Multiomikstrategier

Multiomikstrategier är integrerade forskningsmetoder som kombinerar data från flera molekylära lager för att studera biologiska system på ett övergripande sätt. Genom att samtidigt analysera genomik, transkriptomik, proteomik, metabolomik, epigenomik och andra omiker strävar forskare efter att koppla genetisk variation till genuttryck, proteinernas funktion, metabolitprofiler och fenotyper. Begreppet omfattar både insamling av olika typer av data och deras integrerade analys.

Motivation och studiedesign. En av huvudpoängerna är att enstaka omiker ger endast en begränsad bild; integration kan avslöja mekanismer, hitta biomarkörer och förbättra precisionsmedicin. Studier mäter ofta flera omiker i samma prover (tvär-omik eller tvärsnitt) eller över relaterade kohorter. Designen kan vara tvärsnittsstudier, longitudinella studier, fall-kontroll-studier eller kohortstudier. Integationsstrategier kan delas in i tidig fusion (data från olika omiker sammanfogade som en gemensam matris), intermediär fusion (transformera till gemensamma funktioner) eller sen fusion (modellbaserad fusion).

Metoder och verktyg. Tillvägagångssätt inkluderar funktionsnivåintegration (dimensionreducering och gemensam analys), nätverksbaserade metoder, bayesianska/fusionsmetoder och maskininlärningsmodeller som förutspår utfall från multi-omics-data. Vanliga verktyg och ramverk inkluderar MOFA (Multi-Omics Factor Analysis), DIABLO (från mixOmics) och olika nätverksanalysverktyg; i övrigt involverar arbetet normalisering, batchjustering, synkronisering och imputering.

Tillämpningar och utmaningar. Tillämpningar finns inom cancer biomarkörsletning, förståelse av komplexa sjukdomar, värd-mikrobiom-interaktioner, jordbruk och näringsforskning. Utmaningar inkluderar dataheterogenitet, olika dataskalor, saknade värden, batcheffekter, beräkningskrav och behov av standardiserade protokoll och data-delning. Etiska överväganden inkluderar integritet när genetiska data används.