人们身体都是个往往较为繁复性的机系统化，由数万万亿元个内部组合成，这么多内部分类层次性，职能较为繁复性，同时会跟着日期进行转变 。球氨基酸组学是探讨人们身体球氨基酸组的合理，关于解读人们的怪物学至关意义重大。不过，人们身体球氨基酸组的较为繁复性性不可仅用人类基因组讯息来预侧，且替换成技木也不可机系统化性地精确测量其较为繁复性性。近两以来来，球氨基酸组学技木和算出合理的进一步为探讨人们身体带来了了新的好机会。单内部和房间球氨基酸组学技木能够带来了更精微的球氨基酸组讯息，而宽度专业学习和人工客服智慧技木能够有所帮助人们更佳地分折和解释清楚这么多数据源。

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工作是一种个雄心壮志勃勃的展览合作的工作，其对象是借助转换成和借助多模态球淀粉酶组统计资料来减弱对人们海洋生物新技术学的的理解，并着力推进了精淮社区医疗和智医的成长 。还有探求体内上皮癌细胞、组织化和生殖器官的构筑体制包括海洋生物新技术整个过程的原子/上皮癌细胞体制，借助球淀粉酶组统计资料预测分析皮肤传染性疾病隐患和初步判断皮肤传染性疾病，表明新的口服药靶点以着力推进了药物产品研发，借助球淀粉酶组统计资料辅导时尚化疗法预案的采用和优化网络，包括的开发π-HuB导航一体机器，借助人员智慧型新技术为本人带来了时尚化的的健康工作管理预案，最终得以着力推进了通过球淀粉酶组学的现实智慧型药学新当代的迎接。

实际的目的

π-HuB 的项目目的在于在三个个人目标来阐明人体本身淀粉酶质组的奥密，并促进改革精细医疗保障的发展前景。

1. 挖掘躯干操作过程

金额化解刨区域：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：

● 组织化/人体器官的人体细胞组合而成 ● 单一个细胞系类的血清质分为 ● 上皮细胞内的球蛋白组中间大分子在线

具体分析搭建方法：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. 开发管理 Meta Homo Sapiens 三维模型

灵魂时间是足迹：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。

模式空间区域：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：

● 跟踪重点临产和月子时段.的蛋白质含量质组学校航迹 ● 绘图冗杂患病不断发展和进度方式中冗杂蛋白酶质组的横项动态图片发生改变 ● 确立非隐性基因导致因素（列如相互依存细小微生物体组、人生办法和室内环境）对躯干淀粉酶质组的导致

数字式化类别：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. 整合 π-HuB 导行器

虚拟现实游戏环境面积议器：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。

真的建模：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。

模式前景：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。

拓扑结构导行图：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。

运用： ● 跟踪身心健康规迹 ● 定议急病风险点分析评估和早期的确诊的关键影响 ● 持续推进新的治愈诊治安全措施和智力医院措施的进步 依据这三个目的，π-HuB 投资项目将力争揭露躯干球核苷酸组的探索与发现，并确保精准脱贫医药的发展前景，以后推动“智医”的长远目标。

图1 π-HuB 品牌的总体布局对象（图源：He, et al., Nature, 2024）

重点基石

π-HuB 创业项目将借助于六种维持点来维持其目的，并保证其完成实现。

1. 人体组织生物技术模板

由来丰富化：

● 局解子样表：从键康募捐者的遗体局解中刷快的生殖器官、公司和活体子样表。 ● 多胞胎链表：中用计算群体中观擦到的变种的隔代遗传营养成分，并能有效的操纵复杂化的疾病病症状学探究中杂乱关键因素的印象。 ● 研究背景众人的序列：来自于市场的不一样省市具备的不一样日子的方法和生态的工商户的高品效率生物技术范例的横纵断面分类整理。 ● 纵向设计序列研究分析：应该用非倾入性或倾入性较小的技巧，以相较较高的采集系统频繁对营养员工自身或有着营养或方法真正意义或没想到的理解泄露的病人的模板实施采集系统。

要求化的批注：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。

元大数据标：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. 测试技木什么是创新

单细胞膜核氨基酸组学 (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。

办公空间淀粉酶质组学：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。

血浆球营养物质酚类化合物析：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。

模块球高蛋白组学：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. 计算方法技术水平企业创新

的数据结合与定性分析：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。

可解答人工服务自动化 (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。

巨型语文仿真模型 (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。

因果侦探推理：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. 大地理学地基的设施

中国装置/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. 对外开放产品

统计资料共用：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。

生物体消息学基础上设施设备：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。

求算结构框架：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. 时代国际探索团队图片

多各学科进行合作：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。

决策分析装置：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。

技能施工和人文交谈：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。

可以通过这四大要素，π-HuB 新项目将有希望实行其阶段目标，并促进推动蛋白酶质组学在医学研究区域的技术应用，最中实行精准度医疗机构的展望。

图2 π-HuB 新项目的至关重要柱式（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑战自我

π-HuB 项目流程也存在着一点挑战模式。

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

3. 数据信息产生和资源整合：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。

期望值结果

π-HuB 活动广泛宣传按照 30 年的付出，赢得一国产突破点性的工作科研成果，力促脱贫诊疗和智医的进步。有以下是 π-HuB 活动重新启动和发掘价段（2024-203五年）的预计赢得的工作科研成果。

1. 聚集建设操作过程

上皮细胞款式讲解的蛋清质组图谱：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。

新氧分子/細胞共识机制：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. 蛋清质组层面的的生活手段指导意见

我们人类血清质组表现形式信息：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。

球蛋白质含量键康打分：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. 蛋白酶质组指引的精准扶贫医疗保障

人体淀粉酶质组特征英文资源的：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。

新的海洋生物象征物和诊疗靶点：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 车载导航器

增强现实方式室内空间医疗仪器：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 項目实际提供的科研成果将很大地持续推进精淮医疗机构和智医的發展，处世类键康自己事业给出大量分享。

拜谱个人心得体会

π-HuB 业务一个激动不已人性的业务，它有会彻底解决调整我国对人们的正确理解，并推动了会员精准营销定位医药的成长 。利用国.际相互合作和科枝研发，π-HuB 业务有机会在之后两百多年内有重大安全事故突破自我，为肠道疾病杜绝和鉴别诊断、用药知道和会员精准营销定位医药做成荣誉奖。

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最新新一批质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA血清组项目经验，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淬硬层血清质组学测试产品，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硝化作用、乳硝化作用、完正糖肽、半胱氨酸绘制及及空间区域蛋清组等特色技术，欢迎大家咨询！

参看论文论文参考文献：

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