मल्टीओमिक्स के बारे में इन पैराग्राफों को देखते हुए, सिंगल-सेल मल्टीओमिक्स क्या है?मल्टीओमिक्स, मल्टी-ओमिक्स, इंटीग्रेटिव ओमिक्स, "पैनोमिक्स" या "पैन-ओमिक्स" एक जैविक विश्लेषण दृष्टिकोण है जिसमें डेटा सेट कई "ओम्स" होते हैं, जैसे जीनोम, प्रोटिओम, ट्रांसक्रिप्टोम, एपिजेनोम, मेटाबॉलिक और माइक्रोबायोम ( यानी, एक मेटा-जीनोम और/या मेटा-ट्रांसक्रिप्टोम, यह इस बात पर निर्भर करता है कि इसे कैसे अनुक्रमित किया जाता है); दूसरे शब्दों में, ठोस तरीके से जीवन का अध्ययन करने के लिए कई ओमिक्स तकनीकों का उपयोग। इन "ओमेस" के संयोजन से, वैज्ञानिक जैविक संस्थाओं के बीच उपन्यास संघों को खोजने के लिए जटिल जैविक बड़े डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, प्रासंगिक बायोमाकर्स को इंगित कर सकते हैं और रोग और शरीर विज्ञान के विस्तृत मार्करों का निर्माण कर सकते हैं। ऐसा करने में, मल्टीऑमिक्स विविध ओमिक्स डेटा को एकीकृत करता है ताकि सुसंगत रूप से मेल खाने वाले जीनो-फेनो-एनवायरोटाइप संबंध या संघ का पता लगाया जा सके। OmicTools सेवा मल्टीओमिक डेटा विश्लेषण से संबंधित 99 से अधिक सॉफ्टवेयर्स के साथ-साथ विषय पर 99 से अधिक डेटाबेस सूचीबद्ध करती है।

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

सिंगल-सेल मल्टीओमिक्स
मल्टीओमिक्स के क्षेत्र की एक शाखा बहुस्तरीय सिंगल-सेल डेटा का विश्लेषण है, जिसे सिंगल-सेल मल्टीओमिक्स कहा जाता है। यह दृष्टिकोण हमें एकल कोशिका स्तर पर स्वास्थ्य और रोग में बहुस्तरीय संक्रमणों को देखने के लिए एक अभूतपूर्व संकल्प देता है। बल्क विश्लेषण के संबंध में एक लाभ यह है कि सेल से सेल भिन्नता के लिए प्राप्त जटिल कारकों को कम किया जा सकता है, जिससे विषम ऊतक आर्किटेक्चर को उजागर किया जा सकता है।

समानांतर एकल-कोशिका जीनोमिक और ट्रांसक्रिपटोमिक विश्लेषण के तरीके एक साथ प्रवर्धन या आरएनए और जीनोमिक डीएनए के भौतिक पृथक्करण पर आधारित हो सकते हैं। वे अंतर्दृष्टि की अनुमति देते हैं जो पूरी तरह से ट्रांसक्रिप्टोमिक विश्लेषण से एकत्र नहीं की जा सकती हैं, क्योंकि आरएनए डेटा में गैर-कोडिंग जीनोमिक क्षेत्र और प्रतिलिपि-संख्या भिन्नता के बारे में जानकारी नहीं होती है, उदाहरण के लिए। इस कार्यप्रणाली का एक विस्तार एकल-कोशिका मिथाइलोम्स के लिए एकल-कोशिका ट्रांस्क्रिप्टोम का एकीकरण है, जो एकल-कोशिका बाइसल्फाइट अनुक्रमण को एकल कोशिका RNA-Seq के संयोजन से जोड़ता है। एकल-कोशिका ATAC-Seq और एकल-कोशिका Hi-C के रूप में एपिजेनोम को क्वेरी करने की अन्य तकनीकें भी मौजूद हैं।

एक अलग, लेकिन संबंधित, चुनौती प्रोटिओमिक और ट्रांसक्रिपटामिक डेटा का एकीकरण है। इस तरह के माप को करने के लिए एक दृष्टिकोण शारीरिक रूप से एकल-कोशिका lysates को दो में अलग करना है, आरएनए के लिए आधा और प्रोटीन के लिए आधा प्रसंस्करण करना है। Lysates की प्रोटीन सामग्री को निकटता विस्तार परख (PEA) द्वारा मापा जा सकता है, उदाहरण के लिए, जो डीएनए-बारकोडेड एंटीबॉडी का उपयोग करते हैं। मल्टीओमिक विश्लेषण के लिए मास साइटोमेट्री को अनुकूलित करने के लिए एक अलग दृष्टिकोण भारी-धातु 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 एप्लिकेशन फल-फूल रहे हैं। मल्टी-ओमिक्स डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के एकीकरण से नए बायोमार्कर की खोज हुई है। उदाहरण के लिए, मिक्सऑमिक्स प्रोजेक्ट के तरीकों में से एक सुविधाओं के चयन के लिए स्पार्स पार्शियल लीस्ट स्क्वायर रिग्रेशन पर आधारित एक विधि को लागू करता है (ख्यात बायोमार्कर)।


https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
Single-cell multiomics refers to the analysis of multiple omics data from individual cells, allowing for a deeper understanding of cellular processes and disease mechanisms at a single-cell level. This approach reduces the complexity of interpreting heterogeneous populations of cells and allows for better identification of gene-phenotype-environment relationships. Multiomic analysis can also be integrated with machine learning for the discovery of new biomarkers and potential therapeutic targets. Additionally, the use of sparse partial least squares regression (SPLS) has been applied to the selection of features for multiomic data in the MixOmics project, enabling the identification of potential biomarkers.