在這些關於Asperger Multiomics的段落中，將所有「組」結合在一起的目標是什麼？
多組學、多組學、綜合組學、"全組學"或"全組學"是一種生物分析方法，其中資料集是多個"組"，例如基因組、蛋白質組、轉錄組、表觀基因組、代謝組和微生物組（即元基因組和/或元轉錄組，取決於它如何被測序）；換句話說，使用多組學技術以協調的方式研究生命。透過結合這些"組"，科學家可以分析複雜的生物大資料，找到生物實體之間的新關聯，確定相關的生物標誌物，並建立疾病和生理的複雜標記。透過這樣做，多組學將多樣的組學資料整合起來，找到一致匹配的基因型-表型-環境型別關係或關聯。OmicTools服務列出了超過99個與多組學資料分析相關的軟體，以及超過99個關於該主題的資料庫。

系統生物學方法通常基於全組學分析資料。美國臨床腫瘤學會（ASCO）將全組學定義為指"細胞內所有生物功能與其他身體功能的相互作用，將透過定向測試收集的資料與全域性測定（例如基因組測序）和其他患者特定資訊相結合"。

單細胞多組學
多組學領域的一個分支是多層次單細胞資料分析，稱為單細胞多組學。這種方法為我們提供了在單個細胞水平上檢視健康和疾病的多層次轉換的前所未有的解析度。與大塊分析相比的優勢是減輕了由細胞間變異引起的混淆因素，從而允許揭示異質組織結構。

並行單細胞基因組和轉錄組分析的方法可以基於RNA和基因組DNA的同時擴增或物理分離。它們允許獲得僅從轉錄組分析中無法獲得的見解，因為RNA資料不包含非編碼基因組區域和有關複製數變異的資訊，例如。這種方法的擴充套件是將單細胞轉錄組整合到單細胞甲基組中，將單細胞亞硫酸鹽測序與單細胞RNA-Seq相結合。還存在其他查詢表觀基因組的技術，如單細胞ATAC-Seq和單細胞Hi-C。

一個不同但相關的挑戰是蛋白質組和轉錄組資料的整合。執行這種測量的一種方法是將單細胞裂解物物理分離成兩半，將一半處理為RNA，將另一半處理為蛋白質。例如，裂解物的蛋白質含量可以透過接近擴充套件測定（PEA）來測量，該方法使用DNA條形碼抗體。不同的方法使用重金屬RNA探針和蛋白質抗體的組合，將質譜細胞術用於多組學分析。

多組學和機器學習
與高通量生物學的進展並行的是，生物醫學資料分析的機器學習應用正在蓬勃發展。多組學資料分析和機器學習的整合已經發現了新的生物標誌物。例如，mixOmics專案的一種方法實現了基於稀疏偏最小二乘迴歸的特徵選擇（假定的生物標誌物）的方法。
透過結合這些“組”，科學家可以分析複雜的生物大資料，以發現生物實體之間的新關聯，查明相關生物標誌物並構建疾病和生理學的複雜標誌物。在此過程中，多組學整合了不同的組學資料，以找到一致匹配的基因-表型-環境型關係或關聯。