身体是一个个往往比较比较较为繁复的装置，由几十一万亿个组织血内部分为，那些组织血内部型繁多，模块比较比较较为繁复，并会根据时候形成变了。球脂肪酸组学是探析身体球脂肪酸组的有效，针对于明白猿类怪物学至关极为重要。显然，身体球脂肪酸组的比较比较较为繁复度尚未仅确认遗传基因组新短信来预侧，且现今技艺也尚未装置性地校正其比较比较较为繁复度。近些近些年来，球脂肪酸组学技艺和计算公式有效的的进步为探析身体打造了新的时间。单组织血内部和范围球脂肪酸组学技艺还是可以打造更精致的球脂肪酸组新短信，而淬硬层读书和人员智力技艺还是可以协助我国更强地具体分析和说明那些数值。

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大型内容是一种个雄心壮志勃勃的国际级合作方式大型内容，其总体目标是经由提取和采取多模态营养物质质组数据报告源库来提升对科学家生态学学的体谅，并促进改革精准定位医疗服务和智医的转型。收录体现人體内部、结构和人体内脏的构造 制度化各类生态学的时候的大分子/内部制度化，经由营养物质质组数据报告源库预測病危险 和测试病，看见新的药物医疗靶点以促进改革抗癌药物開發，采取营养物质质组数据报告源库考核评价时尚化医疗预案的确定和提高，各类開發π-HuB导航仪器，采取人工费智力能力为人个带来了时尚化的卫生治理预案，关键在于促进改革立于营养物质质组学的实践性智慧型医学检验新划时代的来到。

按照制定目标

π-HuB 内容致力于采用几大方向来阐释人身体球膳食纤维组的奥密，并力促精准性的医疗卫生的发展壮大。

1. 表明机体机理

大数字信息局解房间：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：

● 组织开展/器宫的组织细胞根据 ● 单独细胞核的类型的蛋白酶质組成 ● 组织细胞内的蛋白酶质组管理中心分子结构互联网

表明共建的工作原理：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. 建设 Meta Homo Sapiens 模形

人生定期规划：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。

的情形环境：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：

● 跟踪一般临产前和顺产的时候的核脂肪酸组学校痕迹 ● 绘图更繁琐疾病症状提升和重大进展环节中更繁琐核蛋白质含量组的水平垂直动态的变化无常 ● 选定非遗传基因情况（比如说互利微海洋生物组、居住方案和氛围）对人体人体淀粉酶质组的作用

数字9化三维模型：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. 建立 π-HuB 凯立德导航器

人体方式的空间实验室设备：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。

真正对模型：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。

心态房间：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。

因果推测：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。

拓补车载导航图：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。

操作： ● 侦测身心健康足迹 ● 定议疾病症状风险分析评估报告格式和早原因的至关重要要素 ● 力促新的中药治疗行为矫正处理和智能化医疔技术的发展进步 利用这三种对方，π-HuB 投资项目将已成定局反映机体核核苷酸组的奥秒，并进一步推动识贫治疗的经济发展，以后体现“智医”的期望。

图1 π-HuB 顶目的总的对方（图源：He, et al., Nature, 2024）

的关键柱石

π-HuB 品牌将离不开五大柱式来撑起、其制定目标，并有效确保其成就 颁布。

1. 女性身体动物样表

种类各式各样化：

● 生理子样本量：从营养赠予者的女尸体生理中获得了的生殖器官、集体和活体子样本量。 ● 双胞胎宝宝序列：使用算起人群当中查看到的进化的遗传的物质，并能够促进把控繁多病病状学钻研中相混问题的不良影响。 ● 来源于人群当的序列：产于世界上有所差异沿海地区具备着有所差异现在的生活形式和区域环境的个头的高品质理微生物样表的横坡面整理。 ● 垂直序列的研究：软件应用非侵扰性或侵扰性较小的枝术，以相比较较高的抽样频次对正常生活个人独资或存在正常生活或手术治疗功用或成果的构成爆出的患病者的样本量展开抽样。

标准化管理化的注脚：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。

元数值准则：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. 估测技术性企业创新

单受损细胞血清质组学 (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。

前景蛋清质组学：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。

血浆核蛋白质含量酚类化合物析：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。

实用功能蛋清质组学：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. 统计技术设备不断创新

数据信息合并与具体分析：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。

可解釋人工费自动化 (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。

玄幻表达模式化 (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. 大科学学基础上装置

国家公共设施/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。

时代国际的合作：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. 建成材料

数剧共享资源：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。

海洋生物消息学基础知识安全设施：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。

统计架构图：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. 知名调查精英团队

多专业学位媒体合作：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。

管理平台：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。

专业能力搭建和人文精神洽谈：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。

依据这6大支撑点，π-HuB 投资项目将还有机会达成其梦想，并深入推进核脂肪酸组学在医药学域的APP，结果是达成深度贫困医疗设备的长远目标。

图2 π-HuB 楼盘的关键因素要素（图源：He, et al., Nature, 2024）

桃战

π-HuB 楼盘也遭受着一个成就。

1. 伦理道德：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. 大数据挖掘：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 统计数据生产和优势互补：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

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

预计重大成果

π-HuB 品牌有赖于用 30 年的埋头苦干，确认一类型超出性的收获，助推脱贫医疔和智医的提升。下述是 π-HuB 品牌开始和设计规划步骤（2024-2036年）的预期收益确认的收获。

1. 结构构造 的工作原理

受损细胞种类解答的核营养物质组图谱：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/体细胞管理机制：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. 高蛋白质组引领的生活手段手段方案

地球蛋清质组优点信息：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与不同生活方式相关的蛋白质组特征。

营养素质建康得分：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. 淀粉酶质组引领的会员精准营销医疗服务

社会血清质组特色市场：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。

新的怪物logo物和冶疗靶点：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

虚拟技术情况下地方设备：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 创业项目预估认定的重要成就将巨大地确保会员精准营销医院和智医的发展进步，为人处事类身体参公得到重要业绩。

拜谱工作小结

π-HuB 产品就是一个焦躁内心的产品，它有或许完全彻底该变我门对人體的明白，并力促精细医学的转型。顺利通过国际联盟合作共赢和高新科技自主创新，π-HuB 产品有希望在未来生活几百年内提供大的冲破，为皮肤疾病控制中心措施和的诊断、抗癫痫药物感觉和精细医学产生成就。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞新型那代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA球蛋白组项目经验，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宽度氨基酸质组学判断产品，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、全面糖肽、半胱氨酸掩盖包括空間核蛋白组等特色技术，欢迎大家咨询！

分类学术论文：

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