机体都是个和较为错综缜密的装置，由数万千亿个内部组合成，一些内部结构类型丰富，功用较为错综缜密，然后会遭受转变 时段遭受转变 。血清质组学是探索机体血清质组的专业，对於定义当我们微植物学至关重点。同时，机体血清质组的较为错综缜密性未能仅使用人类基因组企业消息来概述预测，且现存枝术也未能装置性地精确测量其较为错综缜密性。近几近些年，血清质组学枝术和算出专业的进步发展为探索机体能够 提供数据显示了新的次数。单内部和前景血清质组学枝术需要能够 提供数据显示更专注的血清质组企业消息，而强度学习的和机器自动化枝术需要帮住当我们最好地概述和诠释一些数据显示。

2024年12月11日，Nature发表了一篇由国家蛋白质科学中心贺福初院士和苏黎世联邦理工学院Ruedi Aebersold教授联合近百名国际科学家发表的题为“π-HuB: the proteomic navigator of the human body”的观点文献。本文介绍了π-HuB项目，旨在通过生成和利用多模态蛋白质组数据来增强对人类生物学的理解，并推动精准医疗和智医的发展的“大科学”项目。

π-HuB楼盘不是个雄心勃勃勃勃的国际英文合作方式楼盘，其计划是能够 合成和巧用多模态核营养素组参数来改善对人间微海洋生物的了解，并促进改革精确医辽和智医的壮大。包扩反映人身体细胞系核、聚集和五官的在校园营销推广活动的环节之中所构建原则包括微海洋生物工作的氧分子/细胞系核原则，能够 核营养素组参数分析预测病风险性和原因病，发现了新的药靶点以促进改革仿制药生产制造，巧用核营养素组参数考核评价性格化疗法措施的抉择和升级优化，包括搭建π-HuB导航一体机器，巧用人工服务智慧教育技木为人提拱性格化的营养工作措施，然而促进改革立于核营养素组学的实际智慧教育中医药学新现时代的带来。

具体化对象

π-HuB 好项目从而可以通过三个目标值来论述躯干核胆固醇组的奥妙，并进一步推动精准脱贫医疗保健的趋势。

1. 挖掘体内原因

数字5化解刨房间：利用单细胞和空间蛋白质组学等技术，将人体分解成一系列数字蛋白质组解剖空间，包括：

● 集体/器管的神经细胞组合 ● 一个上皮细胞性质的血清质组成部分 ● 细胞系内的蛋白酶质组中心局氧分子系统

证明打造的工作原理：通过整合多模态数据融合/整合技术，特别是深度学习和基础模型的快速发展，将高分辨率、基于解剖的蛋白质组数据转化为解码细胞/组织/器官的分子/细胞构建原理的绝佳机会，并揭示生物过程的关键分子/细胞机制，即从蛋白质网络到表型的因果关系。

2. 设计 Meta Homo Sapiens 模形

灵魂周期公式足迹：深入研究个体一生中人类蛋白质组的动态变化，探索人类蛋白质组如何适应影响健康结果的各种因素。

的状态地方：将整个人体状态空间转换为多个子空间，并通过各种维度进一步分解，例如：

● 侦测最主要的临产前和产妇价段的蛋清质组中心站路径规划 ● 制作简化病症成长和现况过程中 中简化蛋白酶质组的纵向设计各式各样变迁 ● 判定非基因遗传会影响因素（这类共融微生物培养基工程组、活方试和周围环境）对身休核营养素组的会影响

数值化对模型：将状态上下文蛋白质组数据与其他人类组学数据整合，并投射到一个名为 Meta Homo Sapiens 的数字化模型中。该模型将使用三维解剖层次结构记录每个级别器官、组织、体液和细胞的数字特征，并包含时间序列帧，每个帧包含在单位时间内测量和增强的蛋白质组数据，以代表人体在特定时间戳的状态。

3. 创建 π-HuB 导航仪器

虚似情况下余地器材：将生理表型与蛋白质组导向的时空生化/生物物理信息相结合，创建一个虚拟状态空间仪器。

真人型号：将原型 Meta Homo Sapiens 模型从初始身体条件转移到不同的次级状态，以获得真实模型。

的情况空间：通过模拟每个模型的身体动力学来创建一个涵盖人体所有关键状态的状态空间，并解决基于非侵入性蛋白质组快照和纵向蛋白质组测量的结果预测问题。

因果推论：使用因果推断来识别导致相邻关键状态之间转换的潜在触发因素。

拓补导航仪图：将每个状态空间视为拓扑导航图，其中每个节点是定义相应生物标志物的关键状态，两个节点之间的边记录了从一种状态转换为另一种状态的触发因素。

利用： ● 搜寻绿色足迹 ● 设定病症安全风险测试和旱期原因的为重要环境因素 ● 促进新的控制应对办法和智能化医院的方式的发展壮大 确认这四大关键，π-HuB 工程将已成定局阐述人们核营养素组的魅力，并持续推进精确医疗器械的进步，之后体现“智医”的展望。

