Teniendo en cuenta estos párrafos sobre Asperger Multiómico, ¿cuál es el objetivo al combinar todos los "omes"?
La multiómica, multiómica, ómica integradora, "panómica" o "panómica" es un enfoque de análisis biológico en el que los conjuntos de datos son múltiples "omes", como el genoma, el proteoma, el transcriptoma, el epigenoma, el metaboloma y el microbioma (es decir, un metagenoma y/o un metatranscriptoma, dependiendo de cómo se secuencie); en otras palabras, el uso de múltiples tecnologías ómicas para estudiar la vida de forma concertada. Combinando estos "omes", los científicos pueden analizar big data biológicos complejos para encontrar asociaciones novedosas entre entidades biológicas, señalar biomarcadores relevantes y construir marcadores elaborados de enfermedades y fisiología. Al hacerlo, la multiómica integra diversos datos ómicos para encontrar una relación o asociación coherente geno-feno-envirotipo. El servicio OmicTools enumera más de 99 programas informáticos relacionados con el análisis de datos multiómicos, así como más de 99 bases de datos sobre el tema.

Los enfoques de la biología de sistemas se basan a menudo en el uso de datos de análisis panómicos. La Sociedad Americana de Oncología Clínica (ASCO) define la panómica como "la interacción de todas las funciones biológicas dentro de una célula y con otras funciones corporales, combinando los datos recogidos por pruebas dirigidas... y ensayos globales (como la secuenciación del genoma) con otra información específica del paciente".

Multiómica unicelular
Una rama del campo de la multiómica es el análisis de datos unicelulares multinivel, denominada multiómica unicelular. Este enfoque nos proporciona una resolución sin precedentes para observar las transiciones multinivel en la salud y la enfermedad a nivel unicelular. Una ventaja en relación con el análisis masivo es mitigar los factores de confusión derivados de la variación entre células, lo que permite descubrir arquitecturas tisulares heterogéneas.

Los métodos de análisis genómico y transcriptómico unicelular en paralelo pueden basarse en la amplificación simultánea o la separación física del ARN y el ADN genómico. Permiten obtener información que no puede obtenerse únicamente del análisis transcriptómico, ya que los datos de ARN no contienen regiones genómicas no codificantes ni información sobre la variación del número de copias, por ejemplo. Una extensión de esta metodología es la integración de los transcriptomas unicelulares con los metilomas unicelulares, combinando la secuenciación bisulfítica unicelular con la RNA-Seq unicelular. También existen otras técnicas para consultar el epigenoma, como la ATAC-Seq unicelular y la Hi-C unicelular.

Un reto diferente, pero relacionado, es la integración de los datos proteómicos y transcriptómicos. Un enfoque para realizar dicha medición consiste en separar físicamente en dos los lisados unicelulares, procesando la mitad para el ARN y la otra mitad para las proteínas. El contenido proteínico de los lisados puede medirse mediante ensayos de extensión por proximidad (PEA), por ejemplo, que utilizan anticuerpos codificados con ADN. Un enfoque diferente utiliza una combinación de sondas de ARN de metales pesados y anticuerpos de proteínas para adaptar la citometría de masas al análisis multiómico.

Multiómica y aprendizaje automático
Paralelamente a los avances en biología de alto rendimiento, están floreciendo las aplicaciones del aprendizaje automático al análisis de datos biomédicos. La integración del análisis de datos multiómicos y el aprendizaje automático ha conducido al descubrimiento de nuevos biomarcadores. Por ejemplo, uno de los métodos del proyecto mixOmics implementa un método basado en la regresión de mínimos cuadrados parciales dispersos para la selección de características (biomarcadores putativos).


https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
Combinando estos "omes", los científicos pueden analizar big data biológicos complejos para encontrar asociaciones novedosas entre entidades biológicas, señalar biomarcadores relevantes y construir marcadores elaborados de enfermedades y fisiología. Al hacerlo, la multiómica integra diversos datos ómicos para encontrar una relación o asociación coherente geno-feno-envirotipo.
Given these paragraphs about Asperger Multiomics, what is the goal in combining all the "omes"?
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
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.