وبالنظر للفقرات هاذم حول مولتيوميكس، شنية مولتيوميكس الخلية الواحدة؟
Context:مولتيوميكس، مولتي-أوميكس، أوميكس متكاملة، "بانوميكس" أو "بان-أوميكس" هو نهج تحليل بيولوجي حيث مجموعات البيانات هي "أوميس" متعددة، مثل الجينوم، البروتينوم، النسخة، الجينوم، الميتابولوم، والميكروبيوم (يعني، ميتاجينوم و / أو ميتاترانسكريبتوم، حسب كيفية تسلسل) ؛ بمعنى آخر، استخدام تقنيات أوميس متعددة لدراسة الحياة بطريقة منسقة. من خلال الجمع بين "أومات" هذي، العلماء يقدروا يحللو البيانات الكبيرة البيولوجية المعقدة لإيجاد ارتباطات جديدة بين الكيانات البيولوجية، وتحديد العلامات الحيوية ذات الصلة وبناء علامات معقدة للمرض والفسيولوجيا. وبالقيام بذلك، المولتيوميكس يدمج بيانات المولتيوميكس المختلفة لتعثر على علاقة أو رابطة جينوفينوفيروتايب متطابقة بشكل متماسك. الخدمة OmicTools تدرج أكثر من 99 برنامج متعلقة بتحليل البيانات المتعددة، وكذلك أكثر من 99 قاعدة بيانات حول الموضوع.  المقاربات في علم الأحياء النظامي غالبا ما تعتمد على استخدام بيانات التحليل البانومي. الجمعية الأمريكية لعلم الأورام السريري (ASCO) تعرّف بانوميكس على أنه يشير إلى "تفاعل جميع الوظائف البيولوجية داخل الخلية ومع وظائف الجسم الأخرى، والجمع بين البيانات المجمعة عن طريق الاختبارات المستهدفة... والقياسات العالمية (مثل تسلسل الجينوم) مع معلومات أخرى خاصة بالمرضى".  مُتعددة الخلايا فرع من مجال مولتيوميكس هو تحليل بيانات خلية واحدة متعددة المستويات، تسمى مولتيوميكس خلية واحدة. طريقتنا هذي تعطينا حلول غير مسبوقة للنظر في التحولات متعددة المستويات في الصحة والمرض على مستوى خلية واحدة. فايدة في التحليل الكبير هي تخفيف العوامل المربكة المستمدة من الاختلاف الخلوي للخلية، مما يسمح لكشف بنيات الأنسجة المختلفة.  الطرق لتحليل الجينوم والترانسكريبتوميك متوازي لخلية واحدة يمكن يستند على التضخيم المتزامن أو الفصل المادي للRNA والحمض النووي الجينومي. يسمحوا بالرؤى اللي ما تقدرش تتجمع من التحليل النسخي المكتوب وحده، عشان بيانات الرنا ما تحتويش على مناطق جينومية غير مشفرة ومعلومات بخصوص الاختلاف في عدد النسخ، على سبيل المثال. التوسع في المنهجية هاذي هو اندماج النسخة المترجمة لخلايا أحادية في الميثيلومات لخلايا أحادية، والجمع بين تسلسل البيسولفيت لخلايا أحادية لRNA-Seq. تقنيات اخرى للاستفسار عن الايبجينوم، مثل ATAC-Seq و Hi-C.  التحدي المختلف، ولكن المرتبط، هو التكامل بين البيانات البروتينية والبيانات النصية. واحد من الطرق لقياس هذا هو الفصل المادي لليستاتات من خلية واحدة في نصين، معالجة نص لRNA ونص للبروتينات. مكون البروتين في الليزاتات يُمْكِنْ يِتْقَاسْ، على سبيل المثال، عن طريق اختبارات التمديد القريبة (PEA) ، واللي تستخدم الأجسام المضادة المُشفرة بالدي ان ايه. طريقه مختلفة تستخدم مزيج من مسبار RNA للمعادن الثقيلة والأجسام المضادة البروتينية لتكييف القياس الخلوي الكلي للتحليل متعدد العنصر.  مولتيوميكس وتعلم آلة في وقت واحد مع التقدم في علم البيولوجيا عالية الناتج، تطبيقات التعلم الآلي لتحليل البيانات الطبية الحيوية تزدهر. التكامل بين تحليل البيانات المتعددة الأوراق و التعلم الآلي أدى للكشف عن العلامات الحيوية الجديدة. مثلًا، واحد من طرق مشروع mixOmics يطبق طرق مبنية على تراجع الحد الأدنى من المربعات الجزئية للاختيار من الميزات (العلامات الحيوية المفترضة).   https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
تحليل بيانات عدة مستويات لخلية واحدة. طريقتنا هذي تعطينا حلول غير مسبوقة للنظر في التحولات متعددة المستويات في الصحة والمرض على مستوى خلية واحدة.