بالنظر لهذه الفقرات عن مولتيوميكس، شو هو بانوميكس؟
Context:مولتيوميكس، مولتي-أوميكس، أو أوميكس متكامل، أو "بانوميكس" أو "بان-أوميكس" 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 عن طريق الجمع بين "الأورام" دي، يمكن للعلماء تحليل البيانات الكبيرة البيولوجية المعقدة للعثور على جمعيات جديدة بين الكيانات البيولوجية، وتحديد العلامات الحيوية ذات الصلة وبناء علامات معقدة للأمراض والفسيولوجيا. بالقيام بذلك، بيدمج علم الأورام المتعدد بيانات علم الأورام المتنوعة للعثور على علاقة أو جمعية بين الجينوم والفينوم والفيروتايب المتطابقة بشكل متسق. خدمة OmicTools بتدرج اكثر من 99 برنامج مرتبط بتحليل البيانات المتعددة، وكمان اكثر من 99 قاعدة بيانات عن الموضوع.  مقاربات بيولوجيا الأنظمة غالبًا ما بتعتمد على استخدام بيانات التحليل البانومي. الجمعية الأمريكية لعلم الأورام السريرية (ASCO) بتعريف 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 بالمريض".  مولتي أوميكس أحادي الخلية واحد من فروع مجال مولتيوميكس هو تحليل بيانات خلية واحدة متعددة المستويات، وتسمى مولتيوميكس خلية واحدة. هاد النهج بيعطينا حلول غير مسبوقة للنظر في التحولات متعددة المستويات في الصحة والمرض على مستوى الخلية الواحدة. ميزة فيما يتعلق بتحليل الكتلة هي تخفيف عوامل التشوش المستمدة من التباين بين الخلايا، مما يسمح بالكشف عن بنيات الأنسجة المتباينة.  الطرق للتحليل الجينومي والترانسكريبتومي لخلية واحدة متوازية ممكن تستند على التضخيم المتزامن أو الفصل المادي للRNA والحمض النووي الجينومي. بيسمحوا بالرؤى اللي مش ممكن تجميعها من التحليل النسخي، لأن بيانات الرنا ما تحتويش على مناطق جينومية غير مشفرة ومعلومات بخصوص التباين في عدد النسخ، على سبيل المثال. تمديد لهذه المنهجية هو دمج النسخ المكتوبة لخلية واحدة في الميثيلومات لخلية واحدة، ودمج تسلسل البيسولفيت لخلية واحدة في RNA-Seq لخلية واحدة. في تقنيات تانية للاستعلام عن النسخة الوراثية، مثل ATAC-Seq و Hi-C.  التحدي المختلف، لكن مرتبط، هو دمج البيانات البروتينية والنسخية. واحد من الطرق لتنفيذ مثل هذا القياس هو فصل الليزات من خلية واحدة فيزيائيًا إلى جزئين، معالجة النصف للRNA، والنصف للبروتينات. ممكن قياس محتوى البروتين في الليزات عن طريق اختبارات التمديد القريب (PEA) ، مثلاً، واللي بتستخدم الأجسام المضادة المشفرة بالحمض النووي. نهج مختلف بيستخدم مزيج من مسابر RNA للمعادن الثقيلة والأجسام المضادة للبروتين لتكييف قياس الخلايا الكتلة للتحليل متعدد الذرات.  مولتي أوميكس وتعلم الآلة بالتوازي مع التقدم في علم الأحياء عالي الانتاجية، تطبيقات التعلم الآلي لتحليل البيانات الطبية الحيوية بتزدهر. التكامل بين تحليل البيانات المتعددة الأطراف والتعلم الآلي أدى إلى اكتشاف علامات بيولوجية جديدة. مثلاً، واحد من أساليب مشروع mixOmics بيعمل منهج مبني على تراجع الحد الأدنى للمربعات الجزئية المتفرقة لاختيار الخصائص (المؤشرات الحيوية المفترضة).   https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
الجمعية الأمريكية لعلم الأورام السريرية (ASCO) بتعريف 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 بالمريض".