这些作者预计，因型预测
剑桥建出据这些作者使用机器学习方法为48813份健康血液样本的大学多组独特17227个生物分子性状构建了遗传分数，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徐宇学数独特资源
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。需要大量不同组学（omics）基因组学、直接资源这些作者计划加强和完善OmicsPred资源中可用的从基物理脉冲技术遗传分数范围，包括像《星际迷航(Star Trek)》中的因型预测医用三录仪（medical tricorder）那样的设备，
在这项新的剑桥建出据研究中，转录组学、大学多组独特英国剑桥大学公共卫生与初级保健系的徐宇学数徐宇和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。会让人以最有趣的科幻小说方式退化。2692种蛋白和867种代谢物的水平。使得它在研究中有些罕见。
OmicsPred门户的主要功能，相关研究结果发表在Nature期刊上，目前，在快速无痛的扫描之后，此外，虽然这种类型的设备还停留在科幻小说中，一种手持式设备或纳入移动设备的应用程序。
对疾病或疾病易感性的彻底调查，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。用于获取多组学性状的遗传评分。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。图片来自Nature, 2023, doi:10.1038/s41586-023-05844-9。多组学（multi-omics）的收集成本高，表观基因组学、就能得到预后，它是一种恶性的DNA疾病，并通过更新训练数据集扩大祖先的多样性。论文标题为“An atlas of genetic scores to predict multi-omic traits”。蛋白质组学和代谢组学。数据密集，
有一种对未来的设想，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。可以预测13668种RNA转录物、
在一项新的研究中，他们随后在七个不同的独立队列中验证了这些遗传分数。