躯干是个和麻烦的整体，由数百5亿个神经細胞组成的，此类神经細胞类行层次性，技能麻烦，还有就是会因为期限發生变。蛋清质组学是探析躯干蛋清质组的实验性，自己对掌握人类文明菌物学至关首要。所以，躯干蛋清质组的麻烦性無法仅在表观遗传组企业信息内容来精准预测，且主要方法也無法整体性地检测其麻烦性。近几载以来来，蛋清质组学方法和确定实验性的持续发展为探析躯干提拱了新的次数。单神经細胞和范围蛋清质组学方法可提拱更精致化的蛋清质组企业信息内容，而的机器学习培训和人工工资自动化方法可的帮助自己很好地了解和释疑此类统计资料。

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内容不是个雄心勃勃勃勃的国外协作内容，其任务是在自动生成和充分巧用多模态核苷酸质组信息来提高对人类祖先生物体制品学的正确理解，并确保精准扶贫社区医疗和智医的发展前景。有探求人体受损神经细胞受损神经细胞、集体和部位的营造原因同时生物体制品全过程的分子结构/受损神经细胞菅理机制，在核苷酸质组信息估计病症可能性和检测病症，知道新的制剂靶点以确保抗癌药物产品建设，充分巧用核苷酸质组信息访谈提纲特点化开展方法设计的会选择和网站优化，同时建设π-HuB导航导航器，充分巧用劳动力智会技术应用为本人给出特点化的卫生菅理方法设计，于是确保来源于核苷酸质组学的实行智会临床医学新年代的即将来临。

实际阶段目标

π-HuB 工程重要途径进行两大制定目标来蕴含机体淀粉酶质组的探索与发现，并持续推进脱贫医疗卫生的成长 。

1. 出现 人体人体设计原理

加数化局解空间区域：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：

● 公司/感觉器官的人体细胞组成了 ● 1个血细胞类别的胆固醇质组合而成 ● 神经元内的营养物质质组管理中心碳原子电脑网络

蕴含打造远离：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. 的开发 Meta Homo Sapiens 模特

生活频次痕迹：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。

状态下服务器：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：

● 监视关键临产前和产妇一阶段的淀粉酶质组重点行驶轨迹 ● 生成繁复急病發展和新况的过程中繁复球核苷酸组的横向联系动态数据變化 ● 来确定非隔代遗传关键因素（比如说共融微动物组、日子习惯和生态）对人体人体血清质组的印象

小数化建模方法：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. 实现 π-HuB 凯立德导航器

模拟状况三维空间分析仪器：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。

真實绘图：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。

拓扑结构导航地图图：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。

app： ● 侦测身心健康航迹 ● 分类疾病症状隐患评估方法和所以，金星由于这些原因诊断仪的注重环境因素 ● 着力推进新的控制介入方式和智力诊疗做法的成长 按照这四种对方，π-HuB 创业项目将一般表明人休核苷酸质组的奥妙，并促使靶向治疗的成长，结果是改变“智医”的长远目标。

图1 π-HuB 内容的总的任务（图源：He, et al., Nature, 2024）

要点支柱产业

π-HuB 項目将依附于四大体系来支撑力其计划，并确保安全生产其取得胜利颁布。

1. 我们身体生物技术范例

来原复杂化化：

● 生理样表：从绿色健康捐献者的尸首生理中荣获的人体系统、集体和活体样表。 ● 双胞胎宝宝序列：使用测算人群当中关察到的遗传病变异的遗传病成份，并有助调整繁琐患病原因学研究方案中相混元素的关系。 ● 针对大学生消费群体的列队：源于当今世界不一样省市还具有不一样的社会环保方法和环保的每一个人的高的品质量生物制品模本的横横截面搜集。 ● 坚向列队理论研究：应该用非入侵性或入侵性较小的的技术，以相对应较高的监测频繁对安全每一个人或都具有安全或中药治疗有何意义或报告的概念显示的客户的样本量去监测。

原则化的批注：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。

元资料基准：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. 估测科技去创新

单細胞球胆固醇组学 (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。

空间区域淀粉酶质组学：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。

血浆蛋白酶质混合物析：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。

技能蛋清质组学：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. 算起高技术不断创新

统计数据推进与研究：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。

可理解劳动力智力 (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。

玄幻计算机语言模型工具 (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. 大实验条件措施

国内基础设施/学校：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。

国际上媒体合作：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. 开放政策成本

大数据互享：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。

生物体内容学基本条件油烟净化器：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。

折算层次结构：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. 世界探讨团队图片

多课题联合：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。

管理培训机构：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。

实力基本建设和历史文化聊天：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。

顺利通过这六个支撑体系，π-HuB 创业项目将现已达到其制定目标，并着力推进淀粉酶质组学在医学专业行业领域的利用，终结达到准确医疗保障的宗旨。

图2 π-HuB 大型项目的最为关键的要素（图源：He, et al., Nature, 2024）

探索

π-HuB 活动也要面临着有些挑战模式。

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. 大信息：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据文件出现和资源整合：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。

期望值科技成果

π-HuB 品牌为了更好地借助 30 年的奋发努力，要先拿到一系类突破自我性的成功，带动招商精准医疗机构和智医的转型。以上是 π-HuB 品牌启动的和规划设计阶段中，（2024-203五年）的预计要先拿到的成功。

1. 组织机构整合方式

体细胞款式解答的血清质组图谱：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/神经元新机制：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. 血清质组层面的衣食住行方式规范

人类文明淀粉酶质组的特征自然资源：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。

淀粉酶质稳定打分：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. 蛋清质组导向型的招商精准医药

人蛋白酶质组表现资源性：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的生物体标记物和制疗靶点：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 导行器

虚似模式区域检测仪器：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 新项目预期收益要先拿到的成就将巨大地促进改革深度贫困医疗卫生和智医的发展壮大，处世类身体人事作出非常大的供献。

拜谱个人总结

π-HuB 工程一个高兴內心的工程，它有可能会恢复原状变化我们大家对人体肌肉的解释，并进一步推动脱贫扶贫医药的快速发展。能够 全球企业合作和科学创新发展，π-HuB 工程还有机会在未來十多年内争取重点进阶，为疾患預防和确诊、类药得知和脱贫扶贫医药作出影响力。

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第二代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA蛋白质组项目经验，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强度蛋清质组学检查测量产品，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、完正糖肽、半胱氨酸突显各类环境空间蛋清组等特色技术，欢迎大家咨询！

基准文献综述：

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