Compte tenu de ces paragraphes sur la multiomique, quel est l'avantage typique de la multiomique unicellulaire par rapport à l'analyse en vrac ?
Given these paragraphs about Multiomics, what is a typical advantage of single-cell multiomics versus bulk analysis?
An advantage of single-cell multiomics in relation to bulk analysis is to mitigate confounding factors derived from cell to cell variation, allowing the uncovering of heterogeneous tissue architectures.
L'un des avantages de la multiomique unicellulaire par rapport à l'analyse globale est qu'elle permet d'atténuer les facteurs de confusion liés à la variation d'une cellule à l'autre, ce qui permet de découvrir des architectures tissulaires hétérogènes.
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La multiomique, l'omique intégrative, la "panomique" ou la "pan-omique" est une approche d'analyse biologique dans laquelle les ensembles de données sont des "omes" multiples, tels que le génome, le protéome, le transcriptome, l'épigénome, le métabolome et le microbiome (c'est-à-dire un métagénome et/ou un méta-transcriptome, selon la manière dont il est séquencé) ; en d'autres termes, l'utilisation de technologies omiques multiples pour étudier la vie de manière concertée. En combinant ces "omiques", les scientifiques peuvent analyser des données biologiques complexes afin de trouver de nouvelles associations entre des entités biologiques, de repérer des biomarqueurs pertinents et de créer des marqueurs élaborés de maladies et de physiologie. Ce faisant, la multiomique intègre diverses données omiques pour trouver une relation ou une association géno-phéno-environnementale cohérente. Le service OmicTools répertorie plus de 99 logiciels liés à l'analyse des données multiomiques, ainsi que plus de 99 bases de données sur le sujet.

Les approches de biologie systémique sont souvent basées sur l'utilisation de données d'analyse panomique. L'American Society of Clinical Oncology (ASCO) définit la panomique comme se référant à "l'interaction de toutes les fonctions biologiques au sein d'une cellule et avec d'autres fonctions du corps, en combinant les données collectées par des tests ciblés ... et des essais globaux (tels que le séquençage du génome) avec d'autres informations spécifiques au patient".

Multiomique unicellulaire
Une branche du domaine de la multiomique est l'analyse de données à plusieurs niveaux sur une seule cellule, appelée multiomique unicellulaire. Cette approche nous donne une résolution sans précédent pour examiner les transitions à plusieurs niveaux dans la santé et la maladie au niveau de la cellule unique. Un avantage par rapport à l'analyse globale est l'atténuation des facteurs de confusion dérivés de la variation d'une cellule à l'autre, ce qui permet de découvrir des architectures tissulaires hétérogènes.

Les méthodes d'analyse génomique et transcriptomique parallèle au niveau de la cellule unique peuvent être basées sur l'amplification simultanée ou la séparation physique de l'ARN et de l'ADN génomique. Elles permettent d'obtenir des informations qui ne peuvent pas être obtenues uniquement à partir de l'analyse transcriptomique, car les données de l'ARN ne contiennent pas de régions génomiques non codantes ni d'informations concernant les variations du nombre de copies, par exemple. Une extension de cette méthodologie est l'intégration des transcriptomes unicellulaires aux méthylomes unicellulaires, en combinant le séquençage au bisulfite unicellulaire à l'ARN-Seq unicellulaire. Il existe également d'autres techniques d'interrogation de l'épigénome, telles que ATAC-Seq et Hi-C unicellulaires.

Un défi différent, mais connexe, est l'intégration des données protéomiques et transcriptomiques. Une approche pour effectuer une telle mesure consiste à séparer physiquement les lysats unicellulaires en deux, en traitant la moitié pour l'ARN et l'autre moitié pour les protéines. La teneur en protéines des lysats peut être mesurée par des tests d'extension de proximité (PEA), par exemple, qui utilisent des anticorps codés par l'ADN. Une autre approche utilise une combinaison de sondes ARN à métaux lourds et d'anticorps protéiques pour adapter la cytométrie de masse à l'analyse multiomique.

Multiomique et apprentissage automatique
Parallèlement aux progrès de la biologie à haut débit, les applications de l'apprentissage automatique à l'analyse des données biomédicales sont en plein essor. L'intégration de l'analyse des données multiomiques et de l'apprentissage automatique a permis de découvrir de nouveaux biomarqueurs. Par exemple, l'une des méthodes du projet mixOmics met en œuvre une méthode basée sur la régression des moindres carrés partiels pour la sélection des caractéristiques (biomarqueurs putatifs).


https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
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