Ce manuscrit fournit un guide complet étape par étape pour l’intégration des données multi-omiques dans la recherche biologique.
L’intégration de données multi-omiques fait référence au processus de combinaison et d’analyse de données mesurées sur le même ensemble d’échantillons biologiques avec différentes technologies omiques, telles que la génomique, l’épigénomique, la transcriptomique, la protéomique, la métabolomique, les microbiomes, la lipidomique et la glycomique. Même si les approches multi-omiques ont des objectifs similaires à ceux des analyses monoblocs ou mono-omiques (par exemple, la description, la discrimination, la classification ou la prédiction), elles sont capables de capturer un plus large éventail d’informations moléculaires, fournissant ainsi une compréhension plus approfondie des systèmes biologiques et de leurs interactions complexes. En effet, la combinaison de plusieurs ensembles de données omiques permet d’améliorer la précision des prédictions et d’obtenir des résultats plus robustes, en particulier dans les cas où le nombre d’échantillons disponibles est limité. De plus, grâce au développement le plus récent des techniques d’apprentissage automatique, les analyses multi-omiques sont aujourd’hui adaptées pour découvrir des modèles cachés et des phénomènes complexes survenant entre différents composés biologiques.
L’objectif principal de ce travail est de présenter le protocole complet couramment utilisé dans les études multi-omiques, de la formulation initiale du problème aux outils utiles à l’interprétation biologique des résultats. Le manuscrit décrit en détail les différentes méthodes d’intégration de données multi-omiques, y compris les approches basées sur la concaténation (bas niveau), les approches basées sur la transformation (niveau intermédiaire) et les approches basées sur les modèles (haut niveau), et souligne leurs limites et avantages, ainsi que la présentation d’outils généraux de visualisation et de diagnostic.