अमेरिकन सोसायटी ऑफ क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी (एएससीओ) ने पॅनॉमिक्सला "कोशिकांमधील सर्व जैविक कार्ये आणि इतर शरीराच्या कार्ये यांच्यातील परस्परसंवाद, लक्ष्यित चाचण्यांद्वारे गोळा केलेला डेटा एकत्रित करणे... आणि ग्लोबल असेस (जसे की जीनोम अनुक्रमणिका) इतर रुग्ण-विशिष्ट माहितीसह. "
मल्टिओमिक्स बद्दलच्या या परिच्छेदांना दिले, पॅनॉमिक्स म्हणजे काय?
Context:मल्टिओमिक्स, मल्टि-ओमिक्स, इंटिग्रेटिव्ह ओमिक्स, "पॅनोमिक्स" किंवा "पॅन-ओमिक्स" हा एक जैविक विश्लेषण दृष्टिकोन आहे ज्यामध्ये डेटा सेट अनेक "ओम्स" आहेत, जसे की जीनोम, प्रोटीओम, ट्रान्सक्रिप्टोम, एपिजेनोम, मेटाबोलॉम आणि मायक्रोबायोम (म्हणजे, मेटा-जेनोम आणि / किंवा मेटा-ट्रान्सक्रिप्टोम, हे कसे अनुक्रमित आहे यावर अवलंबून आहे); दुसऱ्या शब्दांत, एकाधिक ओमिक्स तंत्रज्ञानाचा वापर जीवनाचा अभ्यास करण्यासाठी एकत्रितपणे. या "ओम" एकत्रित करून, वैज्ञानिक जैविक संस्थांमधील नवीन संघटना शोधण्यासाठी, संबंधित बायोमार्कर निश्चित करण्यासाठी आणि रोग आणि शरीरशास्त्र यांचे विस्तृत मार्कर तयार करण्यासाठी जटिल जैविक मोठ्या डेटाचे विश्लेषण करू शकतात. असे करताना, मल्टीओमिक्स विविध ओमिक्स डेटा एकत्रित करते जेणेकरून सुसंगतपणे जुळणारे जीनो-फेनो-एन्व्हिरोटाइप संबंध किंवा असोसिएशन सापडेल. ओमिकटूल सेवा मल्टिओमिक डेटा विश्लेषणाशी संबंधित 99 हून अधिक सॉफ्टवेअर तसेच या विषयावरील 99 हून अधिक डेटाबेसची यादी करते.  सिस्टीम बायोलॉजीचे दृष्टिकोन बहुधा पॅनोमिक विश्लेषण डेटाच्या वापरावर आधारित असतात. अमेरिकन सोसायटी ऑफ क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी (एएससीओ) ने पॅनॉमिक्सला "कोशिकांमधील सर्व जैविक कार्ये आणि इतर शरीराच्या कार्ये यांच्यातील परस्परसंवाद, लक्ष्यित चाचण्यांद्वारे गोळा केलेला डेटा एकत्रित करणे... आणि ग्लोबल असेस (जसे की जीनोम अनुक्रमणिका) इतर रुग्ण-विशिष्ट माहितीसह. "  एकल-पेशी मल्टीओमिक्स मल्टीओमिक्सच्या क्षेत्रातील एक शाखा म्हणजे बहुस्तरीय एकल-सेल डेटाचे विश्लेषण, ज्याला एकल-सेल मल्टीओमिक्स म्हणतात. हा दृष्टिकोन आपल्याला एका पेशीच्या पातळीवर आरोग्य आणि रोगाच्या बहुस्तरीय संक्रमणाकडे पाहण्याची अभूतपूर्व क्षमता देतो. मोठ्या प्रमाणात विश्लेषणाच्या संबंधात एक फायदा म्हणजे सेल ते सेल भिन्नतेपासून प्राप्त होणारे गोंधळणारे घटक कमी करणे, ज्यामुळे विषम ऊतक आर्किटेक्चरचा उलगडा होऊ शकतो.  समांतर सिंगल-सेल जीनोमिक आणि ट्रान्सक्रिप्टोमिक विश्लेषणाची पद्धती आरएनए आणि जीनोमिक डीएनएच्या एकाचवेळी प्रवर्धनावर किंवा भौतिक पृथक्करणावर आधारित असू शकते. ते केवळ ट्रान्सक्रिप्टोमिक विश्लेषणाद्वारे गोळा केले जाऊ शकत नाही अशा अंतर्दृष्टीची परवानगी देतात, कारण आरएनए डेटामध्ये नॉन-कोडिंग जीनोमिक क्षेत्रे आणि उदाहरणार्थ कॉपी-संख्या भिन्नतेबद्दल माहिती नसते. या पद्धतीचा विस्तार म्हणजे सिंगल-सेल ट्रान्सक्रिप्टोम्सचे सिंगल-सेल मेथिलोम्समध्ये एकत्रीकरण करणे, सिंगल-सेल बिस्ल्फाइट अनुक्रमांकनला सिंगल-सेल आरएनए-सेकमध्ये जोडणे. एपिजेनोम क्वेरी करण्यासाठी इतर तंत्रज्ञानाचा वापर केला जातो, जसे की सिंगल-सेल ATAC-Seq आणि सिंगल-सेल Hi-C.  एक वेगळा, पण संबंधित, आव्हान म्हणजे प्रोटिओमिक आणि ट्रान्सक्रिप्टोमिक डेटाचे एकत्रीकरण. अशा प्रकारचे मापन करण्यासाठी एक पद्धत म्हणजे शारीरिकदृष्ट्या सिंगल-सेल लिसेट्सला दोन भागात वेगळे करणे, अर्ध्या आरएनएसाठी आणि अर्ध्या प्रथिनांसाठी प्रक्रिया करणे. उदाहरणार्थ, डीएनए-बारकोडेड अँटीबॉडीचा वापर करून लिसेट्सच्या प्रोग्रॅमिटी एक्सटेंशन एसेस (पीईए) द्वारे प्रथिने सामग्री मोजली जाऊ शकते. एक वेगळा दृष्टिकोन मल्टीऑमिक विश्लेषणासाठी मास साइटोमेट्री अनुकूल करण्यासाठी हेवी-मेटल आरएनए प्रोब आणि प्रोटीन प्रतिपिंडे यांचे संयोजन वापरते.  मल्टीओमिक्स आणि मशीन लर्निंग बायोमेडिकल डेटाच्या विश्लेषणासाठी मशीन लर्निंगचा वापर वाढत आहे. मल्टी-ओमिक्स डेटा विश्लेषण आणि मशीन लर्निंगच्या समाकलनामुळे नवीन बायोमार्करचा शोध लागला आहे. उदाहरणार्थ, मिक्सओमिक्स प्रकल्पाच्या पद्धतींपैकी एक पद्धत वैशिष्ट्यांच्या निवडीसाठी (अपेक्षित बायोमार्कर्स) विरळ आंशिक किमान स्क्वेअर रेग्रेशनवर आधारित पद्धत लागू करते.   https://en.wikipedia.org/wiki/मल्टिओमिक्स