بالنظر لهذه الفقرات عن مولتيوميكس، ما هو بانوميكس؟
Context:مولتيوميكس، مولتيوميكس، أووميكس متكاملة، "بانوميكس" أو "بانوميكس" هو نهج تحليل بيولوجي حيث مجموعات البيانات هي "أومات" متعددة، مثل الجينوم، البروتينوم، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة الوراثية، النسخة عن طريق الجمع بين هذه "الاوميات"، يمكن للعلماء تحليل البيانات الكبيرة البيولوجية المعقدة للعثور على جمعيات جديدة بين الكيانات البيولوجية، وتحديد العلامات الحيوية ذات الصلة وبناء علامات معقدة للأمراض وعلم وظائف الأعضاء. في القيام بذلك، يدمج multiomics بيانات omics المتنوعة للعثور على علاقة أو جمعية جينوفينوفينوفيروتيب متطابقة بشكل متماسك. خدمة OmicTools تدرج أكثر من 99 برنامج متعلقة بتحليل البيانات المتعددة، بالإضافة إلى أكثر من 99 قاعدة بيانات حول الموضوع.  غالبًا ما تعتمد نهج علم الأحياء النظامي على استخدام بيانات التحليل البانومي. الجمعية الأمريكية للأورام السريرية (ASCO) تعرّف البانوميكس على أنها تشير إلى "تفاعل جميع الوظائف البيولوجية داخل الخلية ومع وظائف الجسم الأخرى، والجمع بين البيانات التي تم جمعها من خلال الاختبارات المستهدفة... والمقاييس العالمية (مثل تسلسل الجينوم) بمعلومات أخرى خاصة بالمرضى".  عدة خلايا فرع من مجال علم العلوم المتعددة هو تحليل بيانات خلية واحدة متعددة المستويات، وتسمى علم العلوم المتعددة الخلية الواحدة. هذا النهج يعطينا حلول غير مسبوقة لننظر الى الانتقالات المتعددة المستويات في الصحة والمرض على مستوى الخلية الواحدة. ميزة فيما يتعلق بتحليل الكتلة هي تخفيف عوامل التشوش المستمدة من اختلاف الخلية إلى الخلية، مما يسمح بالكشف عن بنيات الأنسجة المتباينة.  الطرق للتحليل الجينومي والترانسكريبتومي لخلية واحدة متوازية يمكن ان تستند الى التضخيم المتزامن او الفصل الفيزيائي للRNA والحمض النووي الجينومي. يسمحون بالرؤى التي لا يمكن جمعها فقط من التحليل النسخي، لأن بيانات الرنا لا تحتوي على مناطق جينومية غير مشفرة ومعلومات تتعلق بتغير عدد النسخ، على سبيل المثال. امتداد 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. هناك تقنيات اخرى لاستعلام الايبيجينوم، مثل ATAC-Seq و Hi-C.  تحدي مختلف، لكنه مرتبط، هو دمج البيانات البروتينية والنسخية. واحد من الطرق لإجراء مثل هذا القياس هو فصل الليزات من خلية واحدة جسديًا إلى قسمين، مع معالجة النصف للRNA، والنصف للبروتينات. يمكن قياس محتوى البروتين في الليزات، على سبيل المثال، عن طريق اختبارات التمديد القريب (PEA) ، والتي تستخدم أجسام مضادة مشفرة بالحمض النووي. نهج مختلف يستخدم مزيج من مسابر RNA للمعادن الثقيلة والأجسام المضادة للبروتين لتكييف قياس الخلايا الكتلة للتحليل متعدد الذرات.  التعلم الآلي و التعلم المتعدد بالتوازي مع التقدم في علم الأحياء عالي الانتاجية، تطبيقات التعلم الآلي لتحليل البيانات الطبية الحيوية تزدهر. التكامل بين تحليل البيانات المتعددة العلوم والتعلم الآلي أدى إلى اكتشاف علامات بيولوجية جديدة. على سبيل المثال، واحدة من طرق مشروع mixOmics تنفذ طريقة مبنية على تراجع الحد الأدنى للمربعات الجزئية المتفرقة لاختيار الميزات (المؤشرات الحيوية المفترضة).   ويكيبيديا
الجمعية الأمريكية للأورام السريرية (ASCO) تعرّف البانوميكس على أنها تشير إلى "تفاعل جميع الوظائف البيولوجية داخل الخلية ومع وظائف الجسم الأخرى، والجمع بين البيانات التي تم جمعها من خلال الاختبارات المستهدفة... والمقاييس العالمية (مثل تسلسل الجينوم) بمعلومات أخرى خاصة بالمرضى".