体内是个较为缜密的平台，由数百5亿个身休组织组成的，等身休组织类型、多样化，能力缜密，与此同时会随着准确时间的推移准确时间突发转变。血清酶质组学是深入深入分析体内血清酶质组的完美有效，而言定义.我生物体学至关必要。可是，体内血清酶质组的缜密性没办法仅能够 染色体组消息来深入分析，且目前拥有高技能水平也没办法平台性地预估其缜密性。近两载以来，血清酶质组学高技能水平和核算完美有效的进一步为深入深入分析体内具备了新的好机会。单身休组织和前景血清酶质组学高技能水平也就可以具备更精密细的血清酶质组消息，而深度1掌握和人为自动化高技能水平也就可以帮到.我更优质地深入分析和定义等动态数据。

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品牌是一种个雄心勃勃勃勃的國际合作的品牌，其关键是采用制成和巧用多模态血清质组的数剧来不断增强对人们菌物学的谅解，并促使招商精准医疗机构和智医的发展方向。属于呈现人體受损细胞核、组织开展和人体内脏的勾勒原则和菌物工作的原子/受损细胞核体制，采用血清质组的数剧予测疫情风险性和程度疫情，发掘新的类药靶点以促使抗癌新药研发培训，巧用血清质组的数剧检查指导特点时尚化治愈设计设计的选定和网站优化，和设计π-HuB车载导航器，巧用手动自动化能力为他人出具特点时尚化的安全健康监管设计设计，若想促使应用场景血清质组学的应用智慧云医美新的时代的降临。

到底个人目标

π-HuB 楼盘广泛宣传按照几大的目标来体现了人体肌肉血清质组的奥密，并深入推进靶向医治的發展。

1. 察觉到人体肌肉机制

数智化化剖析地方：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：

● 团体/心脏的受损细胞主成 ● 单独細胞方式的蛋清质成分 ● 細胞内的蛋白质含量质组重点大分子系统

体现创造出一个远离：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. 设计规划 Meta Homo Sapiens 3d模型

生命的意义阶段行驶轨迹：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。

的情形面积：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：

● 关注重要临产和生产后的时候的蛋清质组中间旅途 ● 绘出较为更复杂病提升和突破过程中中较为更复杂蛋白酶质组的横纵向动向变动 ● 决定非基因遗传规律因素分析（比如总共生下了微海洋生物组、家庭生活的方式和生态）对人休胆固醇质组的后果

自然数化模式化：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. 搭建 π-HuB 导航系统器

增强现实动态位置设备：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。

真实的整治：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。

情形空间区域：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。

因果判定：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。

拓扑结构导航模块图：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。

应用： ● 监视身心健康轨道 ● 定议患病问题鉴定和最早期初步判断的主要基本要素 ● 积极推动新的医治矫治办法和自动化整形方式的发展进步 可以通过这五大个人目标，π-HuB 工作将有机会体现人体人体营养素质组的奥密，并助推精细医疗保障的發展，然后满足“智医”的愿景是什么。

图1 π-HuB 该项目的整体来说个人目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

关键所在柱式

π-HuB 建设项目将赖以生存六种立柱来作为支撑其梦想，并为了确保其实现目标使用。

1. 人体健康海洋生物样板

來源齐全化：

● 剖析样例：从安全爱心捐赠者的尸身剖析中赢得的脏器、结构和活体样例。 ● 怀双胞胎列队：应用于计算年龄段中了解到的显性基因变异的显性基因营养成分，并不利于调控比较复杂的疾病病症学理论研究中相混情况的影晌。 ● 立于客户群体的链表：是来自于社会各个东北部包括各个生话方式方法和环保的自然人的高品安全性能生物制品模本的横横截面汇集。 ● 双向链表研究探讨：APP非倾入性或倾入性较小的能力，以对比较高的取样速度对绿色员工自身或含有绿色或的治疗含义或成果的概念爆出的人的范本开展取样。

要求化的标注：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。

元信息标准规范：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. 测定技术设备创新技术

单神经元蛋白酶质组学 (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。

服务器球营养物质组学：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。

血浆脂肪酸质多组分析：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。

功能键球蛋白质含量组学：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. 统计高技术特色化

数据文件构建与剖析：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。

可释义劳动力智慧 (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。

魔幻计算机语言建模方法 (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. 大小学科学地基设施管理

各国建筑设施/核心：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。

國際合伙：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. 盛开影视资源

数据显示公享：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。

动物信息学知识基础旅游基础设施：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。

计算公式架构图：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. 全国调查的团队

多科学配合：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。

投资决策医疗机构：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。

能力素质发展和民族文化洽谈：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。

在这九大先导性，π-HuB 业务将有希望达到其后面目标，并推动蛋清质组学在分子生物学行业的软件应用，后面达到精准脱贫医疗服务的规划。

图2 π-HuB 工程项目的要素柱式（图源：He, et al., Nature, 2024）

试炼

π-HuB 新项目也遭受着些许桃战。

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. 数据显示：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 的数据转化成和整理：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

4. 3D建模：构建一个复杂的计算机驱动的人体蛋白质组 Meta Homo Sapiens 模型。

预期想象成功

π-HuB 活动流程宗旨在按照 30 年的的努力，完成一产品冲刺性的重大成就，深入推进准确社区医疗和智医的的发展。低于是 π-HuB 活动流程加载和发掘阶段中，（2024-203四年）的预想完成的重大成就。

1. 组织化在校园营销推广活动的环节之中所构建操作过程

细胞核类详细分析的蛋白酶质组图谱：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。

新大分子/细胞系规则：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. 核高蛋白组向导的工作模式白皮书

我们核营养素组显著特点资源量：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。

蛋白酶质健康保健评分表：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. 球高蛋白组导识的精准脱贫医疗保障

我们蛋清质组功能信息：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。

新的菌物标识物和诊治靶点：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 汽车导航器

虚拟现实程序的空间实验室设备：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 品牌预期目标提供的重特大成果将极大程度地促进改革识贫医疗服务和智医的的发展，待人类安全健康事业有成得出重特大成就。

拜谱个人总结

π-HuB 建设创业項目就是一个紧张心的建设创业項目，它有已经切底改变了咱们对人體的定义，并促进正确医学管理的發展。实现香港国际配合和科技公司不断创新，π-HuB 建设创业項目极可能在素更多的年内拿到重大安全事故强化，为疫情防范和临床诊断、类药物发展和正确医学管理进行贡献率。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞近期新一批质谱仪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深层次血清质组学检侧产品，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、删改糖肽、半胱氨酸掩盖或者环境球蛋白组等特色技术，欢迎大家咨询！

分类文献资料：

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