Compte tenu de ces paragraphes sur la multiomique, qu'est-ce que la multiomique unicellulaire ?
La multiomique, l'omique intégrative, la "panomique" ou la "pan-omique" est une approche d'analyse biologique dans laquelle les ensembles de données sont des "omes" multiples, tels que le génome, le protéome, le transcriptome, l'épigénome, le métabolome et le microbiome (c'est-à-dire un métagénome et/ou un méta-transcriptome, selon la manière dont il est séquencé) ; en d'autres termes, l'utilisation de technologies omiques multiples pour étudier la vie de manière concertée. En combinant ces "omiques", les scientifiques peuvent analyser des données biologiques complexes afin de trouver de nouvelles associations entre des entités biologiques, de repérer des biomarqueurs pertinents et de créer des marqueurs élaborés de maladies et de physiologie. Ce faisant, la multiomique intègre diverses données omiques pour trouver une relation ou une association géno-phéno-environnementale cohérente. Le service OmicTools répertorie plus de 99 logiciels liés à l'analyse des données multiomiques, ainsi que plus de 99 bases de données sur le sujet.

Les approches de biologie systémique sont souvent basées sur l'utilisation de données d'analyse panomique. L'American Society of Clinical Oncology (ASCO) définit la panomique comme se référant à "l'interaction de toutes les fonctions biologiques au sein d'une cellule et avec d'autres fonctions du corps, en combinant les données collectées par des tests ciblés ... et des analyses globales (telles que le séquençage du génome) avec d'autres informations spécifiques au patient".

Multiomique unicellulaire
Une branche du domaine de la multiomique est l'analyse de données à plusieurs niveaux sur une seule cellule, appelée multiomique unicellulaire. Cette approche nous donne une résolution sans précédent pour examiner les transitions à plusieurs niveaux dans la santé et la maladie au niveau de la cellule unique. Un avantage par rapport à l'analyse globale est l'atténuation des facteurs de confusion dérivés de la variation d'une cellule à l'autre, ce qui permet de découvrir des architectures tissulaires hétérogènes.

Les méthodes d'analyse génomique et transcriptomique parallèle au niveau de la cellule unique peuvent être basées sur l'amplification simultanée ou la séparation physique de l'ARN et de l'ADN génomique. Elles permettent d'obtenir des informations qui ne peuvent pas être obtenues uniquement par l'analyse transcriptomique, car les données de l'ARN ne contiennent pas de régions génomiques non codantes ni d'informations sur les variations du nombre de copies, par exemple. Une extension de cette méthodologie est l'intégration des transcriptomes unicellulaires aux méthylomes unicellulaires, en combinant le séquençage au bisulfite unicellulaire à l'ARN-Seq unicellulaire. Il existe également d'autres techniques d'interrogation de l'épigénome, telles que ATAC-Seq et Hi-C unicellulaires.

Un défi différent, mais connexe, est l'intégration des données protéomiques et transcriptomiques. Une approche pour effectuer une telle mesure consiste à séparer physiquement les lysats unicellulaires en deux, en traitant la moitié pour l'ARN et l'autre moitié pour les protéines. La teneur en protéines des lysats peut être mesurée par des tests d'extension de proximité (PEA), par exemple, qui utilisent des anticorps codés par l'ADN. Une autre approche utilise une combinaison de sondes ARN à métaux lourds et d'anticorps protéiques pour adapter la cytométrie de masse à l'analyse multiomique.

Multiomique et apprentissage automatique
Parallèlement aux progrès de la biologie à haut débit, les applications de l'apprentissage automatique à l'analyse des données biomédicales sont en plein essor. L'intégration de l'analyse des données multiomiques et de l'apprentissage automatique a permis de découvrir de nouveaux biomarqueurs. Par exemple, l'une des méthodes du projet mixOmics met en œuvre une méthode basée sur la régression des moindres carrés partiels pour la sélection des caractéristiques (biomarqueurs putatifs).


https://en.wikipedia.org/wiki/Multiomics
L'analyse des données multi-niveaux au niveau de la cellule unique. Cette approche nous donne une résolution sans précédent pour examiner les transitions à plusieurs niveaux dans la santé et la maladie au niveau d'une seule cellule.
Given these paragraphs about Multiomics, what is single-cell multiomics?
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
The analysis of multilevel single-cell data. This approach gives us an unprecedent resolution to look at multilevel transitions in health and disease at the single cell level.