多组学分析的早期方法涉及对不同数据模式进行独立分析，并将结果结合起来，形成分子相互作用的准综合视图。但自那时以来，该领域已发展成为一系列新颖的、以算法为主的荟萃分析框架和方法，用于对多维多组学数据进行综合分析。
然而，数据整合的主题及其所涉及的挑战常常被综合多组学分析的突破性发展所掩盖。
因此，了解定义多组学数据 玻利维亚手机数据 集成的基本概念原理（而不是任何特定的方法或框架）至关重要。
水平与垂直数据集成
多组学数据集大致可组织为水平或垂直，与多组学数据的复杂性和异质性相对应。
横向数据集通常由一两种技术生成，针对特定研究问题，来自不同的人群，代表现实世界中生物和技术的高度异质性。因此，横向或同质数据集成涉及整合来自不同研究、队列或实验室的测量相同组学实体的数据。
垂直数据是指使用多种技术生成的数据，探究研究问题的不同方面，并涵盖可能的组学变量范围，包括基因组、代谢组、转录组、表观基因组、蛋白质组、微生物组等。垂直或异构数据集成涉及来自不同组学水平的多队列数据集，使用不同的技术和平台进行测量。
垂直整合技术不能应用于水平整合分析，反之亦然，这一事实为多组学中数据整合技术的概念创新提供了机会，可以对水平和垂直多组学数据集进行整合分析。
当然，这些广泛的数据头中的每一个都可以进一步细分为基于实用性和效率的一系列方法。