멀티노믹스

Multiomics
2018년까지 PubMed에서 "멀티노믹스"라는 용어와 관련된 기사 수

Multiomics, multi-omics, 통합까지,"panomics"또는 'pan-omics'은 생물학적 분석 방법은 게놈, 단백 질 체, transcriptome, 후생 유전자, metabolome,microbiome(즉,meta-genome 및/또는 meta-transcriptome, 어떻게 배열되느냐에 따라) 같은 데이터 세트 여러개의"omes",으로, 사용[1][2][3].멀티의삶을 일치된 방식으로 연구하기 위한 기발한 기술들과학자들은 이런 '옴'을 결합해 복잡한 생물학적 빅데이터를 분석해 생물학적 실체들 간의 새로운 연관성을 찾아내고, 관련 바이오마커를 정확히 찾아내고, 질병과 생리학의 정교한 표지를 구축할 수 있다.이를 통해 멀티노믹스는 다양한 오믹스 데이터를 통합하여 일관성 있게 일치하는 게노페노-엔비로타입 관계나 연관성을 찾는다.[4]OmicTools 서비스는 다원적 데이터 분석과 관련된 99개 이상의 소프트웨어나 주제와 관련된 99개 이상의 데이터베이스를 나열한다.null

시스템 생물학적 접근방식은 범용 분석 데이터의 사용에 기초하는 경우가 많다.[5][6]미국임상종양학회(ASCO)는 파노믹스를 "표적 테스트에 의해 수집된 데이터와 글로벌 검사(게놈 염기서열 등)를 다른 환자 고유 정보와 결합하여 세포 내의 모든 생물학적 기능과 다른 신체 기능의 상호 작용"[7]을 참조하는 것으로 정의한다.

단세포 멀티노믹스

멀티노믹스 분야의 한 갈래는 단세포 멀티노믹스라고 불리는 다층 단세포 데이터의 분석이다.[8][9]이러한 접근방식은 건강과 질병의 다단계적 변화를 단일 세포 수준에서 살펴보는 비범한 결심을 우리에게 제공한다.대량 분석과 관련하여 장점은 세포에서 세포 변동으로 파생된 교란 요인을 완화하여 이기종 조직 구조를 밝혀내는 것이다.[8]null

병렬 단세포 게놈 분석과 대소문자 분석 방법은 RNA와 게놈 DNA의 동시 증폭[10] 또는 물리적 분리에 기초할 수 있다.[11]RNA 데이터가 비코딩 유전체 영역과 복사 번호 변동에 관한 정보를 포함하지 않기 때문에, 이러한 정보들은 단지 대소문자 분석에서만 수집할 수 없는 통찰력을 허용한다.이 방법론의 확장은 단세포 비황산염 염기서열을[12][13] 단세포 RNA-Seq에 결합하여 단세포 대본체를 단세포 메틸롬에 통합하는 것이다.[14]단세포 ATAC-Seq와[15] 단세포 Hi-C로서[16] 후생유전자를 질의하는 다른 기법도 존재한다.null

다르지만 관련된 과제는 단백질과 대본 데이터의 통합이다.[17][18]그러한 측정을 수행하기 위한 한 가지 접근방식은 단세포 라이스를 물리적으로 둘로 분리하여 RNA의 경우 절반, 단백질의 경우 절반으로 처리하는 것이다.[17]라이스의 단백질 함량은 예를 들어 DNA 바코드 항체를 사용하는 근접 확장 검사(PEA)로 측정할 수 있다.[19]다른 접근방식은 중금속 RNA 탐침과 단백질 항체를 결합하여 다원학적 분석을 위한 질량 세포측정법을 채택한다.[18]null

멀티노믹스 및 머신러닝

고투과 생물학의 진보와 병행하여, 생물의학 데이터 분석을 위한 머신러닝 응용이 번창하고 있다.멀티오믹스 데이터 분석과 머신러닝의 통합으로 새로운 바이오마커 발굴이 이루어졌다.[20][21][22]예를 들어, mixOmics 프로젝트의 방법 중 하나는 형상의 선택을 위해 희박한 부분 최소 제곱법을 기반으로 하는 방법을 구현한다(putative biomarker).[23]null

건강 및 질병의 멀티노믹스

인간 마이크로바이옴 프로젝트의 1단계와 2단계 개요.