图1 π-HuB 顶目的环境承载力学习目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

根本体系

π-HuB 建设项目将借助6大支撑着来支撑着其计划，并事关其顺利使用。

1. 人体本身生物制品模板

来源于多元化化：

● 剖析范例：从卫生捐献者的干尸剖析中提升的的器官、组织性和活体范例。 ● 怀双胞胎链表：代替求算年龄层中仔细观察到的突变的基因遗传材质，并促使操纵简化消化道疾病病状学钻研中杂乱条件的影响力。 ● 根据用户的序列：产于当今世界不一样的沿海地区还具有不一样的日子方试和环镜的个头的优质化量生物工程样表的横段面分类整理。 ● 水平垂直列队分析：应用非渗入性或渗入性较小的枝术，以相对应较高的抽样帧率对稳定个人或具备有稳定或控制重要性或结论的定意爆出的病员的子样本来进行抽样。

规范化的的注脚：所有样本都需要进行良好的、一致的注释，包括临床和人口统计学信息，例如问卷调查、物理测量、生化测试、医学影像数据、与疾病易感性相关的遗传变异记录以及可穿戴设备记录等。

元统计数据规则：使用通用的元数据标准进行注释，以确保数据可访问性、互操作性和基于人工智能的数据整合。

2. 量测科技创新性

单受损细胞球核苷酸组学 (SCP)：通过加速和基准测试基于质谱的技术如nanoPOTS、SCoPE-MS和scPiMS，以及开发完全集成/自动化的纳克级样品制备和单分子蛋白质测序技术，以提升分析通量。

的空间蛋白质含量质组学：利用深度视觉蛋白质组学技术或其衍生技术进行分析，并开发基于人工智能的组织成像导航技术，实现高通量和像素格式采样，同时整合多模态数据。

血浆淀粉酶质类物质析：应用基于质谱或亲和力的技术进行血浆蛋白质组分析，以同时分析数千个蛋白质在数千个血浆样本中的高通量。

用途蛋清质组学：开发和应用稳健的技术，以生成指示蛋白质组功能状态的多维蛋白质组数据，例如翻译后修饰、结构状态、定位和相互作用。

3. 核算技术设备革新

大数据融合与了解：开发数据驱动的建模方法，例如自动机器学习 (autoML)，以近似许多虚拟和现实世界系统。

可解释清楚手动智能化 (XAI)：开发 XAI 方法，以提供蛋白质组分析结果的清晰和可理解的解释，并验证人工智能驱动的假设。

大形言语三维模型 (LLM)：建立先进的 LLM，以理解并生成蛋白质组学领域的特定语言，并分析大量生物医学文本。

因果逻辑题：使用因果推理方法来识别导致相邻关键状态之间转换的潜在触发因素。

4. 大实验知识基础公用设施

国家地区的设施/重心：建立国家设施/中心，用于收集和处理多层蛋白质组数据，并具备高吞吐量和高性能计算能力。

国际上配合：与世界各地的现有基础设施合作，例如荷兰蛋白质组学中心和澳大利亚的 ProCan。

5. 建成资源共享

数据表格共享设备：将 π-HuB 产生的（非敏感）原始数据通过实施可查找、可访问、可互操作和可重用 (FAIR) 数据原则的数据门户网站直接提供给国际科学界。

生物制品信心学基础条件安全设施：开发将蛋白质组学图谱整合到 UniProt 中的生物信息学基础设施，以便向整个生命科学界提供信息。

折算的框架：开发一个基于 π-HuB 分子和空间数据的网络版 Meta Homo Sapiens 计算框架，以便临床医生和患者可以免费查询医疗干预策略。

6. 知名科研技术团队

多专业战略合作：由研究人员、软件工程师、临床医生、病理学家、项目经理、管理人员、财务人员、律师、商业实体等组成的国际研究团队。

行为部门：由执行委员会和顾问委员会领导，并遵循明确的治理和问责制指南。

技能设计文化传承艺术交谈：通过奖学金/研究员计划促进国际研究人员之间的思想交流和研究成果交流，并吸引更多年轻科学家参与该项目。

进行这几大核心，π-HuB 内容将极可能建立其的目标，并着力推进蛋白酶质组学在临床医学范畴的运用，终极建立脱贫医学的长远目标。

图2 π-HuB 业务的主要柱石（图源：He, et al., Nature, 2024）

对决

π-HuB 新项目也遇到着一下对决。

1. 伦理学：建立一个共同的、灵活的、普遍接受的框架，以应对伦理和监管方面的挑战。

2. 大互联网大数据：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 统计数据自动生成和组合：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

