A análise multiômica combina diferentes camadas de...

#Questão 1095529 - Biomedicina - Análises Clínicas, Biologia Molecular em Biomedicina, FUVEST, 2025, USP, Especialista em Laboratório (Especialidade: Informática Biológica)

A análise multiômica combina diferentes camadas de dados biológicos, como transcriptômica, proteômica, metabolômica e microbiômica, para obter uma visão mais abrangente dos fenômenos celulares e fisiológicos. No entanto, a integração desses dados apresenta desafios computacionais e estatísticos significativos, especialmente ao tentar correlacionar diferentes tipos de informações geradas por técnicas distintas. Métodos baseados em redes de interação e aprendizado de máquina têm sido amplamente explorados para facilitar essa integração e revelar padrões biológicos complexos. Assinale a abordagem que representa corretamente um método eficiente para integração e análise de dados multiômicos.

A análise multiômica pode ser realizada simplesmente combinando os valores brutos de expressão de diferentes camadas (transcriptômica, proteômica, metabolômica) sem necessidade de normalização ou ajustes estatísticos.

Como os dados proteômicos e transcriptômicos frequentemente apresentam correlação direta, a modelagem multiômica pode ser baseada unicamente na expressão gênica sem necessidade de avaliar os níveis de proteína ou metabólitos.

Métodos de integração de larga escala não são adequados para estudos multiômicos, pois cada tipo de dado requer uma análise específica e não pode ser comparado diretamente.

A integração multiômica pode ser realizada por meio de redes de interação molecular, que correlacionam dados de diferentes camadas usando métodos estatísticos e aprendizado de máquina para identificar padrões biológicos relevantes.

A análise multiômica é inviável para a maioria dos estudos biológicos devido à incompatibilidade técnica entre as diferentes plataformas de sequenciamento e espectrometria de massas.

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