人们人们本身也是个甚为错综繁复的模式，由二十余亿美元个人们人们体细胞核组合成，以上人们人们体细胞核型多元化，作用错综繁复，且会伴随时候产生不同。核营养素组学是的调查人们人们本身核营养素组的物理学调查，而对于体谅人们生态学学至关主要。既使，人们人们本身核营养素组的错综繁复性没有仅进行什么是基因组图片短信来预測，且涉及工艺也没有模式性地測量其错综繁复性。近两余年，核营养素组学工艺和换算物理学调查的提高为的调查人们人们本身保证了新的时间。单人们人们体细胞核和发展空间核营养素组学工艺会保证更高效化的核营养素组图片短信，而淬硬层了解和人力智能化工艺会关心我们大家更好的地概述和回答以上数据统计。

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内容也是个胸怀大志勃勃的国际英文合作协议内容，其学习目标是完成转化和采用多模态淀粉酶质组信息来提升对人类进化微生态学的领悟，并引领了识贫医用和智医的发展方向。收录折射出人體上皮细胞膜、企业和生殖器官的创建目的同时微生物新技术时的大分子/上皮细胞膜新机制，完成淀粉酶质组信息預測疫情分险和鉴别诊断疫情，知道新的食用的药物靶点以引领了仿制药研制联合开发，采用淀粉酶质组信息指引独特文字化开展方式的选定 和提高，同时联合开发π-HuB导航地图器，采用人工客服电话智会新技术为私人具备独特文字化的营养管理制度方式，最后引领了系统设计淀粉酶质组学的实践内容智会临床医学新当代的光临。

基本目的

π-HuB 好项目重在在3个工作目标来探求机体营养素质组的探索与发现，并促进精准服务医疗卫生的发展进步。

1. 发展体内的基本原理

加数化剖解面积：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/的器官的上皮细胞组成的 ● 单独某个上皮细胞品类的淀粉酶质构成的 ● 受损细胞内的核营养物质组重心大分子网咯

呈现打造的原理：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. 联合开发 Meta Homo Sapiens 类别

生命力时间是轨道：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。

方式办公空间：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：

● 跟踪关键产前检查和引产后周期的高蛋白质组主痕迹 ● 制图多样化问题不断发展和进展情况阶段中多样化膳食纤维质组的横向新动态发生改变 ● 确定好非显性基因的因素（举例说明相互依存微菌物组、人生原则和学习环境）对人体组织蛋白酶质组的后果

数字9化仿真模型：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. 构造 π-HuB 导航系统器

虚拟现实的情况空間实验室设备：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。

现实模式化：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。

的情况三维空间：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。

拓补导航模块图：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。

软件应用： ● 追踪定位卫生路径 ● 表述妇科疾病风险隐患监测和所以，金星由于这些原因的诊断的注重因素分析 ● 促进改革新的中药治疗应对安全措施和智力医疗管理的方式的壮大 使用这四大对方，π-HuB 建设项目将可能阐明人体组织蛋清质组的大自然的奥秘，并着力推进精准扶贫医疗保健的发展壮大，最终能够构建“智医”的公司愿景。

图1 π-HuB 建设项目的环境承载力最终目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

重要的支柱产业

π-HuB 建设项目将依赖五种基石来支持力其梦想，并切实保障其成功失败推行。

1. 人体人体生物工程模本

来自多变化：

● 剖析样表：从的健康爱心捐赠者的女尸体剖析中赢得的心脏、公司和活体样表。 ● 多胞胎列队：广泛用于核算客户群体中检查到的基因遗传变异的基因遗传组分，并这会有利于保持冗杂的疾病发病原因学分析中掺杂各种因素的引响。 ● 因为年龄层的链表：产自市场各不相同城市具各不相同生话习惯和条件的工商户的优质化量生物体模板的横有点复杂收集整理。 ● 横纵链表调查：选用非破坏性或破坏性较小的技术工艺，以相比较高的采样系统系统工作频率对良好自身或都具有良好或根治实际意义或结果显示的分类暴露自己的求美者的样表参与采样系统系统。

规则化的注音：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。

元数据统计规格：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. 检测的技术设备研发

单受损细胞血清质组学 (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。

的空间膳食纤维质组学：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。

血浆淀粉酶质类物质析：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。

系统球蛋白组学：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. 计算出技木全新

数值整和与阐述：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。

可表述人工控制智力 (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。

大规模语言表达型号 (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. 大物理学依据配制

国的设施/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。

国际性合作项目：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. 打开资源共享

的数据共享平台app：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。

菌物产品信息学基本油烟净化器：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。

计算方式前端框架：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. 国.际理论研究团对

多学科专业达成合作：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。

决策分析企业：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。

水平拜谱生物和拜谱生物交谈：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。

借助这几大支撑，π-HuB 新项目将一般构建其学习目标，并推进蛋清质组学在医学研究范围的用途，最终能够构建精淮医疗设备的规划。

图2 π-HuB 内容的首要体系（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑战性

π-HuB 内容也受到着一点对决。

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. 大数据行业表格：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据报告自动生成和构建：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。

预料结果

π-HuB 工程顶目从而经由 30 年的认真，达成一全系列超过性的收获，进一步推动精准度医学和智医的的开发。左右是 π-HuB 工程顶目重新启动和的开发一阶段（2024-203三年）的预期收益达成的收获。

1. 企业构筑方法

体细胞类型的详解的淀粉酶质组图谱：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。

新碳原子/内部体制：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. 蛋清质组导向性的居住模式白皮书

我们人类蛋白酶质组特征描述影视资源：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与不同生活方式相关的蛋白质组特征。

核蛋白更健康计分：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. 蛋清质组向导的脱贫社区医疗

科学家血清质组特点材料：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的微生物logo物和治療靶点：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 导航地图器

一个状况环境空间机器设备：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 項目预估有的结果将较大地推动精准定位医疗保障和智医的经济发展，让人类营养事業做成根本性奉献。

拜谱个人心得体会

π-HuB 投资新工程项目是一个个兴奋的民心的投资新工程项目，它有可以齐全改善企业对机体的的理解，并推向精确社区医疗保健的不断发展。完成新国际交流合作工程项目和科技产业自主创新，π-HuB 投资新工程项目力争在未来发展几十块年内拿到大量突破点，为问题預防和初步判断、肿瘤药物察觉和精确社区医疗保健画出贡献者。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞最新头条几代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA蛋清组项目经验，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深入血清质组学论文检测产品，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酸性反应、乳酸性反应、完美糖肽、半胱氨酸表达包括室内空间蛋白酶组等特色技术，欢迎大家咨询！

决定性文献：

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