鑑於這些關於多元組學的段落,單細胞多元組學與批量分析的典型優勢是什麼?
Context:多基因組學,多基因組學,整合性基因組學, "泛基因組學"或"泛基因組學"是一種生物分析方法,其中資料集是多個"基因組",如基因組,蛋白質組,轉錄組,表觀組,代謝組和微生物組 (即基因組和/或轉錄組,取決於它是如何排序的);換句話說,使用多種基因組技術以協調的方式研究生命. 通過結合這些"<unk>體", 科學家們可以分析複雜的生物大資料, 找到生物實體之間的新<unk>關聯, 確定相關的生物標誌物, 並構建疾病和生理學的複雜標誌物. 在這樣做時,多組學將多種組學資料整合起來,以找到一致匹配的基因 - 基因 - 基因組型關係或關聯. OmicTools服務列出了99多個與多原子資料分析相關的軟體,以及99多個有關該主題的資料庫.  系統生物學方法通常基於泛基分析資料的使用. 美國臨床<unk>瘤學會 (ASCO) 定義泛組學是指"細胞內的所有生物功能與其他身體功能之間的相互作用,通過針對性測試...和全球測試 (如基因組測序) 收集的資料與其他患者特定資訊相結合".  單細胞多組學 多元組學領域的一個分支是對多層單細胞資料的分析,稱為單細胞多元組學. 這種方法為我們提供了前所未有的解決方案, 以在單細胞水平上觀察健康和疾病的多層次轉變. 與散裝分析相比的一個優點是減輕來自細胞對細胞變異的混<unk>因素,允許發現異質組織結構.  平行單細胞基因組和轉錄組分析的方法可以基於同時放大或物理分離RNA和基因組DNA. 它們允許僅從轉錄組分析中獲取的見解,因為RNA資料不包含非編碼基因組區域和有關副本數量變化的資訊,例如. 這種方法的延伸是將單細胞轉錄組整合到單細胞甲基組,將單細胞二硫酸鹽測序結合到單細胞RNA-Seq. 還有其他用於查詢表觀基因組的技術,如單細胞ATAC-Seq和單細胞Hi-C.  一個不同的,但相關的挑戰是蛋白質和轉錄基因資料的整合. 進行這種測量的一種方法是物理分離單細胞溶解物成兩部分,處理一半為RNA,一半為蛋白質. 例如,可以通過近距離擴充套件試驗 (PEA) 測量溶解物的蛋白質含量,該試驗使用DNA條形編碼抗體. 另一種方法使用重金屬RNA探針和蛋白質抗體的組合,以適應質量細胞計用於多原子分析.  多元經濟學和機器學習 機器學習在生物醫學資料分析中的應用正在<unk>勃發展. 多種資料分析和機器學習的整合導致了新生物標誌物的發現. 例如, mixOmics 專案的一種方法是基於稀疏的部分最小平方迴歸來選擇特徵 (假定生物標誌物) 的.   複數學
單細胞多組學與批量分析相比的一個優點是減輕來自細胞變異的混<unk>因素,從而揭示異質組織結構.