Was ist angesichts dieser Absätze über Multiomics ein typischer Vorteil der Einzelzell-Multiomics gegenüber der Bulk-Analyse?
Multiomics, Multi-omics, integrative Omics, "Panomics" oder "Pan-omics" ist ein biologischer Analyseansatz, bei dem die Datensätze aus mehreren "Omics" bestehen, wie z. B. dem Genom, Proteom, Transkriptom, Epigenom, Metabolom und Mikrobiom (d. h. ein Meta-Genom und/oder Meta-Transkriptom, je nachdem, wie es sequenziert ist); mit anderen Worten, die Verwendung mehrerer Omics-Technologien, um das Leben auf eine konzertierte Weise zu untersuchen. Durch die Kombination dieser "Omics" können Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler komplexe biologische Big Data analysieren, um neue Verbindungen zwischen biologischen Einheiten zu finden, relevante Biomarker zu identifizieren und ausgefeilte Marker für Krankheiten und Physiologie zu entwickeln. Dabei integriert Multiomics verschiedene Omics-Daten, um eine kohärent passende Geno-Pheno-Envirotyp-Beziehung oder Assoziation zu finden. Der OmicTools Service listet mehr als 99 Softwareprogramme zur Analyse von Multi-omics-Daten sowie mehr als 99 Datenbanken zum Thema auf.

Systembiologische Ansätze basieren oft auf der Verwendung von panomischen Analysedaten. Die American Society of Clinical Oncology (ASCO) definiert Panomik als "die Interaktion aller biologischen Funktionen innerhalb einer Zelle und mit anderen Körperfunktionen, wobei Daten, die durch gezielte Tests ... und globale Assays (wie die Genomsequenzierung) gesammelt wurden, mit anderen patientenspezifischen Informationen kombiniert werden".

Einzelzell-Multiomik
Ein Zweig des Bereichs Multiomics ist die Analyse von Einzelzelldaten auf mehreren Ebenen, die sogenannte Single-Cell-Multiomics. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Übergänge zwischen Gesundheit und Krankheit auf der Ebene einer einzelnen Zelle zu untersuchen, wie es bisher nicht möglich war. Ein Vorteil gegenüber der Massenanalyse besteht darin, dass Störfaktoren, die sich aus der Variation von Zelle zu Zelle ergeben, abgeschwächt werden und so heterogene Gewebestrukturen aufgedeckt werden können.

Methoden für die parallele Einzelzell-Genom- und Transkriptomanalyse können auf der gleichzeitigen Amplifikation oder der physikalischen Trennung von RNA und genomischer DNA beruhen. Sie ermöglichen Einblicke, die allein aus der transkriptomischen Analyse nicht gewonnen werden können, da RNA-Daten keine nicht-kodierenden genomischen Regionen und Informationen z. B. über Kopienzahlvariationen enthalten. Eine Erweiterung dieser Methodik ist die Integration von Einzelzell-Transkriptomen mit Einzelzell-Methylomen, indem die Einzelzell-Bisulfit-Sequenzierung mit der Einzelzell-RNA-Seq kombiniert wird. Es gibt auch andere Techniken zur Abfrage des Epigenoms, wie Single-Cell ATAC-Seq und Single-Cell Hi-C.

Eine andere, aber verwandte Herausforderung ist die Integration von proteomischen und transkriptomischen Daten. Ein Ansatz, um solche Messungen durchzuführen, ist die physische Trennung von Einzelzell-Lysaten in zwei Hälften, wobei die eine Hälfte für RNA und die andere für Proteine aufbereitet wird. Der Proteingehalt der Lysate kann z. B. mit Proximity Extension Assays (PEA) gemessen werden, bei denen DNA-kodierte Antikörper verwendet werden. Ein anderer Ansatz verwendet eine Kombination aus Schwermetall-RNA-Sonden und Protein-Antikörpern, um die Massenzytometrie für die multimikrobielle Analyse anzupassen.

Multiomics und maschinelles Lernen
Parallel zu den Fortschritten in der Hochdurchsatzbiologie blühen die Anwendungen des maschinellen Lernens für die biomedizinische Datenanalyse. Die Integration von Multiomics-Datenanalyse und maschinellem Lernen hat zur Entdeckung neuer Biomarker geführt. Eine der Methoden des mixOmics-Projekts basiert beispielsweise auf einer spärlichen Partial-Least-Squares-Regression zur Auswahl von Merkmalen (potenziellen Biomarkern).


https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
Ein Vorteil der Einzelzell-Multiomik gegenüber der Bulk-Analyse besteht darin, dass störende Faktoren, die sich aus der Variation von Zelle zu Zelle ergeben, abgeschwächt werden und so heterogene Gewebestrukturen aufgedeckt werden können.
Given these paragraphs about Multiomics, what is a typical advantage of single-cell multiomics versus bulk analysis?
Multiomics, multi-omics, integrative omics, "panomics" or "pan-omics" is a biological analysis approach in which the data sets are multiple "omes", such as the genome, proteome, transcriptome, epigenome, metabolome, and microbiome (i.e., a meta-genome and/or meta-transcriptome, depending upon how it is sequenced); in other words, the use of multiple omics technologies to study life in a concerted way. By combining these "omes", scientists can analyze complex biological big data to find novel associations between biological entities, pinpoint relevant biomarkers and build elaborate markers of disease and physiology. In doing so, multiomics integrates diverse omics data to find a coherently matching geno-pheno-envirotype relationship or association. The OmicTools service lists more than 99 softwares related to multiomic data analysis, as well as more than 99 databases on the topic.

Systems biology approaches are often based upon the use of panomic analysis data. The American Society of Clinical Oncology (ASCO) defines panomics as referring to "the interaction of all biological functions within a cell and with other body functions, combining data collected by targeted tests ... and global assays (such as genome sequencing) with other patient-specific information."

Single-cell multiomics
A branch of the field of multiomics is the analysis of multilevel single-cell data, called single-cell multiomics. This approach gives us an unprecedent resolution to look at multilevel transitions in health and disease at the single cell level. An advantage in relation to bulk analysis is to mitigate confounding factors derived from cell to cell variation, allowing the uncovering of heterogeneous tissue architectures.

Methods for parallel single-cell genomic and transcriptomic analysis can be based on simultaneous amplification or physical separation of RNA and genomic DNA. They allow insights that cannot be gathered solely from transcriptomic analysis, as RNA data do not contain non-coding genomic regions and information regarding copy-number variation, for example. An extension of this methodology is the integration of single-cell transcriptomes to single-cell methylomes, combining single-cell bisulfite sequencing to single cell RNA-Seq. Other techniques to query the epigenome, as single-cell ATAC-Seq and single-cell Hi-C also exist.

A different, but related, challenge is the integration of proteomic and transcriptomic data. One approach to perform such measurement is to physically separate single-cell lysates in two, processing half for RNA, and half for proteins. The protein content of lysates can be measured by proximity extension assays (PEA), for example, which use DNA-barcoded antibodies. A different approach uses a combination of heavy-metal RNA probes and protein antibodies to adapt mass cytometry for multiomic analysis.

Multiomics and machine learning
In parallel to the advances in highthroughput biology, machine learning applications to biomedical data analysis are flourishing. The integration of multi-omics data analysis and machine learning has led to the discovery of new biomarkers. For example, one of the methods of the mixOmics project implements a method based on sparse Partial Least Squares regression for selection of features (putative biomarkers).


https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
An advantage of single-cell multiomics in relation to bulk analysis is to mitigate confounding factors derived from cell to cell variation, allowing the uncovering of heterogeneous tissue architectures.