현재 멀티노믹스는 인간의 건강과 질병에 대한 이해의 공백을 메우겠다는 약속을 하고 있으며, 많은 연구자들이 질병 관련 데이터를 생성하고 분석하는 방법을 연구하고 있다.[24]적용 범위는 호스트와 병원체의 상호작용과 전염병을[25][26] 이해하는 것에서부터 더 나은 만성적이고 복잡한 비커뮤니케이션 질환을[27] 이해하고 개인화된 의학을 개선하는 것까지 다양하다.[28]null

통합 휴먼 마이크로바이옴 프로젝트

1억 7천만 달러 규모의 휴먼 마이크로바이옴 프로젝트 2단계는 호스트 유전학, 임상 정보 및 마이크로바이옴 구성을 고려하여 환자 데이터를 서로 다른 오믹 데이터 집합에 통합하는 데 초점을 맞췄다.[29][30]1단계는 서로 다른 신체 부위에 있는 공동체의 특성화에 초점을 맞췄다.2단계는 호스트와 마이크로바이옴에서 인간 질병에 이르는 다원적 데이터의 통합에 초점을 맞췄다.구체적으로, 이 프로젝트는 제2형 당뇨병과 장 마이크로바이옴,[31] 염증성 장질환[32], 질 마이크로바이옴과 임신 전 출생에 대한 내장과 비강 마이크로바이옴의 상호작용을 이해하기 위해 멀티노믹스를 사용했다.[33]null

시스템 면역학

인간 면역체계의 상호작용의 복잡성은 풍부한 면역학 관련 다단계 오믹 데이터를 생성하게 했다.[34]소아 치쿤구냐 [35]등 감염병에 대한 면역반응은 물론 비소통적 자가면역질환에 대한 새로운 통찰력을 얻기 위해 다원적 데이터 분석을 채용했다.[36]시스템 백신학이라는 분야인 백신의 효과와 부작용을 파악하기 위해 통합적 이모티콘도 강하게 채용됐다.[37]예를 들어, 대상포진 예방접종에 대한 반응에 대한 혈장 대사물과 면역 체계 성적 증명서의 변화의 연관성을 밝혀내기 위해 멀티노믹스가 필수적이었다.[38]null

다원적 분석을 위한 소프트웨어 목록

바이오콘덕터 프로젝트는 오믹 데이터를 통합하는 것을 목적으로 하는 다양한 R 패키지를 관리한다.

OmicTools[44] 데이터베이스는 다중 Omic 데이터 분석을 위한 R 패키지 및 기타 도구를 더욱 강조한다.

  • PaintOmics, 멀티-오믹 데이터셋[45][46] 시각화를 위한 웹 리소스
  • 암 데이터[47] 집합의 통합 분석에 초점을 맞춘 Java 프로그램인 SIGMA
  • iOmicsPASS(iomicsPASS)는 다원적 표현형 예측을[48] 위한 C++의 도구다.
  • 그리몬, 다원[49] 데이터 시각화를 위한 R 그래픽 인터페이스
  • 다원적 데이터 분석을[50] 재현할 수 있는 Python의 프레임워크인 Omics Pipe

멀티미디어 데이터베이스

고전적인 omic 연구의 주요한 제한은 생물학적 복잡성의 한 수준만을 분리하는 것이다.예를 들어, 대본 연구는 대본 수준에서 정보를 제공할 수 있지만, 많은 다른 실체들이 표본의 생물학적 상태(유전자 변형, 변환 후 수정, 대사 제품, 상호작용하는 유기체 등)에 기여한다.고투과 생물학의 출현과 함께, 트랜스 도메인(예: RNA 및 단백질 수준)의 상관관계와 추론을 허용하면서, 다중 측정을 하는 것이 점점 더 저렴해지고 있다.이러한 상관관계는 우리의 지식의 격차를 메우면서, 또는 보다 완전한 생물학적 네트워크를 구축하는데 도움을 준다.null

그러나 데이터 통합은 쉬운 일이 아니다.이 프로세스를 촉진하기 위해 그룹은 다원적 데이터를 체계적으로 탐색하기 위해 데이터베이스와 파이프라인을 큐레이션했다.

참고 항목


참조

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