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.