وبالنظر لهذه الفقرات عن اسبرجر مولتيوميكس، ماهو الهدف من الجمع بين كل "أومس"؟
Context:الملتيميكس، الملتيميكس، الملتيميكس التكاملي، "الملتيميكس" أو "الملتيميكس" هو نهج تحليل بيولوجي حيث مجموعات البيانات هي عدة "أومات"، مثل الجينوم، البروتيم، 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، النسخ من خلال 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 للمرض وعلم وظائف الأعضاء. بالقيام بذلك، يدمج multiomics بيانات omics متنوعة للعثور على علاقة أو رابطة جينوفينوفيروتايب متطابقة بشكل متماسك. خدمة OmicTools تدرج اكثر من 99 برامج متعلقه بتحليل البيانات المتعدده، وكذلك اكثر من 99 قواعد بيانات عن الموضوع.  مقاربات علم الأحياء النظامي غالباً ما تعتمد على استخدام بيانات التحليل البانومي. الجمعية الأمريكية للأورام السريرية (ASCO) تعرّف 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) مع معلومات أخرى خاصة بالمريض".  عدة خلايا أحاديه فرع من مجال multiomics هو تحليل بيانات خلية واحدة متعددة المستويات، تسمى multiomics خلية واحدة. هذا النهج يعطينا حلول غير مسبوقة لننظر الى الانتقالات متعددة المستويات في الصحة والمرض على مستوى خلية واحدة. فايدة فيما يتعلق بتحليل الكتلة هي تخفيف عوامل التشوش المستمدة من اختلاف الخلية للخلية، مما يسمح بالكشف عن بنيات الأنسجة المتباينة.  الطرق للتحليل الجينومي و النسخ الجينومي لخلية واحدة متوازيه يمكن ان تستند الى التضخيم المتزامن او الفصل الفيزيائي للRNA و DNA الجينومي. يسمحون بالرؤى التي لا يمكن جمعها فقط من التحليل النسخي، لأن بيانات الرنا لا تحتوي على مناطق جينومية غير مشفرة ومعلومات تتعلق بتباين عدد النسخ، على سبيل المثال. تمديد لهذه المنهجيه هو دمج النصوص المترجمة للخلية الواحدة في الميثيلومات لخلية واحدة، والجمع بين تسلسل البيسولفيت لخلية واحدة إلى RNA-Seq لخلية واحدة. هناك ايضا تقنيات اخرى للاستعلام عن الافجينوم، مثل ATAC-Seq و Hi-C.  تحدي مختلف، لكن مرتبط، هو دمج البيانات البروتينية والنسخية. واحد من الأساليب لقيام مثل هذا القياس هو الفصل الفيزيائي لليزات من خلية واحدة إلى قسمين، معالجة النصف للRNA، والنصف للبروتينات. محتوي البروتين في الليزات ممكن يقاس عن طريق مقاييس التمديد القريب (PEA) ، على سبيل المثال، والتي تستخدم الأجسام المضادة المشفرة بالحمض النووي. مقاربة مختلفة تستخدم مزيج من مسبارات الـ RNA للمعادن الثقيلة والأجسام المضادة للبروتين لتكييف قياس الخلايا الكتلة للتحليل متعدد الذرات.  مولتيوميكس وتعلم الآلة بالتوازي مع التقدم في علم الأحياء عالي الانتاج، تطبيقات التعلم الآلي لتحليل البيانات الطبية الحيوية تزدهر. ادماج تحليل البيانات المتعددة الاوميات والتعلم الآلي أدى لاكتشاف علامات بيولوجية جديدة. مثلاً، احدى طرق مشروع mixOmics تنفذ طريقة مبنية على تراجع الحد الأدنى للمربعات الجزئية لانتقاء الخصائص (المؤشرات الحيوية المفترضة).   ويكيبيديا
من خلال 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 للمرض والفسيولوجيا. بالقيام بذلك، يدمج multiomics بيانات omics متنوعة للعثور على علاقة أو رابطة جينوفينوفيروتايب متطابقة بشكل متماسك.