女性身体也是个相当麻烦的体统，由不低于数十5亿个上皮受损上皮细胞组成了，这个上皮受损上皮细胞型号各式各样，实用功能麻烦，有时候会渐渐日子产生转变。蛋清酶质组学是设计女性身体蛋清酶质组的合理，我们公司对认知猿类生物体学至关关键性。可是，女性身体蛋清酶质组的麻烦性就没有办法仅借助遗传基因组新短信来预测数据信息分析，且已有技艺也就没有办法体统性地检测的其麻烦性。近些年以来，蛋清酶质组学技艺和确定合理的努力为设计女性身体供给了新的时间。单上皮受损上皮细胞和发展空间蛋清酶质组学技艺能否供给更小而精的专业化的蛋清酶质组新短信，而层次学习的和手工智能化技艺能否幫助我们公司更有效地数据信息分析和表示这个数据信息。

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的楼盘就是个胸怀大志勃勃的全国协作的楼盘，其最终目标是使用转换和回收利用率率多模态营养素质组大数据资料资料来增强学习对全人类怪物学的领悟，并推向深度贫困医学专业和智医的发展壮大。还有体现人们神经元、集体和人体系统的创建方式和怪物整个过程的碳原子/神经元缘由，使用营养素质组大数据资料资料預测发病投资风险和的诊断发病，察觉新的用量靶点以推向药物研发部门，回收利用率率营养素质组大数据资料资料访谈提纲性情化手术治疗工作工作方案的选和整合，和建设π-HuB导航仪器，回收利用率率劳动力自动化技术性为私人展示 性情化的正常管理方法工作工作方案，然而推向对于营养素质组学的社会实践谋略医学专业新现时代的出现。

基本受众

π-HuB 内容旨在按照按照三总体目标来阐述人体内核高蛋白组的探索与发现，并助推精准脱贫社区医疗的不断发展。

1. 察觉体内原因

数字式化分析空間：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：

● 机构/器脏的神经细胞成分 ● 单独某个细胞膜类别的蛋清质结构 ● 细胞膜内的淀粉酶质组主碳原子网上

阐明整合工作原理：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. 开拓 Meta Homo Sapiens 实体模型

性命周期怎么算轨道：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。

环境面积：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：

● 跟踪一般临产和生产后步骤的营养物质质组重心轨道 ● 制图多样化病成长 和进度具体步骤中多样化球膳食纤维组的可以的动态变换 ● 制定非基因遗传原因（假如共融益生菌工程组、生活水平方式英文和区域环境）对人體蛋白酶质组的危害

字母化模特：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. 倡导 π-HuB 导航地图器

虚拟软件方式办公空间实验室设备：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。

真时对模型：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。

动态区域空间：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。

应运： ● 定位跟踪健康保健路径 ● 基本概念症状投资风险测试和早期时候判断的决定性原则 ● 力促新的进行治疗纠正办法和智力医辽策略的不断发展 利用这三个目标值，π-HuB 活动将力争探求人们血清质组的奥妙，并积极推动精准度医院的壮大，终极体现“智医”的期望。

图1 π-HuB 项目流程的总体设计工作目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

重中之重柱石

π-HuB 项目流程将赖以生存6大支柱来支柱其学习目标，并有效确保其完成执行。

1. 人菌物模本

源头层次性化：

● 剖析样板：从键康慈善捐赠者的死尸剖析中有的人体系统、进行和活体样板。 ● 孪生序列：用以计算方式消费群中观测到的遗传病变异的遗传发病原缘由，并有助于、管理简化问题发病原因学科学研究中掺杂缘由的关系。 ● 依据大学生消费群体的列队：出于坏境不相同地更具不相同生话策略和坏境的整体的质量高管理量生物体样表的横坡面持续。 ● 竖向序列科研：应用非侵犯性或侵犯性较小的技术性，以相对来说较高的抽样平率对正常整体或还具有正常或制疗价值或导致的定位显示的女性的范本实施抽样。

要求化的引用：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。

元大数据规定：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. 测量方法高技术改革创新技术

单人体细胞血清质组学 (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。

空間血清质组学：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。

血浆胆固醇质类物质析：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。

系统核胆固醇组学：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. 计算技术性自主创新

数值优势互补与研究：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。

可释疑人工客服电话智慧 (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。

超大型语种仿真模型 (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. 大专业的基础场地设施

国家的公用设施/基地：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。

国际上合作协议：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. 盛开环境资源

数据表格共享服务：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。

生物技术短信学依据公共设施：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。

算出框架的：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. 国际上深入分析项目团队

多各学科合作关系：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。

决策程序构造：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。

特性建没和古文化互动交流：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。

完成这六个立柱，π-HuB 内容将还有机会控制其任务，并持续推进蛋清质组学在分子生物学科技领域的应该用，终极控制优质医疗保障的长远目标。

图2 π-HuB 好项目的关键点先导性（图源：He, et al., Nature, 2024）

桃战

π-HuB 内容也有着着部分问题。

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. 大数剧：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 的数据制成和构建：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。

期望成功

π-HuB 项目流程流程广泛宣传能够 30 年的努力的，达成几种的击破性的课题，推动精准性的医学和智医的发展壮大。如下是 π-HuB 项目流程流程开始和建设分阶段（2024-2033-5年）的期望达成的课题。

1. 组建整合目的

神经元类解答的淀粉酶质组图谱：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。

新分子式/细胞系策略：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. 球高蛋白组科研开发的人生方式英文要点

猿类蛋清质组特证材料：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。

核蛋白的健康评估：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. 血清质组结构优化的正确医疗卫生

人体氨基酸质组表现影视资源：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的生物技术标志牌物和冶疗靶点：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 汽车导航器

虚拟现实情形环境空间检测设备：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 内容逾期得到的工作成效将无穷的地促使会员精准营销医院和智医的开发，为人处事类正常视野得出重特大荣誉奖。

拜谱总结

π-HuB 品牌不是个兴奋心窝的品牌，它有也许彻彻底底转换我门对人體的认识，并推进靶向医院管理的发展趋势。完成展览合作协议和科持自主创新，π-HuB 品牌力争在前景一百多年内作为比较重要强化，为肠道疾病和预防和诊治、食用的药物挖掘和靶向医院管理作出贡献者。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞新型第一代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA淀粉酶组项目经验，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的深度球营养素组学检查测量产品，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、完整篇糖肽、半胱氨酸绘制还有发展空间蛋白酶组等特色技术，欢迎大家咨询！

规范学术论文：

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