وبالنظر لهذه الفقرات حول مولتيوميكس، فما هي مولتيوميكس الخلية الواحدة؟
Context:تعتبر التحاليل المتعددة، التحاليل المتعددة، التحاليل التكاملية، "التحاليل المتعددة" أو "التحاليل المتعددة" نهج تحليل بيولوجي حيث تكون مجموعات البيانات عدة "أوميومات"، مثل الجينوم، البروتيوم، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، التمثيل الغذائي، التمثيل الغذائي، والميكروبيوم (أي الجينوم الفوقي و/أو النسخة الوراثية الفوقية، حسب كيفية تسلسلها) ؛ وبعبارة أخرى، استخدام تقنيات التحاليل المتعددة لدراسة الحياة بطريقة منسقة. من خلال الجمع بين هذه "الأورام"، يمكن للعلماء تحليل البيانات الكبيرة البيولوجية المعقدة للعثور على روابط جديدة بين الكيانات البيولوجية، وتحديد العلامات الحيوية ذات الصلة وبناء علامات معقدة للأمراض والفسيولوجيا. وخلال القيام بذلك، يدمج علم الأورام المتعدد بيانات علم الأورام المتنوعة للعثور على علاقة أو جمعية مطابقة للجينوفينوفينوفيروتايب بشكل متماسك. خدمة OmicTools تحدد أكثر من 99 من البرامج المتعلقة بتحليل البيانات المتعددة، بالإضافة إلى أكثر من 99 قاعدة بيانات حول الموضوع.  غالبًا ما تستند نهج علم الأحياء النظامية على استخدام بيانات التحليل البانومي. تعرّف الجمعية الأمريكية للأورام السريرية (ASCO) البانوميكس على أنه يشير إلى "تفاعل جميع الوظائف البيولوجية داخل الخلية ومع وظائف الجسم الأخرى، والجمع بين البيانات التي تم جمعها عن طريق الاختبارات المستهدفة... والمقاييس العالمية (مثل تسلسل الجينوم) بمعلومات أخرى خاصة بالمرضى".  تعدد الخلايا أحادية أحد فروع مجال التعددية هو تحليل بيانات الخلية الواحدة متعددة المستويات، والتي تسمى التعددية الخلية الواحدة. هاد النهج يعطينا حلول غير مسبوقة للنظر في التحولات متعددة المستويات في الصحة والمرض على مستوى الخلية الواحدة. تتمثل ميزة التحليل الجماعي في تخفيف العوامل المربكة المستمدة من التباين بين الخلايا، مما يسمح بالكشف عن بنيات الأنسجة المتباينة.  يمكن أن تستند طرق التحليل الجينومي والترانسكريبتومي لخلية واحدة المتوازية على التضخيم المتزامن أو الفصل المادي للRNA والحمض النووي الجينومي. تسمح هذه الأدوات بالرؤى التي لا يمكن جمعها فقط من التحليل النصي، لأن بيانات الحمض النووي الريبي لا تحتوي على مناطق جينومية غير مشفرة ومعلومات تتعلق بالتباين في عدد النسخ، على سبيل المثال. تمديد لهذه المنهجية هو دمج النسخ المكتوبة من خلية واحدة إلى ميثيلومات من خلية واحدة، والجمع بين تسلسل البيسولفيت من خلية واحدة إلى RNA-Seq من خلية واحدة. توجد تقنيات أخرى لاستعلام الريبينوم، مثل ATAC-Seq من خلية واحدة و Hi-C من خلية واحدة.  التحدي المختلف، ولكنه ذي صلة، هو دمج البيانات البروتينية والنسخية. من أساليب إجراء مثل هذا القياس هو فصل الليزاتات أحادية الخلية فيزيائياً إلى قسمين، معالجين النصف للRNA، والنصف للبروتينات. يمكن قياس محتوى البروتين في الليزاتات عن طريق اختبارات التمديد القريبة (PEA) ، على سبيل المثال، والتي تستخدم الأجسام المضادة المشفرة بالحمض النووي. يستخدم نهج مختلف مزيج من مسبار RNA للمعادن الثقيلة والأجسام المضادة للبروتين لتكييف قياس الخلايا الكتلة للتحليل متعدد الذرات.  التعلم المتعدد الحركات والتعلم الآلي بالتوازي مع التقدم في علم الأحياء عالي الانتاجية، تطبيقات التعلم الآلي لتحليل البيانات الطبية الحيوية تزدهر. أدى دمج تحليل البيانات المتعددة الأطراف والتعلم الآلي إلى اكتشاف مؤشرات حيوية جديدة. على سبيل المثال، واحدة من الأساليب في مشروع mixOmics تنفذ طريقة تستند إلى تراجع الحد الأدنى للمربعات الجزئية المتفرقة لاختيار الميزات (العلامات الحيوية المفترضة).   https://en.wikipedia.org/wiki/المتعدد
تحليل بيانات خلية واحدة متعددة المستويات. هاد النهج يعطينا حلول غير مسبوقة للنظر في التحولات متعددة المستويات في الصحة والمرض على مستوى الخلية الواحدة.