身体组织有的是个无比缜密的操作整体，由十余5亿个血内部膜形成，某些血内部膜多种类型多变，特点缜密，还会如今准确时间再次发生发展。淀粉酶质组学是理论分析一下身体组织淀粉酶质组的实验有效，面对表述人们的生物制品学至关比较重要。或许，身体组织淀粉酶质组的缜密性时未仅实现DNA组问题来分析一下预测，且替换成技木也时未操作整体性地测量方法其缜密性。近几余年来，淀粉酶质组学技木和计算方法实验有效的持续发展为理论分析一下身体组织给予了新的机。单血内部膜和范围淀粉酶质组学技木能否给予更精微的淀粉酶质组问题，而淬硬层学业和人工工资智力技木能否好处我们公司更多地分析一下和表述某些数据表格。

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大型建设项目都是个胸怀大志勃勃的国外合作的大型建设项目，其对象是依据制成和充分采用多模态蛋清质组数值来减弱对手工菌物学的领悟，并推进精确医用和智医的快速发展。涉及论述人体更健康癌内部、团队和心脏的建设远离及及菌物工作的团伙/癌内部机能，依据蛋清质组数值估计问题投资风险和诊断报告问题，出现 新的药材靶点以推进抗癌药物生产制造，充分采用蛋清质组数值指点时尚化缓解方法的选购和提升，及及开拓π-HuB导航仪器，充分采用手工智力工艺为个体户提拱时尚化的更健康标准化管理方法，而使推进系统设计蛋清质组学的实现智识临床新划时代的出现。

基本工作目标

π-HuB 大型项目宗旨在按照四大总体目标来体现了身体淀粉酶质组的魅力，并助推招商精准医药的经济发展。

1. 发现身休操作过程

大现代化剖解环境空间：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：

● 安排/的器官的神经细胞分解成 ● 单独组织多种类型的蛋清质结构 ● 组织细胞内的淀粉酶质组主原子核网络数据

蕴含建立方式：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. 研发 Meta Homo Sapiens 型号

生命力过渡期旅途：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。

程序服务器：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：

● 定位跟踪包括临产和引产后的时候的核营养素组中曲线 ● 画制僵化患病提升和突破步骤中僵化蛋清质组的垂直动态化发生改变 ● 来确定非遗传性的影响（列如 互利微海洋生物组、生活水平手段和的环境）对身休核氨基酸组的的影响

罗马数据化模式化：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. 搭建 π-HuB 网站导航器

人体的情形面积议器：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。

真识沙盘模型：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。

壮态范围：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。

因果推断出：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。

选用： ● 关注绿色健康痕迹 ● 定位病毒投资风险测评和早期的初步判断的至关重要影响 ● 推进新的开展行为矫正的具体措施和自动化医学办法的的发展 经过这三方向，π-HuB 项目流程将极可能阐释人体健康球胆固醇组的秘密，并推动准确医疗机构的成长 ，结果英文保持“智医”的战略目标。

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

要点柱石

π-HuB 项目流程将取决于6大柱石来维持其对方，并确保安全其顺利完成快速执行。

1. 我们身体怪物模板

来自复杂化化：

● 生理学样例：从建康受赠者的尸骨生理学中赢得的五官、团队和活体样例。 ● 双胞胎宝宝序列：使用在算起消费群中洞察分析到的突变的基因化学成分，并有利于有效控制复杂的肠道疾病病源学研究分析中夹杂主观因素的干扰。 ● 系统设计群众的列队：根据全世界有差异 地方拥有有差异 日子方案和区域的每个人的优产品质量生物制品子样本的横坡面搜集。 ● 可以列队研究探讨：软件非倾入性或倾入性较小的技木，以相对于较高的取样速度对卫生私营企业或有卫生或手术治疗积极意义或效果的构成展现的糖尿病患者的模板对其进行取样。

基准化的标注：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。

元数据显示的标准：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. 测定水平科学创新

单组织细胞蛋清质组学 (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。

血浆蛋清质酚类化合物析：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。

功效核蛋白质含量组学：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. 来计算高技术研发

数据资料推进与浅析：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。

可释意人工费智能化 (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。

门头语言英语型号 (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. 大科学的框架生活设施

国家地区建筑设施/服务中心：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。

知名合作协议：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. 开放政策产品

数据报告手机共享：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。

生物体数据学基础条件公用设施：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。

计算的框架结构：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. 国.际研发组织

多专业协议：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。

决策分析单位：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。

专业能力项目建设文化课沟通交流：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。

能够这6大立柱，π-HuB 投资项目将一般变现其方向，并推动了蛋白酶质组学在医药学方面的应该用，终于变现靶向医疗服务的发展目标。

图2 π-HuB 项目流程的最为关键的支撑（图源：He, et al., Nature, 2024）

探索

π-HuB 好项目也面临着着一系挑站。

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. 大参数：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据分析转换和聚合：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。

预期结果成果展

π-HuB 的品牌广泛宣传经由 30 年的付出，拿得一国产冲刺性的成效，助推精准脱贫诊疗和智医的进步。以下的是 π-HuB 的品牌运行和发展一阶段（2024-2036年）的预想拿得的成效。

1. 组织机构引入原理图

体细胞内型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。

新氧分子/細胞机能：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. 血清质组层面的衣食住行方案规范

人类文明核营养物质组的特点网络资源：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。

营养物质质身体打分：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. 蛋清质组引领的脱贫攻坚治疗

人工球脂肪酸组特证资源量：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。

新的微生物圆形标志物和制疗靶点：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 导航一体机器

虚拟的状态下环境实验仪器：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 好项目预期想象确认的关键成就将从而地助推精准服务医疗服务和智医的成长，处世类身心健康企业发展得出关键突出贡献。

拜谱个人总结

π-HuB 业务也是个兴奋的人心不古的业务，它有也许根除改进他们对人身体的认知，并进一步推动精确医学的不断发展。顺利通过国际金合作共赢和科技发展科学创新，π-HuB 业务已成定局在中国未来十几年内达到重特大冲破，为皮肤疾病防范和检测、类药物感觉和精确医学设计影响力。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞新出新一代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA核蛋白组项目经验，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深度的高蛋白质组学检查测量产品，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碱化、乳碱化、完好糖肽、半胱氨酸掩盖或区域蛋清组等特色技术，欢迎大家咨询！

参考选取资料：

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