Kutokana na aya hizi kuhusu Asperger Multiomics, nini lengo katika kuchanganya wote "omes"?
Context:Multiomics, multi-omics, integrative omics, "panomics" au "pan-omics" ni mbinu ya uchambuzi wa kibaolojia ambayo seti za data ni "omes" nyingi, kama vile genome, proteome, transcriptome, epigenome, metabolome, na microbiome (yaani, meta-genome na / au meta-transcriptome, kulingana na jinsi inavyofuatiliwa); kwa maneno mengine, matumizi ya teknolojia nyingi za omics kujifunza maisha kwa njia ya pamoja. Kwa kuchanganya "omes" hizi, wanasayansi wanaweza kuchambua data kubwa ya kibiolojia tata ili kupata ushirika mpya kati ya vyombo vya kibiolojia, kubaini viashiria muhimu vya kibiolojia na kujenga viashiria vya magonjwa na kisaikolojia. Kwa kufanya hivyo, multiomics inajumuisha data mbalimbali za omics ili kupata uhusiano au ushirika unaofanana wa genofeno-envirotype. OmicTools huduma orodha zaidi ya 99 softwares kuhusiana na uchambuzi multiomic data, kama vile zaidi ya 99 database juu ya mada.  Mbinu za biolojia ya mifumo mara nyingi hutegemea utumiaji wa data ya uchambuzi wa panomiki. Shirika la Amerika la Kansa ya Kliniki (ASCO) hufafanua panomics kuwa inahusu "mchanganyiko wa utendaji wote wa kibiolojia ndani ya chembe na utendaji mwingine wa mwili, kuchanganya data zilizokusanywa na vipimo vilivyolengwa... na vipimo vya ulimwengu (kama vile utaratibu wa genome) na habari nyingine maalum ya mgonjwa".  Single-chembe multiomics Tawi la uwanja wa multiomics ni uchambuzi wa data ya seli moja ya ngazi nyingi, inayoitwa multiomics ya seli moja. Njia hii inatupa azimio lisilo la kawaida la kuangalia mabadiliko ya ngazi nyingi katika afya na magonjwa katika kiwango cha seli moja. Faida kuhusiana na uchambuzi wa wingi ni kupunguza sababu za kuchanganya zinazotokana na kutofautiana kwa seli hadi seli, kuruhusu kufunua usanifu wa tishu zisizo za kawaida.  Mbinu kwa sambamba single-seli genomic na uchambuzi transcriptomic inaweza kuwa msingi juu ya amplification wakati huo huo au kutenganisha kimwili ya RNA na genomic DNA. Wao kuruhusu ufahamu ambayo haiwezi zilizokusanywa tu kutoka uchambuzi transcriptomic, kama data RNA si vyenye maeneo yasiyo ya coding genomic na taarifa kuhusu nakala-idadi tofauti, kwa mfano. Upanuzi wa mbinu hii ni ushirikishwaji wa transcriptomes single-cell kwa methylomes single-cell, kuchanganya single-cell bisulfite sequencing kwa single-cell RNA-Seq. Mbinu nyingine za kuuliza epigenome, kama vile single-cell ATAC-Seq na single-cell Hi-C pia zipo.  Changamoto tofauti, lakini inayohusiana, ni ujumuishaji wa data za proteomic na transcriptomic. Njia moja ya kufanya kipimo kama hicho ni kutenganisha lysates zenye chembe moja katika mbili, kusindika nusu kwa RNA, na nusu kwa protini. Kiasi cha protini ya lysates inaweza kupimwa kwa ukaribu wa ugani majaribio (PEA), kwa mfano, ambayo kutumia DNA-barcoded kingamwili. Njia tofauti hutumia mchanganyiko wa vipimo vya RNA ya metali nzito na kingamwili za protini ili kurekebisha cytometry ya wingi kwa uchambuzi wa multiomic.  Multiomics na kujifunza mashine Sambamba na maendeleo katika highthroughput biolojia, maombi ya kujifunza mashine kwa uchambuzi wa data biomedical ni kustawi. Ushirikiano wa uchambuzi wa data ya multi-omics na kujifunza mashine imesababisha ugunduzi wa biomarkers mpya. Kwa mfano, moja ya mbinu ya mradi mixOmics kutekeleza njia kulingana na sparse Sehemu ya chini ya mraba regression kwa uteuzi wa makala (biomarker putative).   https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
Kwa kuchanganya "omes" hizi, wanasayansi wanaweza kuchambua data kubwa ya kibiolojia tata ili kupata ushirika mpya kati ya vyombo vya kibiolojia, kubaini viashiria muhimu vya kibiolojia na kujenga viashiria vya magonjwa na kisaikolojia. Kwa kufanya hivyo, multiomics inajumuisha data mbalimbali za omics ili kupata uhusiano au ushirika unaofanana wa genofeno-envirotype.