アスペルガー・マルチオミクスについてのこれらの段落を考えると、すべての "オーム "を組み合わせる目的は何なのか？
マルチオミクス、マルチオミックス、統合的オミクス、「パノミクス」または「パンオミクス」とは、データセットがゲノム、プロテオーム、トランスクリプトーム、エピゲノム、メタボローム、マイクロバイオームなどの複数の「オーム」（すなわち、シーケンスの方法によってはメタゲノムおよび／またはメタトランスクリプトーム）である生物学的解析アプローチであり、言い換えれば、生命を協調的に研究するために複数のオミクス技術を使用することである。これらの "オーム "を組み合わせることで、科学者は複雑な生物学的ビッグデータを解析し、生物学的実体間の新たな関連性を発見し、関連するバイオマーカーを特定し、疾患や生理学の精巧なマーカーを構築することができる。そうすることで、マルチオミクスは多様なオミクスデータを統合し、首尾一貫して一致する遺伝子-表現型-環境型の関係や関連を見つける。OmicToolsサービスには、マルチオミクスデータ解析に関連する99以上のソフトウェアと、このトピックに関する99以上のデータベースがリストアップされている。

システム生物学的アプローチはしばしばパノミック解析データの利用に基づいている。米国臨床腫瘍学会(ASCO)は、パノミクスを "標的検査...およびグローバルアッセイ(ゲノム配列決定など)によって収集されたデータを他の患者固有の情報と組み合わせることにより、細胞内のすべての生物学的機能および他の身体機能との相互作用を指す "と定義している。

シングルセル・マルチオミクス
マルチオミクス分野の一分野として、シングルセル・マルチオミクスと呼ばれる、マルチレベルのシングルセルデータの解析がある。このアプローチにより、健康と疾患におけるマルチレベルの遷移を単一細胞レベルで見るという、これまでにない解像度が得られる。バルク解析と比較した場合の利点は、細胞間のばらつきに由来する交絡因子を軽減し、不均一な組織構造を明らかにできることである。

シングルセルのゲノムとトランスクリプトームを並行して解析する方法は、RNAとゲノムDNAの同時増幅や物理的分離に基づくことができる。RNAデータにはノンコーディングゲノム領域やコピー数の変異に関する情報などが含まれないため、トランスクリプトーム解析だけでは得られない知見を得ることができる。この手法の拡張として、シングルセルバイサルファイトシーケンスとシングルセルRNA-Seqを組み合わせることで、シングルセルトランスクリプトームとシングルセルメチロームを統合することができる。シングルセルATAC-SeqやシングルセルHi-Cなど、エピゲノムをクエリーする他の技術も存在する。

異なるが関連する課題は、プロテオームとトランスクリプトームデータの統合である。このような測定を行う1つのアプローチは、単細胞溶解液を物理的に2つに分け、半分をRNA、半分をタンパク質として処理することである。ライセートのタンパク質含量は、例えばDNAバーコード化抗体を用いる近接伸長アッセイ（PEA）によって測定することができる。別のアプローチでは、重金属RNAプローブとタンパク質抗体の組み合わせを使って、マスサイトメトリーをマルチゲノム解析に適応させる。

マルチオミクスと機械学習
ハイスループット生物学の進展と並行して、生物医学データ解析への機械学習の応用が盛んになっている。マルチオミクスデータ解析と機械学習の統合は、新たなバイオマーカーの発見につながっている。例えば、mixOmicsプロジェクトの手法の1つは、特徴（推定バイオマーカー）の選択のために、スパース偏最小二乗回帰に基づく手法を実装している。


https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
これらの "オーム "を組み合わせることで、科学者は複雑な生物学的ビッグデータを解析し、生物学的実体間の新たな関連を発見し、関連するバイオマーカーを突き止め、疾患や生理学の精巧なマーカーを構築することができる。そうすることで、マルチオミクスは多様なオミクスデータを統合し、首尾一貫して一致する遺伝子-表現型-環境型の関係や関連を見つけ出す。