人身体本身是一种个极为丰富化的平台，由二十余5亿个肿瘤内部结构，这个肿瘤内部类别丰富，的功能丰富化，然后会随着時间推移時间发生变动。核高球脂肪酸含量组学是探析人身体本身核高球脂肪酸含量组的物理学，对於了解人类进化分子生物学学至关注重。殊不知，人身体本身核高球脂肪酸含量组的丰富化性不了仅能够 基因组组的图片信息来推测，且当前水平也不了平台性地在线测量其丰富化性。近余年来，核高球脂肪酸含量组学水平和计算物理学的突飞猛进为探析人身体本身出具了新的成功的人。单肿瘤内部和的空间核高球脂肪酸含量组学水平也行出具更精细化的核高球脂肪酸含量组的图片信息，而宽度深造和工人智慧水平也行帮.我更多地介绍和解读这个信息。

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工程也是个豪情壮志勃勃的国.际合伙工程，其要求是依据转化成和根据多模态血清质组的的数据信息来激发对全人类怪物制品学的认为，并着力推进会员精准营销医治和智医的经济发展。涉及到阐明身体体内部、组织性和五官的整合设计原理并且怪物制品历程的分子式/体内部系统，依据血清质组的的数据信息估计患病风险控制和检查患病，发现新的性药物靶点以着力推进仿制药新产品開發，根据血清质组的的数据信息教育指导风格化医治设计的确定和优化计划，并且開發π-HuB网站导航器，根据工人自动化技木为自己的供给风格化的绿色管理方法设计，以此着力推进基本概念血清质组学的实际智识临床新时间的迎接。

按照受众

π-HuB 顶目宗旨在可以通过六大受众来反映人体人体蛋白酶质组的秘密，并统筹推进招商精准诊疗的经济发展。

1. 发觉人休作用

小数化解刨位置：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：

● 聚集/心脏的上皮细胞组合成 ● 一个人体细胞类的淀粉酶质分解成 ● 细胞膜内的核蛋白质含量组机构团伙网路

阐释建立原则：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. 开发建设 Meta Homo Sapiens 型号

灵魂周期怎么算路径规划：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。

状况服务器：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：

● 侦测一般临产和生完孩子后的的时候的蛋白酶质组中心局轨道 ● 编写冗杂慢性病發展和最新进展阶段中冗杂核胆固醇组的横项动态数据转变 ● 断定非遗传病条件（举列共生关系微生物当中学组、日常生活手段和的环境）对人球高蛋白组的影向

数字1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. 构造 π-HuB 导航仪器

一个心态的空间实验仪器：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。

完美型号：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。

状态下的空间：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。

因果分析判断：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。

拓扑结构导航系统图：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。

适用： ● 关注安全健康规划 ● 表述患病的风险监测和前期疾病诊断的极为重要方面 ● 推进新的中药治疗认知处理和智能化医院的方式的进步 借助这六大工作目标，π-HuB 工程项目将有机会呈现人体细胞营养物质质组的探索与发现，并力促准确医治的快速发展，终结进行“智医”的展望。

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

根本柱石

π-HuB 好项目将依赖于六种体系来支撑力其受众，并抓好其成功的英文制定一个。

1. 人休生物体样表

来源于产品化：

● 剖析样品：从健康保健慈善捐赠者的死尸剖析中领取的部位、企业和活体样品。 ● 多胞胎列队：用作求算类人中考察到的基因变异的隐性基因成分表，并有助调节更复杂肠道疾病病症学设计中杂乱的因素的影向。 ● 鉴于年龄层的链表：根据当今世界有所不同的城市具备有有所不同的日常生活模式和坏境的个体经济的优性能生物学样本量的横横截面汇集。 ● 垂直列队深入分析：应用软件非破坏性或破坏性较小的技术应用，以取决于较高的抽样规律对营养身心健康工商户或体现了营养身心健康或缓解积极意义或结论的表述表露的病号的样板来进行抽样。

基准化的注解：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。

元的数据标准单位：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. 检测的科技不断创新

单细胞核核高蛋白组学 (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。

三维空间蛋白酶质组学：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。

血浆血清质类物质析：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。

的功能蛋白酶质组学：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. 计算的技术性不断创新

大数据梳理与概述：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。

可回答人员自动化 (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。

大中型语文沙盘模型 (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. 大小学科学基本安全设施

国度建筑设施/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。

世界协作：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. 开馆影视资源

数据报告共享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。

生物体新信息学框架配制：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。

核算的框架：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. 国际英文探析微商团队

多科学协作：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。

战略培训机构：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。

程度投建和人文文化水平联络：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。

根据这六个体系，π-HuB 内容将一般保证其对方，并着力推进蛋白酶质组学在生物学的领域的APP，结果保证精准性的医用的理念。

图2 π-HuB 工程项目的至关重要支撑点（图源：He, et al., Nature, 2024）

考验

π-HuB 投资项目也要面对着一部分探索。

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. 数据挖掘显示：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. 3D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。

预期目标成效

π-HuB 建设項目指在进行 30 年的尽力，提供一多方面上升性的结果，推动了精准定位医学和智医的快速发展。以上是 π-HuB 建设項目起动和激发阶段中，（2024-2035年）的期望值提供的结果。

1. 安排引入作用

组织细胞类型、剖析的核营养素组图谱：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/血细胞体系：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. 蛋白酶质组引领的生命策略导则

人蛋白质组症状环境资源：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。

营养素质身心健康得分：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. 球营养素组导向型的优质医疗保健

我们人类蛋白酶质组功能资源英文：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logo物和进行治疗靶点：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 导航仪器

虚拟的情况下个人空间机器设备：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 楼盘预期收益拿到的研究成果将非常大的地着力推进精细整形和智医的进展，立身处世类健康保健卫生事业作出关键贡献者。

拜谱工作小结

π-HuB 内容是一种个激动得得人心的内容，它有有机会恢复转变让我们对人体内的掌握，并驱动脱贫医疔卫生的转型。凭借世界合作共赢和科技公司研发，π-HuB 内容可能在末来几百年内授予比较重要挑战，为消化道疾病预放和就诊、类药出现和脱贫医疔卫生产生业绩。

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2017最新一代人质谱仪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深度1球氨基酸组学测量产品，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酸性反应、乳酸性反应、完好糖肽、半胱氨酸淡化并且 办公空间蛋白酶组等特色技术，欢迎大家咨询！

参看资料：

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