躯干是一种个颇为繁琐的软件系统软件，由数万亿美元个細胞根据，他们細胞的类型多元，性能繁琐，和会近些这几年来的时间情况变动。血清质组学是探讨方案躯干血清质组的物理学，对於看法人類菌物学至关根本。显然，躯干血清质组的繁琐性没办法仅依据基因遗传组图片图片信息来精准预测，且共有枝术工艺也没办法软件系统软件性地检测其繁琐性。近些这几年来，血清质组学枝术工艺和计算出来物理学的的进步为探讨方案躯干作为了新的有机会。单細胞和三维空间血清质组学枝术工艺可能作为更小而精的专业化的血清质组图片图片信息，而长度学习知识和人工工资智能化枝术工艺可能关心各位较好地讲解和解釋他们大数据。

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大型工程是个壮志勃勃的國际战略合作大型工程，其目标值是能够 转为和运用多模态球高核核血清组数据分析文件源来提升对人类祖先生态学科技学的认识，并促进改革精准脱贫医疔和智医的趋势。涵盖揭露身体細胞、阻止和生殖器官的在校园营销推广活动的环节之中所构建原里及生态学科技整个过程的原子/細胞机理，能够 球高核核血清组数据分析文件源预測病危险和物理诊断病，发掘新的药靶点以促进改革仿制药研制开放，运用球高核核血清组数据分析文件源的指导风格化疗法方法的挑选和改善，及开放π-HuB导航地图器，运用人工控制智能化科技为个人的打造风格化的正常菅理方法，最终得以促进改革根据球高核核血清组学的实践内容中国智慧医学界新黄金时代的降临。

基本总体目标

π-HuB 新项目目的按照三关键来蕴含机体血清质组的奥秒，并推动了准确治疗的壮大。

1. 发觉机体机理

加数化分析房间：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：

● 组织化/的器官的癌细胞组合而成 ● 单独的受损细胞结构类型的球营养物质成分 ● 細胞内的蛋白质组重点分子结构网站

表明实现原则：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. 定制开发 Meta Homo Sapiens 建模

健康频次路径规划：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。

形态地方：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：

● 追查最主要临产和引产后的阶段的淀粉酶质组中央点迹 ● 画制简化重大疾病发展进步和重大突破阶段中简化蛋清质组的可以新动态变动 ● 确实非基因关键因素（举例说明共生关系微海洋生物组、工作玩法和区域）对人体肌肉核氨基酸组的会影响

数字1化绘图：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. 建设方案 π-HuB 导航导航器

虚拟技术方式环境空间检测设备：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。

真正三维模型：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。

阶段区域空间：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。

因果推断出：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： ● 追踪定位健康保健行驶轨迹 ● 理解问题危险主观因素鉴定和早期时候检查的核心主观因素 ● 持续推进新的开展调查的措施和智能化医疗设备做法的發展 变现这3个对方，π-HuB 工程将有希望阐明躯干蛋白质组的大自然的奥秘，并力促深度贫困治疗的发展壮大，然后变现“智医”的发展目标。

图1 π-HuB 項目的整体来说最终目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

根本立柱

π-HuB 活动将取决于六个核心来支撑架其关键，并保障其完美施实。

1. 人身体生态学范例

起源各异化：

● 局解样表：从建康募捐者的身体局解中才能得到的器管、组建和活体样表。 ● 多胞胎序列：用以来计算年龄段中关察到的突变的显性基因组成成分，并能够促进把握缜密慢性病病症状学研发中杂乱客观因素的直接影响。 ● 应用于年龄段的链表：产自世界里有差异 国家拥有有差异 工作方式方法和学习环境的私营企业的优质化量海洋生物模板的横纵剖面收藏。 ● 横向联系列队的研究：用非渗入性或渗入性较小的能力，以相较较高的采集工作频率对安全每个人或具备着安全或制疗有何意义或结论的分类暴露自己的客户的样本量做出采集。

标准的化的标注：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。

元数据报告标准的：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. 量测新技术去创新

单体细胞球核苷酸组学 (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。

室内空间核营养物质组学：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。

血浆核营养素成分析：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。

基本功能血清质组学：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. 算出新技术多元化

信息融合与探讨：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。

可解答人工工资自动化 (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。

中型文字模形 (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. 大物理学地基配制

国家公共设施/中心局：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。

世界公司合作：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. 开启资源的

资料电脑共享：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。

生物技术数据信息学基本知识措施：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. 國際深入分析管理团队

多发展合作协议：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。

策略系统：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。

工作能力构建和学历讨论：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。

在这六种基石，π-HuB 顶目将极可能改变其指标，并促进推动淀粉酶质组学在药学域的应用，后面改变靶向医疗保健的宗旨。

图2 π-HuB 項目的关健支柱产业（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑战性

π-HuB 好项目也会面临着些许挑站。

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. 数据资料转为和资源共享：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。

预期收益技术成果

π-HuB 该业务重在借助 30 年的认真，达到相关拜谱生物超过性的研究成效，促进精准服务医疗保健和智医的成长。下类是 π-HuB 该业务重启和建设价段（2024-203几年）的预计达到的研究成效。

1. 集体创设机制

组织细胞多种类型解释的蛋白质含量质组图谱：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/癌细胞措施：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. 高蛋白质组导向型的日子措施规程

人類蛋清质组表现资源性：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。

蛋清质营养健康評分：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. 蛋清质组市场导向的优质整形

人们的蛋白酶质组特殊性资源英文：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。

新的海洋生物标志的意思物和诊治靶点：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 导航模块器

虚似情形范围设备：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 内容预想争取的成效将大程度地着力推进精确治疗和智医的發展，待人类建康事业单位制作出重要功劳。

拜谱个人心得体会

π-HuB 工程工作流程不是个焦躁大学生消费群体的内心所想表达的工程工作流程，它有应该全面改变了.我对人体本身的定义，并助推招商精准脱贫整形的壮大。借助国外进行合作和新材料技术什么是创新，π-HuB 工程工作流程一般在中国未来几百年内认定非常大的提升，为慢性病避免和测试、治疗药物发展和招商精准脱贫整形弄出重大贡献。

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几代质谱仪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角度蛋清质组学查重产品，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碱化、乳碱化、完成糖肽、半胱氨酸淡化相应办公空间淀粉酶组等特色技术，欢迎大家咨询！

选取专著：

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