身休内内身休内内都是个以及繁复的体系，由不低于数十5亿个内部根据，等内部内型五花八门，功能表繁复，或者会跟随时期引发变化规律。蛋清酶酶质组学是研发定量分析身休内内身休内内蛋清酶酶质组的数学，而对于表述物种进化生态学学至关最重要。尽管，身休内内身休内内蛋清酶酶质组的繁复性始终是没办法 仅按照基因遗传组讯息来预測，且目前拥有枝术也始终是没办法 体系性地检测其繁复性。近期来，蛋清酶酶质组学枝术和确定数学的提高 为研发定量分析身休内内身休内内带来了了新的机率。单内部和面积蛋清酶酶质组学枝术就能够带来了更精深的蛋清酶酶质组讯息，而深度1自学和人力智能化枝术就能够促进大家很好地定量分析和定义等数据显示。

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业务也是个胸怀大志勃勃的国际性合作协议业务，其工作目标是进行绘制和充分巧用多模态核营养素组的参数报告来开展对手工怪物工程学的体谅，并助推精确医疗器械和智医的不断发展。分为论述人体内企业、企业和人体内脏的共建原里同时怪物工程时的碳原子/企业制度，进行核营养素组的参数报告予测发病安全风险和物理诊断发病，遇到新的药品靶点以助推抗癌新药研发部，充分巧用核营养素组的参数报告指导意见简约化治愈工作方案设计的使用和优化网络，同时开发建设π-HuB导航地图器，充分巧用手工智会技艺为各人提供了简约化的健康生活管理方法工作方案设计，而使助推系统设计核营养素组学的生活实践智会医学界新时期的降临。

实际上方向

π-HuB 投资项目宗旨在借助3大制定目标来证明躯干淀粉酶质组的大自然的奥秘，并促使精准服务医疗卫生的發展。

1. 发现人体组织作用

数字5化局解区域空间：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：

● 团体/人体系统的神经元构成的 ● 一个神经元型的核氨基酸形成 ● 癌细胞内的核氨基酸组主原子核wifi网络

阐释倡导原理图：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. 搭建 Meta Homo Sapiens 建模

健康期限趋势：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。

睡眠状态区域空间：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：

● 关注主要是孕前和生完孩子后时候的球蛋白质含量组公司旅途 ● 编写麻烦发病重大突破和重大突破的时候中麻烦蛋白质含量质组的横纵动态信息变迁 ● 认定非遗传基因主观因素（诸如总共生下了微菌物组、人生方式和周围环境）对机体蛋白酶质组的影向

号码化三维模型：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. 建设 π-HuB 导航地图器

没有实体心态服务器仪器设备：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。

真人对模型：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。

形态办公空间：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。

因果判断：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。

适用： ● 侦测身体曲线 ● 定意问题高风险评定和初期的诊断的必要条件 ● 促进改革新的手术治疗诊治工作和自动化医用技巧的经济发展 经由这五大梦想，π-HuB 创业项目将有希望呈现机体胆固醇质组的奥妙，并推动了优质治疗的发展前景，终于做到“智医”的的愿望。

图1 π-HuB 項目的总体性的目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

重中之重柱石

π-HuB 大型项目将依附于四大基石来支撑体系其方向，并狠抓其获得成功具体实施。

1. 人体细胞生态学样板

來源多彩化：

● 剖析样版：从身体受赠者的尸身剖析中赢得的各器官、机构和活体样版。 ● 双胞胎宝宝链表：主要用于计算出来年龄段中洞察分析到的变种的隔代遗传重要因素，并有利于促进管控错综复杂发病病源学调查中相混重要因素的导致。 ● 立于年龄层的列队：产于游戏世界与众各种不同城市具有着与众各种不同生存形式和室内环境的生命的优质化量生物体子样本的横横截面抽取。 ● 纵向设计序列探索：软件应用非入侵性或入侵性较小的系统，以相较较高的采集系统频繁 对绿色个人用户或都具有绿色或手术治疗重大意义或成果的定议爆出的爱美者的样品做采集系统。

条件化的引用：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。

元数据文件细则：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. 检测的方法转型升级

单神经细胞球脂肪酸组学 (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。

余地蛋白酶质组学：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。

血浆核苷酸质混合物析：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。

功能模块球蛋白质含量组学：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. 来计算枝术创新技术

数据库资源优化配置与定量分析：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。

可理解人工处理智力 (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。

中大型语言表达建模 (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. 大生物学基础条件设施设备

国家设施设备/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。

國際进行合作：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. 建成资源量

统计数据手机共享：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。

生态学问题学根本措施：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。

计算公式三层架构：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. 知名探索团体

多基础学科相互合作：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。

科学决策结构：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。

力量规划和文化传承交换：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。

能够这几大支撑，π-HuB 工作将力争变现其梦想，并深入推进核氨基酸组学在医药学各个领域的适用，终极变现精准定位医疗机构的经营理念。

图2 π-HuB 业务的的关键支撑点（图源：He, et al., Nature, 2024）

的挑战

π-HuB 顶目也要面对着点挑衅。

1. 论理：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. 大数据应用源：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据表格产生和组合：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

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

目标重大成果

π-HuB 的好项目契机用 30 年的努力奋斗，认定一全系列攻克性的工作重大成就，推向会员精准营销医疗卫生和智医的趋势。这是 π-HuB 的好项目重启和发展一阶段（2024-2033-5年）的估计认定的工作重大成就。

1. 组织安排整合机制

人体细胞种类介绍的血清质组图谱：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。

新原子核/组织细胞制度：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. 核营养物质组主导的活动方式英文规范

人类进化蛋白酶质组基本特征能源：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。

核营养素营养评分系统：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. 核蛋白组导识的精准定位医用

人類淀粉酶质组共同点物资：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的生物体图标物和手术治疗靶点：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 凯立德导航器

虚拟软件动态服务器仪器设备：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 建设项目预期结果获取的重特大成就将非常大地促进推动靶向医疗服务和智医的趋势，做人类建康事业单位制作重特大供献。

拜谱个人心得体会

π-HuB 产品都是个着急人心的说说的产品，它有应该切底改动.我对人体肌肉的看法，并力促精确医疗卫生卫生的成长。利用國際的合作和科技开发转型升级，π-HuB 产品即将在将来十几年内拿得大的挑战，为症状防范和诊治、中药出现和精确医疗卫生卫生搞出业绩。

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第一代质谱仪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进一步核蛋白质含量组学检查测量产品，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过酸、乳过酸、详细完整糖肽、半胱氨酸呈现或是三维空间蛋清组等特色技术，欢迎大家咨询！

基准文献：

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