체세포학위라고도 알려진 오닉스는 그것이 다루는 물체에 의해 세분된다; 오닉스의 "Mme"는 질량을 의미한다. 어떤 것을 연구할 때, 모든 요소가 큰 덩어리로 보이고 전반적인 반응을 예측하려고 노력한다. 분자 생물학의 중심 원리와 밀접한 유전, 전 시체 및 단백질 체세포는 시스템 유기체와 밀접한 관계를 맺고 있는 여러 가지 유형이 있습니다. 우리가 제대로 기능하는 유전자의 수는 3~5,000개에 불과해 전체의 약 10~2%에 불과하다. 기능유전학(기능적)은 그러한 유전자의 기능을 대규모로 드러내는 연구 분야다. 게놈학)이 호출되었다. 오믹 생물학과 시스템 생물학의 차이를 조사하면 오믹스 생물학은 특정 물체의 모든 요소를 드러내기 위한 것이라면 구성 요소 간의 상호 작용을 식별하는 학문이 될 수 있습니다. 시스템 생물학을 하기 위해서는 옴 생물학을 통해 나온 많은 양의 옴 데이터가 재료로 필요합니다. 옴 데이터는 마이크로 어레이 데이터와 시퀀싱 데이터로 나눌 수 있습니다. 게놈으로 표현되는 기술 기계에서 적은 양의 DNA 본보기를 사용하면 절차를 다양한 원리로 해독할 수 있습니다. 그들은 전사 과학에서 대표되는 기술 생물학 데이터의 대량 생산에 상당한 이바지를 했습니다. 반도체 칩 제조 공정과 유사한 방식으로 수백만 개의 유전자의 발현 정도를 작은 판에서 볼 수 있다. 비교군과 대조군의 시료에서 MRSA를 추출하여 상보적인 cDNA를 만들고 형광체로 라벨을 붙이고 프로보다 있는 마이크로 칩으로 분산하면 형광체의 색상으로 발현 정도를 알 수 있다. 양적 방법보다는 극단적인 단점이 있습니다. 실험 기술 및 절차의 유형에 따라 다른 정보가 활용됩니다. 프로브 다음에 대표 3'IVT : 전통적인 마이크로 어레이 방법으로 3 '말단 부분의 보완 탐침을 제조하는 것. 접합 탐침: 두 엑손 사이에 하나의 탐침을 삽입하는 탐침을 제작한다. 프로브 : ~1,40만 개의 프로브 세트는 엑손 별의 표현을 볼 수 있습니다 : 타일 공사 배열 : 게놈 전체의 프로브를 사용하여 모든 부분의 표현을 볼 수 있습니다. 배열 CGH : DNA 정보를 찾을 수 있습니다. 특정 부분의 사본 수의 삭제, 중첩 및 변경 등. SNP 배열 : 전체 유전자를 보기보다는 SNP를 찾기 위해 A, T, G 및 C의 4개의 프로브를 하위 서열에 넣어 발현을 통해 일비체형을 결정합니다. 기능적 게놈학의 핵심은 우리 몸의 모든 세포가 같은 유전자로 구성되어 있기 때문에 발현이며, 특정 부위의 발현 정도에 따라 각각 다른 세포로 분화하여 다른 기능을 갖게 된다. 유전자 발현의 공간적, 시간적 변화 정보를 얻기 위해 시스템 생물학을 통해 연구하려는 노력이 뒤따랐다. 발현 패턴은 유사한 발현 패턴을 나타내는 유전자를 그룹화할 수 있다. 이러한 그룹을 만드는 과정을 클러스터링이라고 하는데, 이는 특정 표준을 알고 있는 기준을 찾아 기준에 따라 분류하는 것이다. 비교 게놈은 유전자 보존을 통해 종 간의 게놈을 비교함으로써 기능에 대한 링크를 보여줍니다. 특정 종 사이의 유전체를 비교할 때, 특별히 잘 보존된 절차의 경우, 생존과 밀접하게 기능하는 절차에서 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 유방이 기능하는 절차의 경우 물고기에는 나타나지 않지만, 포유류는 높게 보존될 수 있습니다. 비교 게놈은 인체의 생명 현상과 질병을 연구하기 위해 여러 종을 모델로 사용하여 인간 게놈을 연구하는 것을 말합니다. 인간 질병 모델은 미생물과 초파리와 쥐에서 분석할 수 있으며, 유전 변화를 비교하고, 다른 유기체의 돌연변이 유형을 사용하여 인간의 생명 현상을 연구할 수 있습니다. 게놈 염기서열 분석 또는 단백질, 구조 및 대사산물에 관한 비교 연구를 통해 각 생명체와 질병 연구 능력 사이의 문화 진화적 비교 연구를 통해 분석합니다. 또한, 모든 사람의 유전체 염기 서열 사이에는 차이가 있으며, 이는 개인과 질병 민감도, 약물 반응성 등에서 차이를 초래할 수 있다. 단일 뉴클레오타이드 다형성에 관한 연구는 인간의 다양성이 질병 개발에 어떻게 영향을 미치는지 제안했습니다. 비교 게놈 연구의 최신 발견과 연구 방법을 친숙하게 함으로써 생명 정보를 이용할 수 있는 능력을 배양하십시오. 유전자의 구조를 예측할 때 더 정확할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 인간 게놈 프로젝트가 완료되기 전까지 유전자의 구조를 정확히 알 수 없었던 비교 게놈을 통해 유전자 구조를 예측하는 방법을 제시한다.네트워크라는 단위의 생명 시스템을 효과적으로 설명하려는 시도; 시스템 생물학에서, 그것들은 단백질, 인터라를 묘사하는 데 사용된다.