मल्टीओमिक्स, मल्टी-ओमिक्स, इंटीग्रेटिव ओमिक्स, "पैनॉमिक्स" या "पैन-ओमिक्स" एक जैविक विश्लेषण दृष्टिकोण है जिसमें डेटा सेट कई "ओम" होते हैं, जैसे कि जीनोम, प्रोटिओम, ट्रांस्क्रिप्टोम, एपिजेनोम, मेटाबोलोम और माइक्रोबायोम ( यानी, एक मेटा-जीनोम और/या मेटा-ट्रांसक्रिप्टोम, यह इस पर निर्भर करता है कि इसे कैसे अनुक्रमित किया जाता है); दूसरे शब्दों में, जीवन का समेकित तरीके से अध्ययन करने के लिए कई ओमिक्स प्रौद्योगिकियों का उपयोग। इन "ओम्स" को मिलाकर, वैज्ञानिक जटिल जैविक बड़े डेटा का विश्लेषण करके जैविक संस्थाओं के बीच उपन्यास संबंध ढूंढ सकते हैं, प्रासंगिक बायोमार्कर को इंगित कर सकते हैं और रोग और शरीर विज्ञान के विस्तृत मार्कर बना सकते हैं। ऐसा करने में, मल्टीओमिक्स एक सुसंगत रूप से मेल खाने वाले जीनो-फेनो-एनवायरोटाइप संबंध या एसोसिएशन को खोजने के लिए विविध ओमिक्स डेटा को एकीकृत करता है। ओमिकटूल्स सेवा मल्टीओमिक डेटा विश्लेषण से संबंधित 99 से अधिक सॉफ़्टवेयर, साथ ही विषय पर 99 से अधिक डेटाबेस सूचीबद्ध करती है।

सिस्टम बायोलॉजी दृष्टिकोण अक्सर पैनोमिक विश्लेषण डेटा के उपयोग पर आधारित होते हैं। अमेरिकन सोसाइटी ऑफ क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी (एएससीओ) ने पैनॉमिक्स को "एक कोशिका के भीतर और शरीर के अन्य कार्यों के साथ सभी जैविक कार्यों की बातचीत, लक्षित परीक्षणों द्वारा एकत्र किए गए डेटा के संयोजन ... और वैश्विक परख (जैसे जीनोम अनुक्रमण) के संदर्भ में परिभाषित किया है।" रोगी-विशिष्ट जानकारी।"

एकल-कोशिका मल्टीओमिक्स
मल्टीओमिक्स के क्षेत्र की एक शाखा बहुस्तरीय एकल-सेल डेटा का विश्लेषण है, जिसे सिंगल-सेल मल्टीओमिक्स कहा जाता है। यह दृष्टिकोण हमें एकल कोशिका स्तर पर स्वास्थ्य और रोग में बहुस्तरीय बदलावों को देखने का अभूतपूर्व संकल्प देता है। थोक विश्लेषण के संबंध में एक लाभ कोशिका से कोशिका भिन्नता के कारण उत्पन्न होने वाले भ्रमित करने वाले कारकों को कम करना है, जिससे विषम ऊतक वास्तुकला को उजागर करने की अनुमति मिलती है।

समानांतर एकल-कोशिका जीनोमिक और ट्रांसक्रिप्टोमिक विश्लेषण के तरीके आरएनए और जीनोमिक डीएनए के एक साथ प्रवर्धन या भौतिक पृथक्करण पर आधारित हो सकते हैं। वे उन जानकारियों की अनुमति देते हैं जिन्हें केवल ट्रांसक्रिप्टोमिक विश्लेषण से एकत्र नहीं किया जा सकता है, क्योंकि उदाहरण के लिए, आरएनए डेटा में गैर-कोडिंग जीनोमिक क्षेत्र और कॉपी-संख्या भिन्नता के बारे में जानकारी शामिल नहीं होती है। इस पद्धति का एक विस्तार एकल-कोशिका ट्रांसक्रिपटोम्स का एकल-कोशिका मिथाइलोम्स में एकीकरण है, एकल-कोशिका बाइसल्फाइट अनुक्रमण को एकल-कोशिका आरएनए-सेक में संयोजित करना है। एपिजेनोम को क्वेरी करने की अन्य तकनीकें, जैसे एकल-कोशिका ATAC-Seq और एकल-कोशिका Hi-C भी मौजूद हैं।

