机体是一个个最为僵化的机软件，由不低于数十万亿元个生殖组织组织分解成，这类生殖组织组织类多变，功能模块僵化，同时会跟着时间段时有发生變化。血清质组学是调查机体血清质组的小学科学性，关于正确理解让我们菌物学至关首要。可是，机体血清质组的僵化性不能仅利用基因组组企业数据信息来精准预测，且当前新枝术也不能机软件性地在线测量其僵化性。历载以来来，血清质组学新枝术和测算小学科学性的努力为调查机体提供了数据信息了新的几率。单生殖组织组织和前景血清质组学新枝术能提供了数据信息更精致化的血清质组企业数据信息，而角度学习成绩和手动智慧新枝术能让让我们更稳地解析和释义这类数据信息。

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产品不是个豪情壮志勃勃的新国际的合作产品，其总体目标是确认制成和再生运用多模态核苷酸质组统计资料来开展对全人类海洋大分子生物制品学的定义，并促进引领靶向中医药学和智医的成长 。还有折射出女性身体内部、结构和器脏的融合设计原理或是海洋生物制品环节的大分子/内部制度，确认核苷酸质组统计资料预侧的传染性疾病危险和测试的传染性疾病，察觉到新的制剂靶点以促进引领抗癌药物产品设计规划，再生运用核苷酸质组统计资料监督特性化治療策划预案的的选择和改进，或是设计规划π-HuB导航导航器，再生运用人工客服电话聪明枝术为本人具备特性化的更健康处理策划预案，进而促进引领对于核苷酸质组学的实现聪明中医药学新时期英文的即将到来。

具体情况目标值

π-HuB 顶目此次经由四种对方来折射出体内球氨基酸组的奥密，并统筹推进精淮医辽的成长 。

1. 发觉人体肌肉设计原理

数字6化解刨环境空间：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：

● 组织机构/的器官的组织细胞结构 ● 一个细胞膜品类的高蛋白质组成了 ● 细胞系内的淀粉酶质组服务中心原子在线

反映引入设计原理：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. 开放 Meta Homo Sapiens 实体模型

人的一生时间是曲线：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。

情况房间：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：

● 追踪定位重要临产和生产后分阶段的球营养素组重心行驶轨迹 ● 画出有难度慢性病成长 和进况操作过程中有难度蛋白酶质组的横纵向动态数据转变 ● 来确定非遗传的因素分析（比如说相互依存细菌工程组、人生的方式和自然环境）对我们身体核营养素组的会影响

号码化模板：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 导航栏器

虚假感觉前景分析仪器：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。

真人实体模型：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。

感觉环境：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。

因果推算：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。

拓扑结构网站导航图：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。

应运： ● 侦测营养痕迹 ● 名词解释疾患隐患评估方法和前面诊断报告的很重要各种因素 ● 确保新的制疗认知方案和智慧医辽的方式的发展趋势 可以通过这六大对象，π-HuB 大型项目将力争蕴含身休蛋白酶质组的探索与发现，并助推脱贫攻坚医疗服务的经济发展，结果体现“智医”的经营理念。

图1 π-HuB 投资项目的整体来说关键（图源：He, et al., Nature, 2024）

至关重要柱石

π-HuB 的项目将取决于四大体系来撑起其的目标，并抓实其完美颁布。

1. 人身体动物样品

源于多元化：

● 剖析范例量：从绿色健康慈善捐赠者的遗体剖析中刷快的企业、企业和活体范例量。 ● 三胞胎序列：适用计算方法人们中查看到的变种的基因遗传营养成分，并促使操纵繁多常见疾病病症状学的研究中杂乱要素的不良影响。 ● 根据客群的列队：来自五湖四海当今世界有差异地区划分拥有有差异生活水平原则和生活环境的私营企业的优质化量动物样版的横纵剖面收录。 ● 水平垂直序列探索：采用非倾入性或倾入性较小的工艺，以相比较较高的采集声音频率对安全的工商户或包括安全的或治疗方法的意义或然而的概念爆出的人群的范本做出采集。

标淮化的标注：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。

元统计数据基准：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. 衡量技术设备创新发展

单上皮细胞血清质组学 (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。

办公空间球营养素组学：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。

血浆球胆固醇成分析：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。

模块淀粉酶质组学：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. 运算高技术成果性

信息兼容合并与剖析：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。

可诠释工人智力 (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。

大形文字模形 (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。

因果推论：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. 大实验基础条件建筑设施

发展中国家公用设施/中：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。

国际性配合：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. 开启资源的

信息手机共享：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。

动物短信学前提安全设施：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。

计算方式的框架：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. 国外科学研究拜谱生物

多跨学科加盟：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。

投资决策单位：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。

能力素质建设规划和艺术交换：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。

按照这几大支撑，π-HuB 产品将有机会做到其目标值，并促使淀粉酶质组学在医学专业范畴的适用，最后做到优质医药的展望。

图2 π-HuB 该项目的重点柱式（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑戰

π-HuB 大型项目也有着着一系挑戰。

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

3. 参数生成二维码和推进：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

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

预料优秀成果

π-HuB 工程指在凭借 30 年的的努力，争取一类型打破性的成就，促进准确诊疗和智医的未来发展。下是 π-HuB 工程再启动和研发时候（2024-2034年）的实际争取的成就。

1. 组织性创设原则

细胞核型解答的淀粉酶质组图谱：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。

新碳原子/肿瘤细胞长效机制：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. 蛋白质含量质组结果导向的家庭生活行为指导书

人类进化淀粉酶质组有特点资源的：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与不同生活方式相关的蛋白质组特征。

核脂肪酸良好计分：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. 淀粉酶质组层面的精准性的医疗保障

人间核脂肪酸组特征英文材料：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。

新的菌物图标物和治療靶点：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 导航导航器

模拟睡眠状态空间区域机器设备：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 顶目预期收益获取的收获将有效地驱动靶向医治和智医的壮大，处世类安全健康事业有成做到巨大突出贡献。

拜谱总结

π-HuB 工程流程就是个心潮澎湃人性的工程流程，它有可能完全发生变化人们对人体肌肉的体谅，并助推招商精准定位医疗设备卫生的发展进步。借助展览合作方式和信息化科技信息化，π-HuB 工程流程还有机会在末来二十多年内授予关键强化，为消化道疾病和预防和诊治、药察觉和招商精准定位医疗设备卫生制作出贡献奖。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞一览表一代人质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA蛋清组项目经验，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角度血清质组学测量产品，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硝化作用、乳硝化作用、完好糖肽、半胱氨酸呈现、区域血清组等特色技术，欢迎大家咨询！

参考资料毕业论文：

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