نظراً لهذه الفقرات حول (المولتيوميكس) ، ما هي (البانوميكس) ؟
Context:تعتبر علم الأورام المتعددة أو علم الأورام المتعدد أو علم الأورام التكاملي أو علم الأورام المتعدد أو علم الأورام التكاملي هو نهج تحليل بيولوجي حيث تكون مجموعات البيانات عبارة عن "أورام" متعددة ، مثل الجينوم والبروتيوما والنسخ النصي والجينوم والتمثيل الغذائي والميكروبيوم (أي الجينوم المتحول و / أو النسخ المتحول ، اعتمادًا على كيفية تسلسله) ؛ بعبارة أخرى ، استخدام تقنيات الأورام المتعددة لدراسة الحياة بطريقة منسقة. من خلال الجمع بين هذه "الأشعة" ، يمكن للعلماء تحليل البيانات الكبيرة البيولوجية المعقدة للعثور على علاقات جديدة بين الكيانات البيولوجية ، وتحديد العلامات الحيوية ذات الصلة وبناء علامات معقدة للأمراض وعلم وظائف الأعضاء. في القيام بذلك ، يقوم multiomics بتكامل بيانات omics المتنوعة للعثور على علاقة أو جمعية جينية - فينية - إنفيروتيب متطابقة بشكل متماسك. يدرج خدمة OmicTools أكثر من 99 برنامجًا مرتبطًا بتحليل البيانات المتعددة الأطراف ، بالإضافة إلى أكثر من 99 قاعدة بيانات حول هذا الموضوع.  غالبًا ما تستند نهج علم الأحياء النظامية إلى استخدام بيانات التحليل البانومي. تعرّف الجمعية الأمريكية لعلم الأورام السريرية (ASCO) البانوميكس على أنها تشير إلى "تفاعل جميع الوظائف البيولوجية داخل الخلية ومع وظائف الجسم الأخرى ، والجمع بين البيانات التي تم جمعها من خلال الاختبارات المستهدفة... والمقاييس العالمية (مثل تسلسل الجينوم) مع معلومات أخرى خاصة بالمرضى".  عدة خلايا أحادية أحد فروع مجال علم الكيمياء المتعددة هو تحليل بيانات الخلية الواحدة متعددة المستويات، وتسمى علم الكيمياء المتعددة الخلية الواحدة. هذا النهج يمنحنا حلول غير مسبوقة للنظر في التحولات متعددة المستويات في الصحة والمرض على مستوى الخلية الواحدة. ميزة فيما يتعلق بتحليل الكمية الكبيرة هي تخفيف عوامل التشويش المستمدة من الخلية إلى الخلية، مما يسمح بالكشف عن بنيات الأنسجة المتباينة.  يمكن أن تستند أساليب التحليل الجينومي والنسخي الجينومي الخلوي المتوازي إلى التضخيم المتزامن أو الفصل الفيزيائي بين الحمض النووي الريبي والحمض النووي الجيني. فهي تسمح بالرؤى التي لا يمكن جمعها فقط من التحليل النسخي، حيث أن بيانات الحمض النووي الريبي لا تحتوي على مناطق جينومية غير مشفرة ومعلومات تتعلق بتباين عدد النسخ، على سبيل المثال. تمديد لهذه المنهجية هو دمج النسخ المكتوبة الخلوية الفردية إلى الميثيلومات الخلوية الفردية ، والجمع بين تسلسل البيسولفيت الخلوي الفردي إلى RNA-Seq الخلوي الفردي. توجد أيضًا تقنيات أخرى لاستعلام النسخة الوراثية ، مثل ATAC-Seq أحادية الخلية و Hi-C أحادية الخلية.  التحدي المختلف، ولكن ذات الصلة، هو دمج البيانات البروتينية والنسخية. إحدى الطرق لإجراء مثل هذا القياس هي فصل الليزات أحادية الخلية في اثنين ، مع معالجة النصف للRNA ، والنصف للبروتينات. يمكن قياس محتوى البروتين في الليزات عن طريق اختبارات التمديد القريب (PEA) ، على سبيل المثال ، والتي تستخدم الأجسام المضادة المشفرة بالحمض النووي. يستخدم نهج مختلف مزيجًا من مسارات RNA المكونة من المعادن الثقيلة والأجسام المضادة البروتينية لتكييف قياس الكتلة الخلوية للتحليل متعدد الذرات.  التعلم الآلي بالتوازي مع التقدم في علم الأحياء عالية الإنتاجية، تطبيقات التعلم الآلي لتحليل البيانات الطبية الحيوية تزدهر. أدى دمج تحليل البيانات المتعددة الأطراف والتعلم الآلي إلى اكتشاف مؤشرات حيوية جديدة. على سبيل المثال ، تطبق إحدى طرق مشروع mixOmics طريقة تستند إلى الانحدار الجزئي لأدنى المربعات لتحديد الميزات (المؤشرات الحيوية المفترضة).   https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
تعرّف الجمعية الأمريكية لعلم الأورام السريرية (ASCO) البانوميكس على أنها تشير إلى "تفاعل جميع الوظائف البيولوجية داخل الخلية ومع وظائف الجسم الأخرى ، والجمع بين البيانات التي تم جمعها من خلال الاختبارات المستهدفة... والمقاييس العالمية (مثل تسلسل الجينوم) مع معلومات أخرى خاصة بالمرضى".