بالنظر لهاد الفقرات عن آسبيرجر مولتيوميكس، شو الهدف من تجميع كل "أومز"؟
Context:مولتي أوميكس، مولتي أوميكس، أوميكس متكاملة، "بانوميكس" أو "بان أوميكس" هو نهج تحليل بيولوجي حيث مجموعات البيانات هي "أومات" متعددة، مثل الجينوم، البروتيوما، النسخة الوراثية، الجينوم، التمثيل الغذائي، والميكروبيوم (يعني، ميتاجينوم و/أو ميتاترانسكريبتوم، حسب كيفية تسلسلها) ؛ بعبارة أخرى، استخدام تقنيات أوميكس متعددة لدراسة الحياة بطريقة منسقة. عن طريق الجمع بين "أومات" هذي، بيقوم العلماء بتحليل البيانات البيولوجية الكبيرة المعقدة لإيجاد جمعيات جديدة بين الكيانات البيولوجية، وتحديد العلامات الحيوية المرتبطة وبناء علامات معقدة للأمراض والفسيولوجيا. في العملية دي، بتدمج علم الأورام المتعدد بيانات علم الأورام المتنوعة عشان تجد علاقة أو جمعية بين الجينوفينوفينوفيروتيب المتطابقة بشكل متسق. خدمة OmicTools بتدرج أكتر من 99 برمجيات متعلقة بتحليل البيانات المتعددة، وكمان أكتر من 99 قاعدة بيانات عن الموضوع.  مقاربات بيولوجيا الأنظمة غالبًا بتعتمد على استخدام بيانات التحليل البانومي. الجمعية الأمريكية لعلم الأورام السريرية (ASCO) بتعرف بانوميكس على إنه يشير لـ "تفاعل كل الوظائف البيولوجية داخل الخلية ومع وظائف الجسم التانية، بجمع البيانات المجمعة عن طريق اختبارات مستهدفة... ومقاييس عالمية (زي تسلسل الجينوم) بمعلومات أخرى خاصة بالمريض".  مولتي أوميكس أحادية الخلية فرع من مجال مولتيوميكس هو تحليل بيانات خلية واحدة متعددة المستويات، وتسمى مولتيوميكس خلية واحدة. هالمنهج بيدي لنا حل غير مسبوق للنظر في التحولات متعددة المستويات في الصحة والمرض على مستوى الخلية الواحدة. ميزة فيما يتعلق بتحليل المجموعة هيدي تخفيف عوامل التشوش المستمدة من اختلاف الخلية للخلية، واللي بيسمح لكشف بنيات الأنسجة المتباينة.  الطرق للتحليل الجينومي والترانسكريبتومي لخلية واحدة متوازية ممكن تبني على التضخيم المتزامن أو الفصل المادي للRNA والحمض النووي الجينومي. بيسمحوا بالرؤى اللي ما بيقدر يتجمع بس من التحليل النسخي، لأن بيانات الرنا ما بتحتوي على مناطق جينومية مش مشفرة ومعلومات بخصوص الاختلاف في عدد النسخ، مثلاً. تمديد لهذه المنهجية هو دمج النسخ المكتوبة من خلية واحدة إلى ميثيلومات من خلية واحدة، ودمج تسلسل البيسولفيت من خلية واحدة إلى RNA-Seq من خلية واحدة. في تقنيات تانية للاستعلام عن البجينوم، زي ATAC-Seq و Hi-C.  تحد مختلف، بس مرتبط، هو دمج البيانات البروتينية والنسخية. واحد من الطرق لإجراء قياس من هيك هو فصل الليزاتات اللي ليها خلية واحدة فيزيائيًا لتنين، ويعالج نصها للRNA، ونصها للبروتينات. محتوى البروتين في الليزات ممكن يقاس عن طريق تحليل التمديد القريب (PEA) ، مثلاً، واللي بيستعمل أجسام مضادة مشفرة بالحمض النووي. نهج مختلف 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. التكامل بين تحليل البيانات المتعددة الأورام والتعلم الآلي أدى إلى اكتشاف علامات بيولوجية جديدة. مثلاً، واحد من أساليب مشروع mixOmics بيطبق طريقة بتعتمد على تراجع أصغر مربعات جزئية متفرقة لاختيار الميزات (المعلمات الحيوية المفترضة).   https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
عن طريق الجمع بين "أومات" هذي، بيقوم العلماء بتحليل البيانات البيولوجية الكبيرة المعقدة لإيجاد جمعيات جديدة بين الكيانات البيولوجية، وتحديد العلامات الحيوية المرتبطة وبناء علامات معقدة للأمراض والفسيولوجيا. في العملية دي، بتدمج علم الأورام المتعدد بيانات علم الأورام المتنوعة عشان تجد علاقة أو جمعية بين الجينوفينوفينوفيروتيب المتطابقة بشكل متسق.