人们肌肉是个极简化的系統，由十余亿美元个癌体内部组合，此类癌体内部类行产品，用途简化，如果会跟着的时间突发变化规律。核淀粉酶质含量组学是调查人们肌肉核淀粉酶质含量组的完美课，谈谈表达人类历史生态学学至关非常重要。只不过，人们肌肉核淀粉酶质含量组的简化性没办法仅借助染色体组图片内容来预侧，且共有新系统也没办法系統性地测量方法其简化性。近两年里来，核淀粉酶质含量组学新系统和计算出完美课的努力为调查人们肌肉出示了新的时机。单癌体内部和发展空间核淀粉酶质含量组学新系统应该出示更精巧的核淀粉酶质含量组图片内容，而强度学校和手工智慧新系统应该关心人们更有效地解析和说明此类的数据。

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新的项目是一种个豪情壮志勃勃的国际上联合新的项目，其指标是采用转化和巧用多模态血清质组数剧显示表格来增强学习对人间微生物系统学的表述，并促进引领精淮医用和智医的發展。收录探求人的身体机构神经细胞、机构和的器官的创设基本原理还有微生物系统步骤的氧分子/机构神经细胞机能，采用血清质组数剧显示表格预測问题的风险和判断问题，出现 新的药靶点以促进引领抗癌药物科研建设，巧用血清质组数剧显示表格指导意见特性化诊治措施的考虑和SEO优化，还有建设π-HuB汽车导航器，巧用机器智能化系统为一个人提供了特性化的健康保健安全管理措施，最终得以促进引领基本概念血清质组学的实践活动聪明医学检验新世纪的出现。

按照个人目标

π-HuB 大型项目此次能够两大制定目标来证明人体健康蛋清质组的奥妙，并推向精细医学的开发。

1. 找到人的身体原理图

数字化管理化生理学区域：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/心脏的肿瘤细胞构成 ● 每个癌细胞业务类型的核脂肪酸组成部分 ● 受损细胞内的球脂肪酸组机构分子式互联网

揭露勾勒操作过程：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. 开发设计 Meta Homo Sapiens 沙盘模型

活力定期轨道：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。

的状态个人空间：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：

● 搜寻常见临产前和月子时候的淀粉酶质组中心局航迹 ● 制作繁复疾患发展壮大和现况步骤中繁复淀粉酶质组的纵向设计信息发展 ● 断定非基因的因素（举列总共生下了微生物学制品组、活手段和大环境）对躯干核膳食纤维组的干扰

自然数化实体模型：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. 引入 π-HuB 导航导航器

没有实体形态空间测量仪器：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。

真的模板：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。

程序空間：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。

适用： ● 追综卫生路径 ● 举例问题安全隐患测试和早的诊断的重点影响因素 ● 驱动新的治愈矫治政策和自动化医药具体方法的经济发展 能够 这两大目标值，π-HuB 品牌将极可能折射出躯干球胆固醇组的奥妙，并推向精准脱贫医疔的趋势，既定满足“智医”的企业愿景。

图1 π-HuB 工程项目的综合性的目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

的关键体系

π-HuB 工作将依附几大立柱来作为支撑点其阶段目标，并狠抓其胜利方案。

1. 女性身体生物体样例

因素各样化：

● 局解模板：从身心健康募捐者的死体局解中有的脏器、策划 和活体模板。 ● 孪生列队：于算年龄层中看到的进化的遗传基因化学成分，并能够促进控制麻烦发病病症学探索中杂乱原因的应响。 ● 特征提取用户的链表：是来自于当今世界各个地域具各个生活的方案和场景的个体户的高品服务质量生物学样品的横纵断面获得。 ● 可以链表的研究：选用非入侵性或入侵性较小的技術，以相对来说较高的采样系统系统頻率对安全健康生活自身或包括安全健康生活或手术治疗的意义或但是的定议裸露的患有的样本量去采样系统系统。

的标准的注解：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。

元数据库标淮：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. 在测量技术水平多元化

单受损细胞淀粉酶质组学 (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。

空间区域营养物质质组学：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。

血浆球氨基酸类物质析：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。

功用蛋白酶质组学：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. 运算能力多元化

数据文件资源整合与浅析：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。

可解说机器智慧 (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。

超大型文学语言类别 (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. 大科学学基础性公用设施

国内公用设施/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。

国际级合作方式：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. 放开影视资源

数据资料信息共享：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。

怪物企业信息学理论知识装置：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。

算框架图：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. 知名探究团对

多科学合作关系：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。

性能搭建多元文化产业互动：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。

在这四大支撑体系，π-HuB 工程将即将达到其方向，并推动了蛋白质含量质组学在医美教育领域的应运，终结达到准确社区医疗的愿景是什么。

图2 π-HuB 活动的关键性要素（图源：He, et al., Nature, 2024）

挑战性

π-HuB 好项目也要面临着有一些试练。

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. 大数据安全显示：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 统计资料产生和数据整合：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。

实际成功

π-HuB 业务重在完成 30 年的积极，拿得一类型打破性的研究效果，推向精确治疗和智医的成长。下例是 π-HuB 业务起动和研发阶段中，（2024-203三年）的期望拿得的研究效果。

1. 组织结构建立基本原理

人体细胞型号介绍的球膳食纤维组图谱：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/细胞膜逻辑：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. 核营养素组科研开发的日常饮食习惯导则

人体球核苷酸组特色成本：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。

蛋白酶质安全评分标准：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. 蛋清质组结构优化的精确医疗器械

我们人类蛋清质组基本特征网络资源：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的动物标志logo物和根治靶点：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

虚假状况室内空间仪器设备：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 的项目预期想象赢得的优秀成果将较大地引领深度贫困医疗保健和智医的发展趋势，立身处世类绿色工作做成非常大的提供。

拜谱总结ppt

π-HuB 该項目是一个个兴奋人心不古的该項目，它有可以完全彻底修改我们大家对机体的认为，并积极推动识贫医疔的转型。在国际级相互合作和科持多元化，π-HuB 该項目已成定局在的前景一百多年内拥有重要推动，为患病防止和鉴别诊断、口服药遇到和识贫医疔得到荣誉奖。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞新的一带质谱仪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长度蛋清质组学检查产品，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过酸、乳过酸、详细糖肽、半胱氨酸绘制并且的空间蛋白质组等特色技术，欢迎大家咨询！

符合资料：

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