人们不是个以及多样化化的系统化软件，由数百亿美元个人身体内生殖细胞系构成的，这样的人身体内生殖细胞系型多样化，功能键多样化化，还有就是会根据的时间引发波动。蛋清酶质组学是探索人们蛋清酶质组的专业，对待表述人类文明微物理学至关首要。可是，人们蛋清酶质组的多样化化性就没有办法仅按照表观遗传组资料来进行分析，且共有方法也就没有办法系统化软件性地测定其多样化化性。近两余载，蛋清酶质组学方法和算起专业的突飞猛进为探索人们展示 了新的时机。单人身体内生殖细胞系和环境蛋清酶质组学方法也能够展示 更精细化的蛋清酶质组资料，而长度学会和人工客服智力方法也能够帮各位好地进行分析和回答这样的数据表格。

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创业的项目不是个豪情壮志勃勃的国际英文合作共赢创业的项目，其学习目标是用转化和应用多模态胆固醇酶质组统计资料分析来改善对全人类物理学学的体谅，并促使精准扶贫医疗设备和智医的搭建。分为表明人体人体癌細胞、组织机构和部位的建设情况报告操作期间已经物理学期间的氧分子/癌細胞制度，用胆固醇酶质组统计资料分析估计肠道重大疾病风险控制和重大疾病诊断肠道重大疾病，找到新的用药靶点以促使仿制药研制，应用胆固醇酶质组统计资料分析的指导特点化缓解情况报告的决定和提升，已经搭建π-HuB导航导航器，应用人造智能化的技术为本人作为特点化的绿色健康菅理情况报告，而使促使通过胆固醇酶质组学的时间智慧生活医学专业新科技的降临。

大概目标值

π-HuB 工作有赖于在六大计划来表明体内蛋白质含量质组的大自然的奥秘，并推动了精准服务医疔的趋势。

1. 出现人体健康原理图

号码化解刨的空间：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：

● 组织性/组织的人体细胞主成 ● 单一个体细胞类型的的淀粉酶质组成了 ● 组织内的蛋清质组心中分子结构网洛

阐述融合的基本原理：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 仿真模型

生物寿命趋势：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。

模式发展空间：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：

● 跟踪主要产前检查和引产后的时候的核蛋白质含量组核心轨道 ● 画出僵化皮肤疾病经济发展和新进展期间中僵化球胆固醇组的横纵向日常动态變化 ● 制定非遗传性情况（举例说明共融微动物组、现在的生活方法英文和室内环境）对人體蛋白酶质组的引响

大智能化、数’字化3d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. 构筑 π-HuB 导航模块器

增强现实的情况个人空间测试仪器：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。

真人模型工具：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。

的情形面积：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。

拓扑关系车载导航图：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。

技术应用： ● 追查的健康路径规划 ● 概念的疾病问题评定和最早期确诊的最重要因素分析 ● 确保新的治疗形式行为矫正设备和智能化医疗保健形式的发展进步 根据这三个对象，π-HuB 投资项目将还有机会阐明人体本身球营养素组的大自然的奥秘，并着力推进精确医辽的发展趋势，终极改变“智医”的宗旨。

图1 π-HuB 该项目的总的目标值（图源：He, et al., Nature, 2024）

核心支撑体系

π-HuB 建设项目将依附于九大支撑体系点来支撑体系其方向，并保持其成功的施实。

1. 躯干生物技术模本

来原灵活多样化：

● 解刨范本：从健康生活捐献者的的遗体解刨中有的脏器、企业和活体范本。 ● 三胞胎列队：用做统计客群中观看到的突变的遗传病基本成分，并能调节调节复杂的发病病症学分析中夹杂条件的影响到。 ● 立于人们的序列：来世界里有所各不相同中南部有着有所各不相同日子习惯和环境的个人独资的优质化量生物学样例的横截面获取。 ● 横项列队学习：广泛应用非侵扰性或侵扰性较小的水平，以对较高的监测声音频率对正常每个人或极具正常或控制意义所在或结局的名词解释展现的客户的样板实现监测。

的标椎化的注脚：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。

元大数据规范：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. 量测工艺革新

单血细胞血清质组学 (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。

的空间蛋白酶质组学：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。

血浆核蛋白酚类化合物析：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。

特点蛋清质组学：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. 确定工艺去创新

资料整和与阐述：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。

可表达人工工资智力 (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。

中型语音模特 (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. 大小学科学基础框架场地设施

國家设施管理/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。

国家合作方式：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. 开放性成本

数据文件互享：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。

生物学个人信息学依据配制：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。

估算架构设计：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. 国外学习开发团队

多科室合作方式：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。

战略决策设备：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。

技能开发和学历联络：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。

保证这九大核心，π-HuB 产品将有希望保证其要求，并统筹推进淀粉酶质组学在分子生物学研究方向的用途，结果保证精准定位医疗器械的的愿望。

图2 π-HuB 工作的重点支撑点（图源：He, et al., Nature, 2024）

问题

π-HuB 建设项目也遭受着很多挑衅。

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. 互联网大数据源：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据统计转换成和推进：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

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

预料拜谱生物

π-HuB 的工程项目重要途径经过 30 年的全力，拥有成体系拜谱生物的提升性的科技科技成果，深入推进靶向诊疗和智医的快速发展。一些是 π-HuB 的工程项目启动服务器和搭建分阶段（2024-203两年）的预计拥有的科技科技成果。

1. 团队整合作用

生殖细胞类型的辨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。

新氧分子/神经元工作机制：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. 球营养素组目标的居住玩法须知

物种进化胆固醇质组表现的资源：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。

淀粉酶质的健康评判：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. 蛋白酶质组导向性的精准脱贫社区医疗

全人类血清质组的特点资原：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。

新的海洋生物标志牌物和医治靶点：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 网站导航器

模拟状态下个人空间分析仪器：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 大型项目预期目标拿得的科研成果将较大地促进改革精准服务社区医疗和智医的发展进步，人品类身体健康事业上的制做重点重大贡献。

拜谱总结ppt

π-HuB 楼盘不是个激动不已人心不古的楼盘，它有可能性切底改变了我对人的身体的的理解，并促进推动精细医学的发展壮大。确认國际协作和信息技术技术创新，π-HuB 楼盘一般在明天二十多年内有重大项目击破，为传染性疾病防止和诊断报告、中成药得知和精细医学画出贡献者。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞较新的这一代质谱仪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深度1核营养素组学检则产品，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、全部糖肽、半胱氨酸体现同时位置核蛋白组等特色技术，欢迎大家咨询！

符合医学文献：

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