多組學整合結合了不同組學平台（如基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學和脂質組學）的數據，以全面了解生物系統。這種方法使研究人員能夠揭示分子之間的複雜相互作用，識別生物標記並制定有針對性的治療策略。透過提供整體視圖，多組學整合彌合了基因型和表型之間的差距，使其成為精準醫療和系統層級分析的基石。

通路和網絡分析有助於視覺化和研究生物系統內生物分子（如基因、蛋白質和代謝物）之間的關係。透過建構相互作用網絡、繪製訊號或代謝途徑，研究人員可以識別關鍵的調控節點、預測系統行為並發現新的藥物標靶。這種方法對於理解癌症或代謝紊亂等多種途徑和網路被破壞的複雜疾病特別有用。

主要挑戰包括：
● 資料複雜性：大量的代謝物和脂質，加上它們的動態範圍，使得資料收集和解釋具有挑戰性。
● 標準化：樣品製備、儀器靈敏度和分析方法的變化會影響可重複性。
● 整合：將代謝組學和脂質組學數據與其他組學數據集相結合需要強大的生物資訊工具來確保獲得有意義的見解。
克服這些挑戰對於推進生物標記的發現和了解代謝途徑至關重要。

合成生物學透過設計和建構客製化生物系統來補充系統生物學。 DNA 組裝試劑盒、基因電路設計平台和代謝工程系統等工具使研究人員能夠：
● 在受控環境中重建和研究生物途徑。
● 開發用於治療、工業或環境應用的工程生物。
透過整合組學數據，合成生物學可確保模擬或增強自然生物過程的系統設計的精確性。

系統生物學和組學正在推動多個領域的創新，包括：
● 個人化醫療：識別患者特定的生物標記物，以提供客製化治療。
● 藥物開發：透過多組學方法加速標靶的發現與驗證。
● 疾病機制闡明：揭示癌症、糖尿病和自體免疫疾病等疾病中的複雜相互作用
● 生物技術：改造微生物用於生物燃料生產、永續材料和藥品。
這些應用凸顯了系統生物學和組學在解決全球健康和工業挑戰方面的變革潛力。