OmicsPred：多组学遗传预测模型集中平台

遗传预测多组学数据已成为直接组学分析的成本效益替代方案，尤其有助于识别与疾病易感性相关的分子特征。然而，多组学插补模型分散于各项研究中，阻碍了数据的查找、访问、互操作和重用。为此，研究人员开发了OmicsPred（https://www.omicspred.org），这是一个集中化平台，用于存储和传播多组学性状的遗传预测模型。

OmicsPred整合了最常用的分子插补模型（如PredictDB的模型）及其他已发表研究，总计超过333万个预测模型。该平台旨在通过统一资源库提高这些模型的可发现性和复用性，从而推动多组学数据在疾病研究中的应用。

本研究为预印本，尚未经过同行评审。OmicsPred的推出有望为研究人员提供便捷的模型访问渠道，加速疾病分子机制的研究。