Was ist Panomics angesichts dieser Absätze über Multiomics?
Given these paragraphs about Multiomics, what is panomics?
The American Society of Clinical Oncology (ASCO) defines panomics as referring to "the interaction of all biological functions within a cell and with other body functions, combining data collected by targeted tests ... and global assays (such as genome sequencing) with other patient-specific information."
Die American Society of Clinical Oncology (ASCO) definiert Panomics als "das Zusammenspiel aller biologischen Funktionen innerhalb einer Zelle und mit anderen Körperfunktionen, wobei Daten, die durch gezielte Tests ... und globale Assays (wie die Genomsequenzierung) gesammelt wurden, mit anderen patientenspezifischen Informationen kombiniert werden".
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Multiomics, Multi-omics, integrative Omics, "Panomics" oder "Pan-omics" ist ein biologischer Analyseansatz, bei dem die Datensätze aus mehreren "Omics" bestehen, wie z. B. dem Genom, Proteom, Transkriptom, Epigenom, Metabolom und Mikrobiom (d. h. ein Meta-Genom und/oder Meta-Transkriptom, je nachdem, wie es sequenziert ist); mit anderen Worten, die Verwendung mehrerer Omics-Technologien, um das Leben auf eine konzertierte Weise zu untersuchen. Durch die Kombination dieser "Omics" können Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler komplexe biologische Big Data analysieren, um neue Verbindungen zwischen biologischen Einheiten zu finden, relevante Biomarker zu identifizieren und ausgefeilte Marker für Krankheiten und Physiologie zu entwickeln. Dabei integriert Multiomics verschiedene Omics-Daten, um eine kohärent passende Geno-Pheno-Envirotyp-Beziehung oder Assoziation zu finden. Der OmicTools Service listet mehr als 99 Softwareprogramme zur Analyse von Multi-omics-Daten sowie mehr als 99 Datenbanken zum Thema auf.

Systembiologische Ansätze basieren oft auf der Verwendung von panomischen Analysedaten. Die American Society of Clinical Oncology (ASCO) definiert Panomik als "die Interaktion aller biologischen Funktionen innerhalb einer Zelle und mit anderen Körperfunktionen, wobei Daten, die durch gezielte Tests ... und globale Assays (wie die Genomsequenzierung) gesammelt wurden, mit anderen patientenspezifischen Informationen kombiniert werden".

Einzelzell-Multiomik
Ein Zweig des Bereichs Multiomics ist die Analyse von Einzelzelldaten auf mehreren Ebenen, die sogenannte Single-Cell-Multiomics. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Übergänge zwischen Gesundheit und Krankheit auf der Ebene einer einzelnen Zelle zu untersuchen, wie es bisher nicht möglich war. Ein Vorteil gegenüber der Massenanalyse besteht darin, dass Störfaktoren, die sich aus der Variation von Zelle zu Zelle ergeben, abgeschwächt werden und so heterogene Gewebestrukturen aufgedeckt werden können.

Methoden für die parallele Einzelzell-Genom- und Transkriptomanalyse können auf der gleichzeitigen Amplifikation oder der physikalischen Trennung von RNA und genomischer DNA beruhen. Sie ermöglichen Einblicke, die allein aus der transkriptomischen Analyse nicht gewonnen werden können, da RNA-Daten keine nicht-kodierenden genomischen Regionen und Informationen z. B. über Kopienzahlvariationen enthalten. Eine Erweiterung dieser Methodik ist die Integration von Einzelzell-Transkriptomen mit Einzelzell-Methylomen, indem die Einzelzell-Bisulfit-Sequenzierung mit der Einzelzell-RNA-Seq kombiniert wird. Es gibt auch andere Techniken zur Abfrage des Epigenoms, wie Single-Cell ATAC-Seq und Single-Cell Hi-C.

Eine andere, aber verwandte Herausforderung ist die Integration von proteomischen und transkriptomischen Daten. Ein Ansatz, um solche Messungen durchzuführen, ist die physische Trennung von Einzelzell-Lysaten in zwei Hälften, wobei die eine Hälfte für RNA und die andere für Proteine aufbereitet wird. Der Proteingehalt der Lysate kann z. B. mit Proximity Extension Assays (PEA) gemessen werden, bei denen DNA-kodierte Antikörper verwendet werden. Ein anderer Ansatz verwendet eine Kombination aus Schwermetall-RNA-Sonden und Protein-Antikörpern, um die Massenzytometrie für die multimikrobielle Analyse anzupassen.

Multiomics und maschinelles Lernen
Parallel zu den Fortschritten in der Hochdurchsatzbiologie blühen die Anwendungen des maschinellen Lernens für die biomedizinische Datenanalyse. Die Integration von Multiomics-Datenanalyse und maschinellem Lernen hat zur Entdeckung neuer Biomarker geführt. Eine der Methoden des mixOmics-Projekts basiert beispielsweise auf einer spärlichen Partial-Least-Squares-Regression zur Auswahl von Merkmalen (potenziellen Biomarkern).


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