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.