З огляду на ці параграфи про мультикомики, що таке одноклітинна мультикомика?
Multiomics, multi-omics, інтегративні омики, "паноміки" або "пан-омики" - це біологічний підхід до аналізу, в якому набори даних є декількома "омами", такими як геном, протеом, транскриптом, епігеном, метаболом і мікробіом (тобто мета-геном і / або мета-транскриптом, залежно від того, як він послідовний); іншими словами, використання декількох омічних технологій для вивчення життя узгодженим чином. Об'єднуючи ці "оми", вчені можуть аналізувати складні біологічні великі дані, щоб знайти нові асоціації між біологічними суб'єктами, визначити відповідні біомаркери та побудувати складні маркери хвороб і фізіології. Таким чином, мультиоміка інтегрує різні дані оміки, щоб знайти узгоджене відповідність гено-фено-енвіротип відносини або асоціації. У службі OmicTools перелічено більше 99 програм, пов'язаних з мультиомічним аналізом даних, а також більше 99 баз даних на цю тему.

Підходи до системної біології часто ґрунтуються на використанні даних паномічного аналізу. Американське товариство клінічної онкології (ASCO) визначає паноміку як "взаємодія всіх біологічних функцій всередині клітини та з іншими функціями організму, поєднуючи дані, зібрані за допомогою цільових тестів... і глобальних аналізів (наприклад, секвенцію генома) з іншою пацієнтоспецифічною інформацією".

Одноклітинні мультиплікатори
Однією з галузей мультикомики є аналіз багаторівневих одноклітинних даних, які називаються одноклітинними мультикомиками. Цей підхід дає нам безпрецедентну резолюцію для розгляду багаторівневих переходів у сфері здоров'я та хвороб на рівні однієї клітини. Перевага по відношенню до масивного аналізу полягає в тому, щоб пом'якшити плутанини фактори, що походять від клітини до клітини варіації, що дозволяє відкрити гетерогенні архітектури тканин.

Методи паралельного одноклітинного геномного та транскриптомічного аналізу можуть ґрунтуватися на одночасному посиленні або фізичному відділенні РНК і геномної ДНК. Вони дозволяють отримати уявлення, які не можуть бути зібрані виключно з транскриптомічного аналізу, оскільки дані РНК не містять некодуючих геномних регіонів та інформації щодо варіації копійного числа, наприклад. Розширенням цієї методології є інтеграція одноклітинних транскриптомів в одноклітинні метиломи, об'єднуючи одноклітинне секвенцію бісульфіту в одноклітинну РНК-секу. Інші методи запитування епігенома, як одноклітинний ATAC-Seq і одноклітинний Hi-C також існують.

Іншим, але пов'язаним завданням є інтеграція протеомічних і транскриптомічних даних. Одним з підходів до проведення такого вимірювання є фізичне відділення одноклітинних лізатів на дві частини, обробляючи половину для РНК і половину для білків. Вміст білка в лізатах можна виміряти, наприклад, за допомогою тестів на розширення близькості (PEA), які використовують антитіла з баркодом ДНК. Інший підхід використовує комбінацію зондів РНК важких металів і протеїнових антитіл для адаптації масової цитометрії для мультиомного аналізу.

Multiomics і машинне навчання
Паралельно з досягненнями в галузі високопродуктивної біології процвітають додатки машинного навчання до аналізу біомедичних даних. Інтеграція мульти-оміки аналізу даних і машинного навчання призвела до відкриття нових біомаркерів. Наприклад, один із методів проекту mixOmics реалізує метод на основі рідкісної часткової регресії найменших квадратів для відбору особливостей (путативних біомаркерів).


https://en.wikipedia.org/wiki/Мультіоміки
Аналіз багаторівневих одноклітинних даних. Цей підхід дає нам безпрецедентну резолюцію для розгляду багаторівневих переходів у сфері здоров'я та хвороб на рівні однієї клітини.