体内是一个个和缜密的程序，由二十余5亿个神经内部构成的，哪些神经内部业务类型多种，模块缜密，另外会跟随着时候发生了的变化。淀粉酶质组学是科研体内淀粉酶质组的数学学，对於能够理解物种进化菌物学至关最重要。可是，体内淀粉酶质组的缜密性没有仅能够染色体组统计数据来精准预测，且已有科技也没有程序性地测量方法其缜密性。近来来，淀粉酶质组学科技和测算数学学的进步奖为科研体内给予了新的可能。单神经内部和三维空间淀粉酶质组学科技能给予更细致的淀粉酶质组统计数据，而深层次学会和劳动力智力科技能鼓励各位更稳地分享和表达哪些统计数据。

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新品牌一个雄心壮志勃勃的国际性合拜谱生物牌新品牌，其方向是采用生成二维码和凭借多模态蛋清质组资料来开展对人類动物学的体谅，并促进精准服务医疗设备和智医的经济发展。包涵呈现人休肿瘤癌细胞、组织机构和器宫的构筑设计原理还有动物环节的原子核/肿瘤癌细胞规则，采用蛋清质组资料分析病症隐患和疫情诊断病症，得知新的治疗方法药物靶点以促进药物科研规划设计，凭借蛋清质组资料命令特性化治疗方法设计方案格式的选购和改进，还有规划设计π-HuB导航系统器，凭借工人智能化技巧为个人的提供数据特性化的健康保健管理工作设计方案格式，导致促进依据蛋清质组学的生活实践智识临床医学新冠美的将至。

关键个人目标

π-HuB 工作指在能够四种要求来折射出人体肌肉蛋清质组的探索与发现，并推进有目的医疗保障的的发展。

1. 发现了人身体原则

字母化局解三维空间：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：

● 企业/五官的内部分解成 ● 单独某个神经元形式的血清质构成 ● 生殖细胞内的血清质组中原子在线

体现了打造关键技术：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. 开发技术 Meta Homo Sapiens 绘图

人身安全时间运动轨迹：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。

的情况位置：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：

● 追查最主要的产前检查和产妇的时候的球营养素组中心局曲线 ● 画制简化疾病症状突破和突破阶段中简化球膳食纤维组的竖向日常动态变换 ● 确实非遗传性方面（随后共生关系微菌物组、衣食住行玩法和生活环境）对机体球高蛋白组的印象

数字9化绘图：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 网站导航器

虚拟主机工作状态三维空间仪器设备：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。

真实可靠建模方法：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。

情况环境空间：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。

拓扑关系导航仪图：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。

应用软件： ● 追综健康保健足迹 ● 构成病毒高风险考核和早前初步判断的关键性主观因素 ● 积极推动新的医治认知政策和自动化社区医疗最简单的方法的趋势 用这3个方向，π-HuB 投资项目将现已反映身休核高蛋白组的奥密，并促使精准度医疗管理的壮大，终极建立“智医”的规划。

图1 π-HuB 的项目的总体经济的目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

主要先导性

π-HuB 产品将赖以生存五大柱石来撑起、其受众，并狠抓其顺利推行。

1. 人体健康生物学样本量

源头有很多化：

● 局解样表：从正常募捐者的遗体局解中可以获得的人体器官、策划 和活体样表。 ● 怀双胞胎序列：用在运算客群中了解到的变种的基因遗传规律部分，并益于管控非常复杂患病病机学钻研中掺杂要素的影响到。 ● 应用场景群众的链表：源自的环境各个中北部具备各个日常生活模式和的环境的每一个人的高品品质生物技术范本的横纵剖面获取。 ● 横纵链表设计：软件非破坏性或破坏性较小的技术应用，以对应较高的监测规律对身心营养员工或体现了身心营养或实现治疗的意义或毕竟的判定体现的人的样板实现监测。

规格化的注脚：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。

元数据显示准则：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. 预估枝术特色化

单血细胞球核苷酸组学 (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。

血浆营养物质质成分析：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。

系统膳食纤维质组学：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. 计算出能力创新技术

数据信息资源共享与剖析：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。

可讲解人工成本智慧 (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。

特大型语言学模式化 (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. 大科学合理基本知识油烟净化器

国的设施/重心：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。

世界联合：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. 开园资源性

数值电脑共享：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。

怪物新信息学基本条件设施管理：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. 国际性深入分析开发团队

多师范类专业加盟：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。

管理决策构造：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。

水平建筑民族文化产业学习交流：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。

依据这五种先导性，π-HuB 工程将极可能改变其个人目标，并推向血清质组学在分子生物学各个领域的采用，终结改变正确医疗卫生的公司愿景。

图2 π-HuB 活动的重要性柱石（图源：He, et al., Nature, 2024）

问题

π-HuB 工程也会面临着一部分挑战。

1. 伦理学：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. 大数据技术库：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据源制成和优势互补：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

4. 三维建模：构建一个复杂的计算机驱动的人体蛋白质组 Meta Homo Sapiens 模型。

实际研究成果

π-HuB 項目目的顺利通过 30 年的的努力，提供一国产强化性的科技收获，推向正确医院和智医的發展。一些是 π-HuB 項目启动服务器和开发设计的时候（2024-203两年多）的期望提供的科技收获。

1. 机构共建方法

细胞核型解答的球蛋白组图谱：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/上皮细胞共识机制：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. 蛋清质组指引的的生活措施指引

人类祖先蛋白酶质组结构特征资源的：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与不同生活方式相关的蛋白质组特征。

核蛋白质含量卫生评估：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. 营养物质质组目标的准确医用

地球蛋清质组显著特点能源：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的生物制品标准物和治愈靶点：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 导航系统器

虚拟软件的情况室内空间分析仪器：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 项目流程预计赢得的成果展将很大地推动了精准度医疗管理和智医的发展方向，做人类安全健康事业单位产生比较重要影响力。

拜谱个人总结

π-HuB 新工程一个开心得人心的新工程，它有将会徹底变咱们对身休的正确理解，并持续推进精淮医疗卫生设备的趋势。完成国际金公司合作和科学技术科技与创新，π-HuB 新工程极可能在在未来二十多年内得到特大安全事故攻克，为常见疾病控制中心措施和诊断仪、类药物发现了和精淮医疗卫生设备设计提供。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞最新的新一批质谱仪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厚度血清质组学验测产品，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、详尽糖肽、半胱氨酸体现包括三维空间核蛋白组等特色技术，欢迎大家咨询！

规范文章：

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