人身体内部一个无比缜密的体统化，由几十千亿个内部组合而成，一些内部型号多种，基本功能缜密，但是会近三载以来日子再次发生发展。血清质组学是掌握人身体内部血清质组的数学，相对了解全人类微生态学至关首要。可是，人身体内部血清质组的缜密性难以仅能够通过基因组组信息内容查询来预计，且目前拥有技巧也难以体统化性地在线测量其缜密性。近三载以来，血清质组学技巧和算数学的全面发展为掌握人身体内部具备了新的好机会。单内部和发展空间血清质组学技巧能够具备更精益求精的血清质组信息内容查询，而宽度掌握和手工智力技巧能够帮我国更稳地研究和诠释一些数据信息。

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新业务是一个个雄心壮志勃勃的國際战略合作新业务，其计划是借助转换成和巧用多模态蛋清质组数据分析文件文件来增強对人体人体生态学学的表达，并着力推进准确医疗机构和智医的经济发展。分为呈现人体人体細胞、团队和人体系统的打造操作全过程、生态学全过程的原子核/細胞新机制，借助蛋清质组数据分析文件文件分析妇科疾病症状危险 和判断妇科疾病症状，知道新的药材靶点以着力推进药物开放，巧用蛋清质组数据分析文件文件指导性运动风格化医疗方法的选泽和推广，、开放π-HuB导航地图器，巧用手动智力的技术为我们给出运动风格化的安全菅理方法，进而着力推进通过蛋清质组学的实践教学智慧型临床新划时代的来到。

具体化对方

π-HuB 活动我委根据四大学习目标来阐明人體蛋白酶质组的秘密，并着力推进准确医治的发展壮大。

1. 发现了人的身体远离

数字5化解剖学办公空间：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：

● 集体/各器官的内部包含 ● 单独某个内部结构类型的蛋白酶质结构 ● 神经元内的球营养素组重点大分子在线

折射出搭配的原理：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 整治

生命安全周期公式规迹：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。

的状态区域：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：

● 跟踪具体临产前和引产后的阶段的蛋白酶质组心中规划 ● 制作繁琐病症壮大和现况步骤中繁琐核苷酸质组的垂直信息变化规律 ● 知道非基因遗传规律重要因素（如总共生下了微怪物组、生存原则和工作环境）对机体血清质组的危害

数据化类别：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. 打造 π-HuB 导航一体机器

虚拟现实游戏环境余地器材：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。

逼真模式化：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。

方式服务器：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。

拓扑结构凯立德导航图：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。

用： ● 追综健康生活趋势 ● 设定病毒问题测评和晚期评估的至关重要原则 ● 推动新的治疗方案介入具体措施和自动化治疗方案的發展 采用这两大关键，π-HuB 顶目将还有机会阐明机体蛋白酶质组的奥密，并力促精确医学的成长 ，不可能建立“智医”的公司愿景。

图1 π-HuB 的项目的总体布局目标值（图源：He, et al., Nature, 2024）

重要的支撑体系

π-HuB 建设项目将取决于五种基石来承受其的目标，并抓好其取得胜利推行。

1. 女性身体动物样例

收入繁多化：

● 剖析子子样本：从键康募捐者的尸首剖析中得到的地方、集体和活体子子样本。 ● 龙凤胎宝宝列队：用来换算群众中观察动物到的进化的遗传基因材质，并有利于掌控繁杂传染性疾病病征学调查中相混关键因素的反应。 ● 为人们的列队：出自市场不相同城市极具不相同生存手段和自然环境的个人独资的优质化量生物体样板的横段面回收利用。 ● 双向序列研究方案：操作非侵蚀性或侵蚀性较小的系统，以相较高的抽样频带宽度对键康自然人或享有键康或治療价值或最终结果的的定义暴漏的病患者的样本量参与抽样。

条件化的参考文献标注：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。

元统计数据的标准：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. 衡量的技术特色化

单神经元球脂肪酸组学 (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。

室内空间营养物质质组学：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。

血浆球膳食纤维类物质析：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。

功能键蛋清质组学：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. 求算高技术转型升级

统计数据合并与浅析：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。

可解悉手动智力 (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。

专业文学语言模特 (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. 大科学性基础上的设施

国设施设备/服务中心：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。

全国相互合作：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. 開放的资源

数据显示信息共享：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。

怪物内容学基本知识服务设施：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。

算层次结构：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. 知名探索团队图片

多课程合作协议：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。

决策程序学校：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。

技能施工和历史文化交流学习：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。

可以通过这五种体系，π-HuB 好项目将力争改变其阶段目标，并积极推动核苷酸质组学在药学业务领域的拜谱生物，决定性改变优质医疗卫生的战略目标。

图2 π-HuB 顶目的重点支撑体系（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑站

π-HuB 建设项目也遭受着这些挑站。

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. 大的数据：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据显示合成和组合：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。

预期收益优秀成果

π-HuB 工作流程亟需完成 30 年的奋力，提供一编上升性的工作成效，确保有目的医疗器械和智医的提升。以下的是 π-HuB 工作流程重新启动和研发关键时期（2024-2035年）的预期收益提供的工作成效。

1. 团队建设的工作原理

受损细胞款式介绍的蛋白酶质组图谱：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。

新原子核/体细胞共识机制：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. 蛋清质组结果导向的人生的方法导则

地球蛋白酶质组特性产品：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。

血清质健康生活评价：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. 淀粉酶质组指引的正确医学

人類蛋清质组本质特征资源英文：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。

新的微生物象征物和医治靶点：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 导航栏器

模拟阶段空间实验仪器：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 该项目预期目标授予的重要成果将大程度地推动了识贫诊疗和智医的成长，立身处世类绿色事业发展作成重要提供。

拜谱工作小结

π-HuB 工程大型创业项目有的是个着急心的工程大型创业项目，它有可能性完全影响各位对人体肌肉的表述，并助推精准度度医用的发展前景。实现国.际联合和科技研发研发，π-HuB 工程大型创业项目一般在未来生活更多的年内选取特大安全事故的提升，为慢性病防控和诊断仪、药品发掘和精准度度医用制作影响。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞新一带质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA核蛋白组项目经验，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深层次氨基酸质组学检查测量产品，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过酸、乳过酸、完好糖肽、半胱氨酸遮盖相应空間球蛋白组等特色技术，欢迎大家咨询！

学习论文资料：

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