身体都是个以及繁复的模式，由二十余千亿个内部组合，那些内部性质有很多，职能繁复，且会随周期出现变动。球淀粉酶酶质组学是调查身体球淀粉酶酶质组的学科合理，相对于认识咱们人类微生命学科至关注重。可是，身体球淀粉酶酶质组的繁复性没有办法仅实现DNA组内容来推测，且现今技術也没有办法模式性地自动测量其繁复性。历余年来，球淀粉酶酶质组学技術和算学科合理的进步发展为调查身体给出数据信息了新的机会英语。单内部和办公空间球淀粉酶酶质组学技術能够给出数据信息更柔性生产的球淀粉酶酶质组内容，而深度的练习和人工处理智能化技術能够帮咱们更快地解析和解释清楚那些数据信息。

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項目不是个雄心勃勃勃勃的国际上达成合作項目，其受众是能够转为和再生再生使用多模态核营养素组资料来提高对人怪物学的领悟，并着力推进精准扶贫医疗保健和智医的进步。包涵蕴含体内集体生殖细胞、集体和人体内脏的构造 道理或怪物全过程的氧分子/集体生殖细胞原则，能够核营养素组资料予测肠道慢性病高风险和鉴别诊断肠道慢性病，发觉新的药物剂量靶点以着力推进抗癌新药研发培训，再生再生使用核营养素组资料检查指导个人风格文字化方法细则格式的选定 和简化，或发展π-HuB导行器，再生再生使用人工控制聪明技术水平为我带来个人风格文字化的键康维护细则格式，若想着力推进源于核营养素组学的应用聪明医学专业新思想英文的迎来。

具体实施任务

π-HuB 工程项目致力于经过四大指标来呈现人的身体核营养素组的奥妙，并引领招商精准医治的壮大。

1. 发现了人體关键技术

数子化剖析房间：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：

● 组识/内脏器官的细胞系分为 ● 单独某个体细胞类别的蛋清质组成的 ● 组织内的蛋白酶质组中心点氧分子数据网络

蕴含引入原理图：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. 制作 Meta Homo Sapiens 类别

一生周期怎么算路径规划：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。

状态下区域：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：

● 追查主要的产前检查和生产后环节的蛋清质组公司曲线 ● 绘图繁琐妇科疾病成长 和重大突破时候中繁琐核氨基酸组的可以动态图片波动 ● 设定非遗传的条件（列举总共生下了微菌物组、生存方法和工作环境）对机体膳食纤维质组的直接影响

数字6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. 构造 π-HuB 导航导航器

虚拟软件状况空間实验室设备：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。

现实模式化：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。

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。

拓扑关系网站导航图：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。

应用： ● 追综的健康痕迹 ● 定位问题风险存在评价指标和中期初步判断的决定性关键因素 ● 统筹推进新的根治调控机制和智慧诊疗的方法的进步 能够 这三个大个人目标，π-HuB 项目流程将力争表明人体人体胆固醇质组的奥秒，并着力推进有目的医疗服务的转型，终于实现目标“智医”的愿景是什么。

图1 π-HuB 产品的整体来说梦想（图源：He, et al., Nature, 2024）

主要支柱产业

π-HuB 楼盘将相信6大先导性来支撑点其指标，并为了确保其成功创业制定一个。

1. 人体细胞生物制品范本

的来源多彩化：

● 解刨样品：从营养赠予者的的遗体解刨中获得了的脏器、阻止和活体样品。 ● 龙凤胎宝宝序列：广泛用于计算方法消费人群中关察到的基因变异的基因遗传材料，并能保持保持麻烦疾病症状病症学分析中杂乱各种因素的影向。 ● 源于年龄层的列队：发源地球各个中南部极具各个人生习惯和环境的个人的优线质量生物技术样板的横有点复杂获取。 ● 横纵链表论述：用非入侵性或入侵性较小的技术性，以相比较高的抽样概率对良好整体或具备有良好或开展价值或結果的定位展现的患儿的样例来进行抽样。

细则化的标注：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。

元的数据基准：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. 估测技術特色化

单细胞膜蛋清质组学 (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。

空間淀粉酶质组学：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。

血浆球蛋白酚类化合物析：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。

系统球核苷酸组学：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. 测算技巧不断创新

统计资料转型与深入分析：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。

可解读工人智能化 (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。

较大型语言表达方式建模 (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：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. 大实验框架措施

地方公共设施/咨询中心：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。

国际性协议：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. 对外开放影视资源

数据源分享：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。

动物信息查询学基础性公共设施：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。

统计框架图：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. 亚太论述微商团队

多科目合作的：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。

策略结构：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。

技能投建多元文化产业洽谈：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。

利用这六个核心，π-HuB 活动将还有机会保持其总体目标，并着力推进核营养素组学在医药学方面的用途，既定保持会员精准营销医学的宗旨。

图2 π-HuB 该项目的的关键支柱产业（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑戰

π-HuB 业务也要面临着些试练。

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. 大资料：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 的数据生成二维码和合并：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。

预想成功

π-HuB 内容指在经过 30 年的积极，达到一型号击破性的工作成效，促进改革精准扶贫医辽和智医的转型。接下来是 π-HuB 内容开始和研发时段（2024-2033-5年）的预期结果达到的工作成效。

1. 安排构造 道理

细胞系的类型解释的蛋白质组图谱：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。

新氧分子/癌细胞机制化：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. 血清质组市场导向的的生活策略规程

物种进化球营养素组症状物资：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。

血清质绿色健康评判：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. 核蛋白组市场导向的精准度医治

人類核高蛋白组特性资源共享：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。

新的生物工程标识物和改善靶点：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 导行器

模拟工作状态前景议器：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 内容预想作为的成就将较大地推向会员精准营销社区医疗和智医的发展方向，处世类的健康自己事业产生特大安全事故业绩。

拜谱总结

π-HuB 产品是一种个激动不已心的产品，它有或者彻底删除文件修改当我们对体内的认识，并深入推进靶向医治的转型。能够 国外合伙和技术企业创新，π-HuB 产品有机会在以后十几年内有重点冲破，为妇科疾病杜绝和珍断、类药物发现和靶向医治设计出奉献。

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新一批质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA蛋白酶组项目经验，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强度球蛋白组学验测产品，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、完好糖肽、半胱氨酸呈现或区域血清组等特色技术，欢迎大家咨询！

可以参考文章：

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