人體就是个相当多彩化的设备，由数百万亿元个生殖内部核形成，这么多生殖内部核型号多彩，功用多彩化，和会产生影响周期产生影响。蛋清质组学是钻研人體蛋清质组的专业，相对看待人员生物体学至关比较重要。只不过，人體蛋清质组的多彩化性始终始终无法 仅实现染色体组消息来予测，且现存的工艺应用也始终始终无法 设备性地在线测量其多彩化性。近来来，蛋清质组学的工艺应用和计算公式专业的突飞猛进为钻研人體打造了了新的次数。单生殖内部核和位置蛋清质组学的工艺应用能否打造了更精准的蛋清质组消息，而层次专业学习和人员智慧的工艺应用能否好处企业更有效地研究和解悉这么多数据库。

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该该项目一个壮志勃勃的国际上合作的该该项目，其对方是能够转成和使用多模态胆固醇质组统计数据统计分析来怎强对我们人类动物能力学的定义，并促使精准性的医疗设备和智医的进步。其中包括论述人体人体細胞、组织性和的器官的引入关键能力与动物能力流程的大分子/細胞措施，能够胆固醇质组统计数据统计分析精准预测病症风险性和检测病症，遇到新的口服药靶点以促使药物产品开放，使用胆固醇质组统计数据统计分析的指导特点化开展设计的选定 和提升，与开放π-HuB导航栏器，使用人工客服智能化能力为本人打造特点化的营养操作设计，因而促使基本概念胆固醇质组学的实际操作智慧型医疗新时期的的降生。

实际对象

π-HuB 内容重要途径进行四种目的来反映女性身体蛋白质组的奥秒，并带动靶向诊疗的趋势。

1. 发现人体人体的基本原理

数字6化生理学空間：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：

● 组织结构/人体器官的生殖细胞根据 ● 单独某个神经元结构类型的淀粉酶质构造 ● 肿瘤细胞内的核蛋白组主氧分子在线

揭露实现原里：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. 发展 Meta Homo Sapiens 类别

一生频次轨道：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。

状况区域空间：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：

● 定位跟踪具体产前检查和生完孩子后环节的核苷酸质组心中足迹 ● 制图错综僵化重大疾病发展趋势和发展具体步骤中错综僵化蛋白酶质组的横纵动态数据的变化 ● 认定非遗传的主观因素（列如 共融微生物培养基技术组、家庭生活手段和生态）对体内蛋清质组的损害

数字5化模特：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 汽车导航器

虚拟的心态个人空间检测仪器：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。

真实可靠类别：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。

状态下服务器：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。

选用： ● 定位跟踪建康曲线 ● 构成消化道疾病安全隐患评价和最早期检测的重点方面 ● 推进新的的治疗诊治举措和自动化医用技巧的未来发展 经由这3个梦想，π-HuB 項目将可能证明人体内血清质组的探索与发现，并推向精准服务医用的壮大，最中改变“智医”的规划。

图1 π-HuB 投资项目的环境承载力制定目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

关健柱石

π-HuB 的项目将靠自己六个支柱产业来保障其对方，并确保安全其成就 试行。

1. 我们身体生态学模板

渠道多种多样：

● 剖解子范本：从良好赠予者的女尸体剖解中提升的组织结构、组织结构和活体子范本。 ● 三胞胎序列：应用在计算方式人群当中看到的突变的遗传的的成分，并促进抑制复杂性的疾病临床表现学研究分析中掺杂主观因素的危害。 ● 为人的链表：存在世纪的各种中北部有的各种工作策略和区域的员工自身的优质化量菌物模板的横有点复杂征集。 ● 横向联系序列研发：运用非侵蚀性或侵蚀性较小的技术应用，以相对于较高的监测频繁对健康的的自身或兼备健康的的或调理目的或结论的名词解释被暴露的患病者的样例完成监测。

规范标准化管理的标注：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。

元数据显示要求：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. 量测技木革新

单内部核胆固醇组学 (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。

三维空间球氨基酸组学：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。

血浆球高蛋白酚类化合物析：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。

功能性蛋清质组学：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. 运算技能技术成果

大数据兼容合并与进行分析：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。

可解答工人智慧 (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。

超大型表达模式 (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. 大科学技术基础性基本设施

国内公用设施/机构：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。

国家协作：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. 对外开放资源共享

统计资料共亨：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。

生态学资料学理论知识设施管理：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。

求算结构框架：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. 全国实验创业团队

多师范类专业合作项目：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。

决策制定装置：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。

专业能力建设规划和民族文化交流电：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。

用这六个基石，π-HuB 业务将还有机会体现其阶段目标，并促使蛋清质组学在临床医学教育领域的运用，结果体现精确医疗管理的长远目标。

图2 π-HuB 的项目的重点先导性（图源：He, et al., Nature, 2024）

对战

π-HuB 投资项目也遇到着部分试炼。

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

3. 信息转化和整合资源：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。

预想拜谱生物

π-HuB 好工程项目我委经过 30 年的坚持，具有一型号挑战性的科研成果展，力促精准扶贫医学和智医的进展。下列是 π-HuB 好工程项目重启和制作时间段（2024-2036年）的期望值具有的科研成果展。

1. 安排共建机制

人体细胞型号解释的血清质组图谱：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。

新团伙/細胞规则：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. 核胆固醇组指引的生活的的方式指引

人类进化蛋白质组特征描述成本：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。

脂肪酸质的健康得分：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. 球氨基酸组导向性的靶向医学

人体淀粉酶质组优点自然资源：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的生态学圆形标志物和治療靶点：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 导航系统器

虚拟主机形态的空间医疗仪器：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 建设项目预测确认的科技成果将大大地带动识贫医疗管理和智医的趋势，为人处事类健康的事业上的制作很大贡献度。

拜谱总结

π-HuB 业务不是个开心复杂的人心的业务，它有可能会恢复改进我门对人身体的认知，并促进推动脱贫攻坚诊疗器械的发展进步。可以通过国际级加盟和科技信息创新发展，π-HuB 业务即将在素一百多年内认定特大安全事故打破，为重大疾病防止和初步判断、药品出现和脱贫攻坚诊疗器械进行分享。

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一带质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA血清组项目经验，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进一步淀粉酶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、完整详细糖肽、半胱氨酸表达以其区域空间蛋白酶组等特色技术，欢迎大家咨询！

学习文章：

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