بالنظر لهذه الفقرات عن مولتيوميكس، ماله بانوميكس؟
Context:المُتَعَدِّدِينَ، المُتَعَدِّدِينَ، المُتَعَدِّدِينَ، المُتَعَدِّدِينَ، المُتَعَدِّدِينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُتَعَدِّدينَ، المُت بجمع هذي "الاوميات"، يمكن للعلماء تحليل البيانات الكبيرة البيولوجية المعقدة للعثور على جمعيات جديدة بين الكيانات البيولوجية، وتحديد العلامات الحيوية ذات الصلة وبناء علامات معقدة للمرض والفسيولوجيا. وبالقيام بذلك، يدمج التعدديات البيانات المتنوعة من التعدديات البيولوجية للعثور على علاقة أو رابطة جينوفينوفيروتيب المتطابقة بشكل متسق. خدمة OmicTools تدرج اكثر من 99 برنامج يخص تحليل البيانات المتعدده، وكذلك اكثر من 99 قاعدة بيانات عن الموضوع.  أساليب علم الأحياء النظامي غالباً تستند على استخدام بيانات التحليل البانومي. الجمعية الامريكية لعلم الأورام السريرية (ASCO) تعرّف البانوميكس على انه يشير الى "تفاعل كل الوظائف البيولوجية داخل الخلية ومع وظائف الجسم الاخرى، يجمع بين البيانات التي تم جمعها عن طريق الاختبارات المستهدفة... والقياسات العالمية (مثل تسلسل الجينوم) مع معلومات أخرى خاصة بالمريض".  مُتعدد الخلايا فرع من مجال الـ مولتيوميكس هو تحليل بيانات خلية واحدة متعددة المستويات، تسمى مولتيوميكس خلية واحدة. هَذَا المَقارِب يَعْطِينَا حَلٍّ غير مسبوق لِنَنْظُرَ إلى التَحَوُّلاتِ المتعددة المستوياتِ في الصحةِ والمرضِ على مستوى الخلية الواحدة. فايدة مقارنة بتحليل الكمية الكبيرة هي تخفيف عوامل التشوش المستمدة من اختلاف الخلية للخلية، مما يسمح بالكشف عن بنيات الأنسجة المتباينة.  طرق للتحليل الجينومي والترانسكريبتومي الموازي لخلية واحدة يمكن ان تستند على التضخيم المتزامن او الفصل المادي للRNA والحمض النووي الجينومي. يسمحون بالرؤى التي لا يمكن تجميعها فقط من التحليل النسخي، لأن بيانات الرنا لا تحتوي على مناطق جينومية غير مشفرة ومعلومات تتعلق بتغير عدد النسخ، على سبيل المثال. امتداد لهذه المنهجيه هو دمج النسخات المترجمة من خلية واحدة الى ميثيلومات من خلية واحدة، ودمج تسلسل البيسولفيت من خلية واحدة الى RNA-Seq من خلية واحدة. ثمة طرق اخرى للاستعلام عن الـ epigenome، مثل ATAC-Seq و Hi-C.  تحدٍ مختلف، لكن مرتبط، هو دمج البيانات البروتينية والنسخية. واحد من الطرق لتنفيذ مثل هذا القياس هو الفصل الفيزيائي بين الليزاتات المكونة من خلية واحدة في اثنين، معالجة النصف للRNA، والنصف للبروتينات. المحتوى البروتيني للليزات يمكن قياسه عن طريق مقاييس التمديد القريبة (PEA) ، مثلاً، والتي تستخدم الأجسام المضادة المشفرة بالحمض النووي. مقاربة مختلفة تستخدم مزيج من مسابر الـ RNA للمعادن الثقيلة والجسم المضاد للبروتين لتكييف مقياس الخلايا الكتلة للتحليل المتعدد الذرات.  الـمُتعددة و التعلم الآلي بالتوازي مع التقدم في علم الأحياء عالي الانتاجية، تطبيقات التعلم الآلي لتحليل البيانات الطبية الحيوية تزدهر. دمج تحليل البيانات المتعددة الاوميات والتعلم الآلي أدى لاكتشاف مؤشرات حيوية جديدة. مثلًا، احدى طرق مشروع mixOmics تطبق طريقة مبنية على تراجع الحد الادنى للمربعات الجزئية لانتقاء الخصائص (المؤشرات الحيوية المفترضة).   ويكيبيديا
الجمعية الامريكية لعلم الأورام السريرية (ASCO) تعرّف البانوميكس على انه يشير الى "تفاعل كل الوظائف البيولوجية داخل الخلية ومع وظائف الجسم الاخرى، يجمع بين البيانات التي تم جمعها عن طريق الاختبارات المستهدفة... والقياسات العالمية (مثل تسلسل الجينوم) مع معلومات أخرى خاصة بالمريض".