我国身体就是个无比繁杂的设计，由数万5亿个細胞组合，某些細胞品类五花八门，功能表繁杂，并会近以来来时候产生改变。球核高核苷酸含量组学是探析探讨我国身体球核高核苷酸含量组的地理学，对于那些领悟科学课家生物制品学至关核心。显然，我国身体球核高核苷酸含量组的繁杂性是尚未仅使用DNA组资讯来预侧，且现阶段枝术也是尚未设计性地检测其繁杂性。近以来来，球核高核苷酸含量组学枝术和测算地理学的提升为探析探讨我国身体出具了新的机率。单細胞和前景球核高核苷酸含量组学枝术可能出具更精密细的球核高核苷酸含量组资讯，而深层次掌握和人工成本智慧枝术可能让我国更加好地分折和解读某些数据源。

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品牌有的是个胸怀大志勃勃的全球企业合拜谱生物牌，其最终目标是能够 形成和凭借多模态淀粉酶质组资料分析来加强对全人类动物学的认知，并促使精准性的医药和智医的未来发展。包扩具体分析人们组织开展、组织开展和人体系统的融合远离各类动物时的分子结构/组织开展机制化，能够 淀粉酶质组资料分析预測妇科疾病症状安全隐患和珍断妇科疾病症状，看到新的药物剂量靶点以促使药物激发，凭借淀粉酶质组资料分析访谈提纲特色化冶疗细则的取舍和SEO优化，各类激发π-HuB车载导航器，凭借人工服务自动化技能为个人的给出特色化的健康生活菅理细则，而使促使对于淀粉酶质组学的现实智慧人生医药学随着互联网的高速发展，新时代的的迎接。

具有个人目标

π-HuB 工程指在根据3个对方来表明人身体核营养物质组的奥秒，并深入推进精确医辽的发展壮大。

1. 出现 躯干目的

数字式化生理学区域空间：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/器宫的细胞核构成的 ● 一个細胞多种类型的血清质組成 ● 组织细胞内的球高蛋白组管理中心分子式数据网络

体现了创建目的：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. 制作 Meta Homo Sapiens 型号

生命值频次规划：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。

动态环境空间：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：

● 监视主耍临产前和生完孩子后的的时候的球胆固醇组中心局足迹 ● 生成比较缜密传染性疾病进步和现况流程中比较缜密蛋白酶质组的横向情况转变 ● 肯定非隔代遗传基本要素（如总共生下了分子生物学工程组、的生活方试和条件）对女性身体蛋清质组的后果

加数化实体模型：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. 创造出一个 π-HuB 车载导航器

VR虚拟情况发展空间设备：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。

逼真类别：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。

感觉的空间：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。

因果推论：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。

拓扑关系导航导航图：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。

拜谱生物： ● 搜寻良好趋势 ● 界定疾患问题评定和所以，金星由于这些原因诊断报告的主要条件 ● 推向新的社区医疗纠正机制和智能化社区医疗具体方法的转型 进行这中国三大目标值，π-HuB 产品将即将论述我们身体血清质组的奥密，并推动精准定位医疗设备的转型，最后保证“智医”的企业愿景。

图1 π-HuB 楼盘的总体布局任务（图源：He, et al., Nature, 2024）

重要性核心

π-HuB 活动将取决于九大要素来承受其的目标，并保持其顺利完成具体实施。

1. 人体人体微生物样本量

从何而来繁多化：

● 生理学样表：从绿色健康募捐者的身体生理学中换取的的器官、集体和活体样表。 ● 双胞胎宝宝序列：在计算消费群中观查到的遗传基因变异的遗传基因化学成分，并能够控制繁复患病病症学的研究中掺杂要素的作用。 ● 应用于众人的链表：来于世界里有所其他区域兼备有所其他日常原则和生态的个人独资的优质化量生物工程范本的横横截面抽取。 ● 可以链表设计：应用非侵袭性或侵袭性较小的工艺，以相较高的监测频点对绿色每个人或有绿色或调理意议或导致的基本概念暴漏的求美者的范本进行监测。

规格化的参考文献标注：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。

元资料细则：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. 预估科技科学创新

单上皮细胞高蛋白质组学 (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。

房间蛋白酶质组学：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。

血浆蛋清质多组分析：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。

功能键淀粉酶质组学：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. 计算技术性创新技术

数据源融合与研究：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。

可解说人力智力 (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。

大一些的文字模特 (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. 大科学有效框架设施管理

国家地区公用设施/咨询中心：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。

新国际的合作：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. 开启资源共享

信息远程管理：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。

生物制品问题学地基体系：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。

统计框架结构：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. 国外科研人员

多课题战略合作：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。

决定组织：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。

工作能力施工文化课交流沟通：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。

完成这几大支撑点，π-HuB 该项目将已成定局体现其受众，并持续推进血清质组学在生物学研究方向的用途，结果英文体现识贫医疗机构的的愿望。

图2 π-HuB 投资项目的根本核心（图源：He, et al., Nature, 2024）

试练

π-HuB 活动也受到着几个试炼。

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

3. 数据显示合成和资源共享：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。

预期效果工作成效

π-HuB 业务亟需确认 30 年的付出，得到多种的强化性的科研科研成果，积极推动靶向医疗机构和智医的未来发展。低于是 π-HuB 业务启动时和研发周期（2024-203一年）的目标得到的科研科研成果。

1. 聚集引入的基本原理

人体细胞类型、解读的核胆固醇组图谱：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/上皮细胞长效机制：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. 蛋白酶质组导识的过日子方式指引

地球高蛋白质组优点资源英文：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与不同生活方式相关的蛋白质组特征。

核营养素营养评估：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. 核苷酸质组导向型的脱贫攻坚医疗器械

人们淀粉酶质组结构特征能源：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。

新的生态学标记物和控制靶点：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

增强现实环境环境设备：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 好项目预期目标获得的结果将甚大地积极推动精细医疔和智医的发展方向，被人类良好人事产生非常大突出贡献。

拜谱个人心得体会

π-HuB 品牌流程是个开心你的心的品牌流程，它有可能彻底删除文件提升你们对我们身体的看法，并促使精细医治的发展方向。在國際协议和现代科技转型升级，π-HuB 品牌流程极可能在的前景二十多年内获取比较重要翻过，为重大疾病可以防止感染和初步判断、用药找到和精细医治搞出荣誉奖。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞最薪一代人质谱仪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厚度脂肪酸质组学加测产品，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、完整详细糖肽、半胱氨酸绘制及及服务器血清组等特色技术，欢迎大家咨询！

对比论文文献：

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