एक अलग, लेकिन संबंधित चुनौती प्रोटिओमिक और ट्रांसक्रिप्टोमिक डेटा का एकीकरण है। इस तरह के माप को करने का एक तरीका भौतिक रूप से एकल-कोशिका लाइसेट्स को दो भागों में अलग करना है, आधे को आरएनए के लिए और आधे को प्रोटीन के लिए संसाधित करना है। लाइसेट्स की प्रोटीन सामग्री को निकटता विस्तार परख (पीईए) द्वारा मापा जा सकता है, उदाहरण के लिए, जो डीएनए-बारकोडेड एंटीबॉडी का उपयोग करते हैं। एक अलग दृष्टिकोण मल्टीओमिक विश्लेषण के लिए मास साइटोमेट्री को अनुकूलित करने के लिए हेवी-मेटल आरएनए जांच और प्रोटीन एंटीबॉडी के संयोजन का उपयोग करता है।

मल्टीओमिक्स और मशीन लर्निंग
हाईथ्रूपुट जीव विज्ञान में प्रगति के समानांतर, बायोमेडिकल डेटा विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग अनुप्रयोग फल-फूल रहे हैं। मल्टी-ओमिक्स डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के एकीकरण से नए बायोमार्कर की खोज हुई है। उदाहरण के लिए, मिक्सओमिक्स प्रोजेक्ट की विधियों में से एक सुविधाओं के चयन (कल्पित बायोमार्कर) के लिए विरल आंशिक न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन पर आधारित एक विधि लागू करती है।


https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
बहुस्तरीय एकल-कोशिका डेटा का विश्लेषण। यह दृष्टिकोण हमें एकल कोशिका स्तर पर स्वास्थ्य और रोग में बहुस्तरीय बदलावों को देखने का अभूतपूर्व संकल्प देता है।
मल्टीओमिक्स, मल्टी-ओमिक्स, इंटीग्रेटिव ओमिक्स, "पैनॉमिक्स" या "पैन-ओमिक्स" एक जैविक विश्लेषण दृष्टिकोण है जिसमें डेटा सेट कई "ओम" होते हैं, जैसे कि जीनोम, प्रोटिओम, ट्रांस्क्रिप्टोम, एपिजेनोम, मेटाबोलोम और माइक्रोबायोम ( यानी, एक मेटा-जीनोम और/या मेटा-ट्रांसक्रिप्टोम, यह इस पर निर्भर करता है कि इसे कैसे अनुक्रमित किया जाता है); दूसरे शब्दों में, जीवन का समेकित तरीके से अध्ययन करने के लिए कई ओमिक्स प्रौद्योगिकियों का उपयोग। इन "ओम्स" को मिलाकर, वैज्ञानिक जटिल जैविक बड़े डेटा का विश्लेषण करके जैविक संस्थाओं के बीच उपन्यास संबंध ढूंढ सकते हैं, प्रासंगिक बायोमार्कर को इंगित कर सकते हैं और रोग और शरीर विज्ञान के विस्तृत मार्कर बना सकते हैं। ऐसा करने में, मल्टीओमिक्स एक सुसंगत रूप से मेल खाने वाले जीनो-फेनो-एनवायरोटाइप संबंध या एसोसिएशन को खोजने के लिए विविध ओमिक्स डेटा को एकीकृत करता है। ओमिकटूल्स सेवा मल्टीओमिक डेटा विश्लेषण से संबंधित 99 से अधिक सॉफ़्टवेयर, साथ ही विषय पर 99 से अधिक डेटाबेस सूचीबद्ध करती है।

