身体不是个往往繁复的设备化，由数百亿美元个组织系组成的，此类组织系业务类型齐全，功用繁复，还会由于期限出现保持不变。血清质组学是设计身体血清质组的小学科学课，面对正确理解人们生态学学至关非常重要。既使，身体血清质组的繁复性就没有办法仅使用基因遗传组的产品信息来推测，且当前技巧也就没有办法设备化性地衡量其繁复性。近两年以来，血清质组学技巧和算小学科学课的提高为设计身体展示 数值了新的好机会。单组织系和环境空间血清质组学技巧需要展示 数值更精巧的血清质组的产品信息，而深度的学和机器智慧技巧需要幫助我们都最好地深入分析和定义此类数值。

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楼盘流程都是个雄心勃勃勃勃的國際合伙楼盘流程，其指标是经由制成和使用多模态淀粉酶质组统计数据资料信息来激发对地球菌物学的定义，并带动精准度医疗器械和智医的成长 。包含呈现人们机构、机构和器脏的融合道理及及菌物整个过程的分子结构/机构系统，经由淀粉酶质组统计数据资料信息预计急病危险和诊治急病，出现新的药品靶点以带动抗癌新药研发管理制度，使用淀粉酶质组统计数据资料信息辅导风格时尚化医疗方法的的选择和改进，及及发掘π-HuB导航模块器，使用人工客服电话聪明技能为个人的提拱风格时尚化的健康生活管理制度方法，然后带动体系结构淀粉酶质组学的实践活动聪明医学研究新21世纪的出现。

准确学习目标

π-HuB 投资项目致力于能够三个人目标来论述女性身体核核苷酸组的大自然的奥秘，并推向精确医辽的经济发展。

1. 挖掘人体内工作原理

数字1化解刨面积：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：

● 组织化/人体内脏的細胞包含 ● 单独组织品类的核膳食纤维分解成 ● 组织内的蛋清质组咨询中心团伙网络数据

折射出在校园营销推广活动的环节之中所构建关键技术：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. 开发建设 Meta Homo Sapiens 三维模型

生物周期公式旅途：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。

方式面积：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：

● 探测核心产前检查和生完孩子后的时期的淀粉酶质组管理中心路径规划 ● 制图较为繁复妇科疾病发展方向和近展时中较为繁复蛋清质组的坚向静态的变化 ● 选定非遗传病直接影响因素（诸如相互依存的微生物工程组、生命途径和区域）对机体核胆固醇组的直接影响

小数化实体模型：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. 创造出一个 π-HuB 导航模块器

一个状态下区域检测仪器：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。

真实可靠建模 ：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。

心态发展空间：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。

因果分析判断：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。

拓扑结构导航导航图：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。

拜谱生物： ● 探测的健康路径 ● 概念皮肤疾病危险要素测试和尽早原因的比较重要要素 ● 促进新的治疗的办法预防的具体措施和智力医用的办法的快速发展 经过这两大对象，π-HuB 项目流程将有机会反映人体肌肉球营养物质组的秘密，并促使精准服务医疔的发展壮大，然后保证 “智医”的理念。

图1 π-HuB 业务的综合性实施规划（图源：He, et al., Nature, 2024）

核心支撑

π-HuB 工程将不仅五种柱式来支撑力其指标，并抓好其成功的英文方案。

1. 身体生物制品样板

特征各式各样化：

● 剖析样版量：从正常爱心捐赠者的尸骨剖析中收获的人体器官、聚集和活体样版量。 ● 三胞胎列队：代替计算类人中关注到的基因变异的遗传性危害因素，并促进调整僵化问题病源学探析中相互危害危害因素的危害。 ● 应用于客户群体的序列：产于市场各种位置具备有各种工作方案和氛围的独立个体的高品安全性能生物工程样例的横有点复杂整理。 ● 横纵序列理论研究：应运非浸入性或浸入性较小的技术性，以相对于较高的采集平率对正常的个人或具备有正常的或诊疗意议或毕竟的基本概念显示的自身的样板进行采集。

规范标准体系的注解：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。

元统计资料准则：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. 估测技术应用自主创新

单体细胞蛋白酶质组学 (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。

区域蛋白酶质组学：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。

血浆脂肪酸质成分析：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。

性能蛋白酶质组学：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. 核算技巧研发

数据文件聚合与探讨：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。

可表示人工客服电话智能化 (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。

中型语种3d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。

因果演绎推理：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. 大地理学理论知识装置

部委装置/中心站：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。

国外相互合作：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. 开放政策能源

数据源许昌：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。

怪物资讯学理论知识设备：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。

确定方框：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. 国外调查队伍

多科学的合作：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。

科学决策装置：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。

学习能力建没和人文精神交流信息：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。

依据这九大先导性，π-HuB 大型项目将已成定局改变其目的，并着力推进球营养物质组学在医学专业邻域的适用，之后改变准确医疗机构的战略目标。

图2 π-HuB 大型项目的关健要素（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑站

π-HuB 投资项目也要面临着一定击败。

1. 理论学：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. 大数据分析信息：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 统计数据生产和融合：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

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

预计成果展

π-HuB 項目目的在于用 30 年的积极，认定一编确保性的拜谱生物，确保精准服务医疗设备和智医的壮大。以內是 π-HuB 項目起动和制作周期（2024-203四年）的期望认定的拜谱生物。

1. 团队创建关键技术

細胞品类剖析的淀粉酶质组图谱：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/神经元管理机制：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. 球蛋白组抓手的生存途径规范

人类祖先淀粉酶质组特色教育资源：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。

蛋白酶质营养得分：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. 血清质组引领的靶向医疗机构

人们血清质组特征英文资源共享：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。

新的生物工程标签物和方法靶点：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 车载导航器

模拟睡眠状态区域空间设备：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 项目流程估计授予的大的成就将极大程度地推动精准脱贫医药和智医的转型，立身处世类健康的参公画出大的功绩。

拜谱总结

π-HuB 的好工程项目是一种个高兴内心的的好工程项目，它有能够全面改善我们的对人的身体的看待，并力促深度贫困性的社区医用的壮大。能够国际性协作和新材料技术科学创新，π-HuB 的好工程项目一般在未来发展二十多年内得到大量提升，为症状可以防止感染和检测、药品发掘和深度贫困性的社区医用给出影响。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞新出一代人质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA血清组项目经验，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强度核苷酸质组学论文检测产品，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、全部糖肽、半胱氨酸突显或是前景血清组等特色技术，欢迎大家咨询！

对比论文：

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