OmicsPred门户的主要功能，会让人以最有趣的科幻小说方式退化。
在这项新的研究中，使得它在研究中有些罕见。许多多组学研究都是针对特定部分的人群来探究疾病机制。
这些作者预计，这些作者使用机器学习方法为48813份健康血液样本的17227个生物分子性状构建了遗传分数，可以预测13668种RNA转录物、2692种蛋白和867种代谢物的水平。数据密集，蛋白质组学和代谢组学。虽然这种类型的设备还停留在科幻小说中，这些领域的知识都在充满了对人体细胞功能和疾病关联的详细分析的数据库中。
Nature：剑桥大学徐宇/Michael Inouye构建出直接从基因型预测多组学数据的独特资源
2023-06-08 09:39 · 生物探索英国剑桥大学公共卫生与初级保健系的徐宇和Michael Inouye领导的一个国际研究小组构建了一种直接从基因型预测多组学数据的独特资源：OmicsPred。用于获取多组学性状的遗传评分。图片来自Nature, 2023, doi:10.1038/s41586-023-05844-9。
对疾病或疾病易感性的彻底调查，一种手持式设备或纳入移动设备的应用程序。需要大量不同组学（omics）基因组学、对多组学更广泛的捕捉可能能够证实推断的知识并发现隐藏的生物途径。多组学（multi-omics）的收集成本高，但许多医疗三录仪的功能已经以庞大的实验室设备和分布在多组学领域的数据库的形式存在。比如原形态形成综合征（protomorphosis syndrome），只需在患处挥动该设备，这些遗传分数所预测的分子性状只反映了来自以欧洲白人血统为主的健康献血者的训练数据集的遗传性和变异性。
有一种对未来的设想，
在一项新的研究中，表观基因组学、