सिस्टम बायोलॉजी दृष्टिकोण अक्सर पैनोमिक विश्लेषण डेटा के उपयोग पर आधारित होते हैं। अमेरिकन सोसाइटी ऑफ क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी (एएससीओ) ने पैनॉमिक्स को "एक कोशिका के भीतर और शरीर के अन्य कार्यों के साथ सभी जैविक कार्यों की बातचीत, लक्षित परीक्षणों द्वारा एकत्र किए गए डेटा के संयोजन ... और वैश्विक परख (जैसे जीनोम अनुक्रमण) के संदर्भ में परिभाषित किया है।" रोगी-विशिष्ट जानकारी।"

एकल-कोशिका मल्टीओमिक्स
मल्टीओमिक्स के क्षेत्र की एक शाखा बहुस्तरीय एकल-सेल डेटा का विश्लेषण है, जिसे सिंगल-सेल मल्टीओमिक्स कहा जाता है। यह दृष्टिकोण हमें एकल कोशिका स्तर पर स्वास्थ्य और रोग में बहुस्तरीय बदलावों को देखने का अभूतपूर्व संकल्प देता है। थोक विश्लेषण के संबंध में एक लाभ कोशिका से कोशिका भिन्नता के कारण उत्पन्न होने वाले भ्रमित करने वाले कारकों को कम करना है, जिससे विषम ऊतक वास्तुकला को उजागर करने की अनुमति मिलती है।

समानांतर एकल-कोशिका जीनोमिक और ट्रांसक्रिप्टोमिक विश्लेषण के तरीके आरएनए और जीनोमिक डीएनए के एक साथ प्रवर्धन या भौतिक पृथक्करण पर आधारित हो सकते हैं। वे उन जानकारियों की अनुमति देते हैं जिन्हें केवल ट्रांसक्रिप्टोमिक विश्लेषण से एकत्र नहीं किया जा सकता है, क्योंकि उदाहरण के लिए, आरएनए डेटा में गैर-कोडिंग जीनोमिक क्षेत्र और कॉपी-संख्या भिन्नता के बारे में जानकारी शामिल नहीं होती है। इस पद्धति का एक विस्तार एकल-कोशिका ट्रांसक्रिपटोम्स का एकल-कोशिका मिथाइलोम्स में एकीकरण है, एकल-कोशिका बाइसल्फाइट अनुक्रमण को एकल-कोशिका आरएनए-सेक में संयोजित करना है। एपिजेनोम को क्वेरी करने की अन्य तकनीकें, जैसे एकल-कोशिका ATAC-Seq और एकल-कोशिका Hi-C भी मौजूद हैं।

एक अलग, लेकिन संबंधित चुनौती प्रोटिओमिक और ट्रांसक्रिप्टोमिक डेटा का एकीकरण है। इस तरह के माप को करने का एक तरीका भौतिक रूप से एकल-कोशिका लाइसेट्स को दो भागों में अलग करना है, आधे को आरएनए के लिए और आधे को प्रोटीन के लिए संसाधित करना है। लाइसेट्स की प्रोटीन सामग्री को निकटता विस्तार परख (पीईए) द्वारा मापा जा सकता है, उदाहरण के लिए, जो डीएनए-बारकोडेड एंटीबॉडी का उपयोग करते हैं। एक अलग दृष्टिकोण मल्टीओमिक विश्लेषण के लिए मास साइटोमेट्री को अनुकूलित करने के लिए हेवी-मेटल आरएनए जांच और प्रोटीन एंटीबॉडी के संयोजन का उपयोग करता है।

मल्टीओमिक्स और मशीन लर्निंग
हाईथ्रूपुट जीव विज्ञान में प्रगति के समानांतर, बायोमेडिकल डेटा विश्लेषण के लिए मशीन लर्निंग अनुप्रयोग फल-फूल रहे हैं। मल्टी-ओमिक्स डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के एकीकरण से नए बायोमार्कर की खोज हुई है। उदाहरण के लिए, मिक्सओमिक्स प्रोजेक्ट की विधियों में से एक सुविधाओं के चयन (कल्पित बायोमार्कर) के लिए विरल आंशिक न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन पर आधारित एक विधि लागू करती है।


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