4. 模型场景：构建一个复杂的计算机驱动的人体蛋白质组 Meta Homo Sapiens 模型。

预期想象拜谱生物

π-HuB 品牌旨在在在 30 年的付出，得到多方面拜谱生物超出性的重大成就，推动靶向社区医疗和智医的快速发展。以上是 π-HuB 品牌进行和发掘时期（2024-203两年）的预期结果得到的重大成就。

1. 结构引入原因

体细胞类行详解的核膳食纤维组图谱：建立包含所有主要器官和组织的细胞类型解析的蛋白质组图谱，揭示不同细胞类型的蛋白质表达、亚细胞定位、翻译后修饰和相互作用。

新分子式/受损细胞管理机制：发现新的分子/细胞机制，解释不同细胞类型和组织功能的多样性。

2. 核高蛋白组主导性的人生方式方法手册

人類血清质组结构特征影视资源：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与不同生活方式相关的蛋白质组特征。

蛋白酶质绿色健康评估：开发一个基于神经网络或大型语言模型的蛋白质健康评分系统，为个人提供个性化的健康指导。

3. 核核苷酸组引领的精准定位医疗机构

猿类蛋白酶质组基本特征资源的：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的菌物标识物和疗法靶点：发现新的蛋白质组生物标志物和治疗靶点，用于疾病的早期诊断和精准治疗。

4. π-HuB 网站导航器

增强现实心态区域空间仪器设备：开发一个虚拟状态空间仪器，用于追踪人体健康轨迹、预测疾病风险和制定精准治疗方案。

智医：实现“智医”的愿景，通过人工智能技术为个人提供个性化的健康管理方案。

π-HuB 工程预计具有的成果展将甚微地进一步推动脱贫攻坚社区医疗和智医的发展壮大，为人处事类身体健康卫生事业做好重大项目荣誉奖。

拜谱工作小结

π-HuB 工程好该项目一个激动得人心的说说的工程好该项目，它有可以全面发生变化.我对人体肌肉的定义，并引领精准性的扶贫医学的不断发展。在国际金配合和科技发展革新，π-HuB 工程好该项目还有机会在未来发展一百多年内提供重要进阶，为皮肤疾病怎样预防和诊治、类药知道和精准性的扶贫医学制作分享。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞最近第一代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA淀粉酶组项目经验，结合Astral质谱仪高稳定性、高灵敏度、高通量、高深度的特性对样品制备、分离技术、算法软件、实验设计全流程进行多维迭代更新，助力公司的DIA蛋白组产品全线升级，推出了DIA-Ultra长度蛋清质组学查重产品，达到万级蛋白深度检测（最高可超越12k），在此基础上也开展了磷过酸、乳过酸、齐全糖肽、半胱氨酸装饰与服务器蛋白酶组等特色技术，欢迎大家咨询！

选取文献资料：

He F, Aebersold R, Baker MS, Bian X, Bo X, Chan DW, Chang C, Chen L, Chen X, Chen YJ, Cheng H, Collins BC, Corrales F, Cox J, E W, Van Eyk JE, Fan J, Faridi P, Figeys D, Gao GF, Gao W, Gao ZH, Goda K, Goh WWB, Gu D, Guo C, Guo T, He Y, Heck AJR, Hermjakob H, Hunter T, Iyer NG, Jiang Y, Jimenez CR, Joshi L, Kelleher NL, Li M, Li Y, Lin Q, Liu CH, Liu F, Liu GH, Liu Y, Liu Z, Low TY, Lu B, Mann M, Meng A, Moritz RL, Nice E, Ning G, Omenn GS, Overall CM, Palmisano G, Peng Y, Pineau C, Poon TCW, Purcell AW, Qiao J, Reddel RR, Robinson PJ, Roncada P, Sander C, Sha J, Song E, Srivastava S, Sun A, Sze SK, Tang C, Tang L, Tian R, Vizcaíno JA, Wang C, Wang C, Wang X, Wang X, Wang Y, Weiss T, Wilhelm M, Winkler R, Wollscheid B, Wong L, Xie L, Xie W, Xu T, Xu T, Yan L, Yang J, Yang X, Yates J, Yun T, Zhai Q, Zhang B, Zhang H, Zhang L, Zhang L, Zhang P, Zhang Y, Zheng YZ, Zhong Q, Zhu Y; π-HuB Consortium. π-HuB: the proteomic navigator of the human body. Nature. 2024 Dec;636(8042):322-331. doi: 10.1038/s41586-024-08280-5