينوفينوفينوفيروتيب متطابقة بشكل متماسك. خدمة OmicTools بتدرج أكتر من 99 برنامج متعلق بتحليل البيانات المتعددة، وكمان أكتر من 99 قاعدة بيانات حول الموضوع.  في الغالب بتعتمد طرق علم الأحياء النظامي على استخدام بيانات التحليل البانومي. الجمعية الأمريكية لعلم الأورام السريرية (أسكو) بتعرف بانوميكس على إنها بتشير إلى "تفاعل جميع الوظائف البيولوجية داخل الخلية ومع وظائف الجسم التانية، والجمع بين البيانات المجمعة عن طريق الاختبارات المستهدفة... والمقاييس العالمية (زي تسلسل الجينوم) بمعلومات أخرى خاصة بالمريض".  مولتي أوميكس أحادي الخلية واحد من فروع مجال مولتيوميكس هو تحليل بيانات الخلية الواحدة متعددة المستويات، واللي بيتسمى مولتيوميكس الخلية الواحدة. النهج ده بيدي لنا حل غير مسبوق للنظر في التحولات متعددة المستويات في الصحة والمرض على مستوى خلية واحدة. إحدى المزايا اللي بتتعلق بتحليل الكتلة هي تخفيف عوامل التشوش المستمدة من اختلاف الخلية للخلية، واللي بتسمح بالكشف عن بنيات الأنسجة المتباينة.  ممكن تستند طرق التحليل الجينومي والترانسكريبتومي للخلية الواحدة المتوازية على التضخيم المتزامن أو الفصل المادي للRNA والحمض النووي الجينومي. بيسمحوا بالرؤى اللي مش ممكن تتجمع بس من التحليل النسخي، لأن بيانات الرنا مش بتحتوي على مناطق جينومية مش مشفرة ومعلومات بخصوص اختلاف عدد النسخ، على سبيل المثال. التوسع في المنهجية دي هو دمج النسخ المكتوبة للخلية الواحدة في الميثيلومات للخلية الواحدة، والجمع بين تسلسل البيسولفيت للخلية الواحدة إلى RNA-Seq للخلية الواحدة. بتوجد تقنيات تانية عشان تستفسر عن الجينوم، زي ATAC-Seq اللي ليه خلية واحدة و Hi-C اللي ليه خلية واحدة.  التحدي المختلف، بس مرتبط، هو دمج البيانات البروتينية والنسخية. واحد من الطرق عشان تعمل قياسات زي كده هو فصل الليزاتات اللي ليها خلية واحدة في نصين، معالجين نصها للRNA، والنصف للبروتينات. ممكن نقيس محتوى البروتين في الليزات عن طريق اختبارات التمديد القريب (PEA) ، على سبيل المثال، واللي بتستخدم الأجسام المضادة المشفرة بالحمض النووي. النهج المختلف بيستخدم مزيج من مسبار RNA للمعادن الثقيلة والأجسام المضادة للبروتين عشان يتكيف مع قياس الكتلة الخلوية للتحليل متعدد العناصر.  مولتيوميكس وتعلم الآلة بالتوازي مع التقدم في علم الأحياء عالي الإنتاجية، تطبيقات التعلم الآلي لتحليل البيانات الطبية الحيوية بتزدهر. أدى دمج تحليل البيانات المتعددة الأورام والتعلم الآلي إلى اكتشاف علامات بيولوجية جديدة. على سبيل المثال، واحدة من أساليب مشروع mixOmics بتعمل طريقة بتعتمد على تراجع الحد الأدنى للمربعات الجزئية المتفرقة لاختيار الميزات (المؤشرات الحيوية المفترضة).   https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
إحدى مزايا علم الأعضاء المتعددة للخلية الواحدة فيما يتعلق بتحليل الكتلة هي تخفيف عوامل التشوش المستمدة من اختلاف الخلية للخلية، واللي بيسمح بالكشف عن بنيات الأنسجة المتباينة.