机体内都是个相当繁复的设备性，由数万千亿个受损机体生殖细胞分解成，这类受损机体生殖细胞结构类型错综有难度化，基本功能繁复，还有会如今期限形成转化。球营养素组学是理论探析机体内球营养素组的有效，对待认知人类祖先动物学至关重点。同时，机体内球营养素组的繁复性尚未仅能够 染色体组相关的信息来介绍预测，且替换成技艺设备也尚未设备性性地检测的其繁复性。历近些年来，球营养素组学技艺设备和计算有效的思想进步为理论探析机体内能应该提供了新的将会。单受损机体生殖细胞和前景球营养素组学技艺设备应该能应该提供更高效化的球营养素组相关的信息，而深度的了解和人工控制智能化技艺设备应该鼓励大家更有效地介绍和描述这类统计资料。

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的创业项目也是个雄心壮志勃勃的国家公司合作的创业项目，其方向是顺利使用绘制和进行多模态血清酶质组参数信息来提升对全人类海洋生理学的正确理解，并统筹推进准确社区医疗和智医的发展进步。涉及到探求机体癌上皮细胞、策划 和人体系统的搭建道理已经海洋生物工程的时候的氧分子/癌上皮细胞维护机制，顺利使用血清酶质组参数信息精准预测疾患危害性和诊断报告疾患，找到新的药物根治靶点以统筹推进抗癌药物新产品研发，进行血清酶质组参数信息考核评价特色化根治方法的取舍和简化，已经建设π-HuB导行器，进行人工客服智慧教育新技术为人供应特色化的建康维护方法，进而统筹推进应用场景血清酶质组学的实际操作智慧教育生物学新时间的过去了。

基本关键

π-HuB 项目流程意在进行六大指标来呈现身休血清质组的秘密，并助推靶向医疗器械的发展进步。

1. 显示体内关键技术

阿拉伯数字化管理剖析的空间：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：

● 策划 /器宫的血细胞构造 ● 独立体细胞类型、的核蛋白质含量组合 ● 组织内的血清质组管理中心氧分子微信网络

具体分析引入操作过程：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. 联合开发 Meta Homo Sapiens 模板

一生定期足迹：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。

工作状态地方：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：

● 侦测基本临产前和生完孩子分阶段的血清质组重心行为 ● 作图多样化病毒发展壮大和新况的时候中多样化球胆固醇组的横纵动态的发生变化 ● 确保非遗传的原则（随后相互依存微生态学组、生活的措施和生态）对人体组织球核苷酸组的影向

字母化模式：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 导行器

虚假情况空间机器设备：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。

真实的模型工具：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。

状态下空间区域：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。

拓补导航系统图：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。

应运： ● 追综身体痕迹 ● 定意病危险影响鉴定和前面检验的极为重要影响 ● 积极推动新的疗法纠正机制和智慧整形的办法的的发展 利用这两大受众，π-HuB 工程项目将有机会论述人体健康球营养物质组的奥密，并推动了精细整形的壮大，然后达成“智医”的长远目标。

图1 π-HuB 楼盘的总体性阶段目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

关键因素基石

π-HuB 业务将离不开九大体系来承受其阶段目标，并抓好其实现目标使用。

1. 我们身体生物技术子样本

来自多彩化：

● 解刨模板：从卫生慈善捐赠者的遗体解刨中有的地方、组织性和活体模板。 ● 多胞胎链表：使用核算消费群体中留意到的进化的隐性基因含量，并促进操纵非常复杂病症临床症状学研发中杂乱因素分析的的影响。 ● 立于患者的链表：源于世纪各个城市体现了各个日常生活习惯和周围环境的员工自身的高水平量生物工程样表的横横剖面分类整理。 ● 水平垂直序列实验：软件应用非侵蚀性或侵蚀性较小的系统，以相较高的采集速率对身体个体户或体现了身体或冶疗的意义或报告单的定位露出的求美者的模板做采集。

标准规范化的标注：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。

元数据源准则：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. 侧量技術企业创新

单癌细胞蛋清质组学 (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。

服务器血清质组学：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。

血浆核核苷酸多组分析：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。

职能蛋白酶质组学：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. 计算方法的技术革新

数据显示优势互补与阐述：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。

可解说人员自动化 (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。

超大文字类别 (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。

因果推论：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. 大实验核心公用设施

的国家安全设施/心中：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。

国际英文合作关系：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. 对外开放能源

的数据扫码：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。

生物技术问题学基础条件安全设施：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。

计算出来结构框架：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. 國际研究方案专业团体

多专业学位配合：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。

行为组织：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。

作用建造和民族文化交流学习：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。

确认这五大柱石，π-HuB 顶目将有机会保证 其目的，并深入推进球脂肪酸组学在分子生物学前沿技术的拜谱生物，最中保证 精准度社区医疗的经营理念。

图2 π-HuB 工作的至关重要基石（图源：He, et al., Nature, 2024）

对决

π-HuB 创业项目也面临着着些许挑站。

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. 大动态数据：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据表格转化和整理：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

4. 建模方法：构建一个复杂的计算机驱动的人体蛋白质组 Meta Homo Sapiens 模型。

预期目标结果

π-HuB 投资业务目的在于实现 30 年的努力奋斗，具有一系冲破性的成功，引领脱贫治疗和智医的转型。以上是 π-HuB 投资业务启动服务器和建设关键时期（2024-203三年）的期望具有的成功。

1. 组织开展在校园营销推广活动的环节之中所构建道理

细胞核业务类型辨析的淀粉酶质组图谱：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。

新碳原子/体细胞制度化：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. 核营养物质组支撑的日常生活方试规程

人们的蛋清质组特点影视资源：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。

蛋清质身心健康评估：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. 血清质组导向性的精细医疗机构

人们蛋白酶质组特点资源量：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。

新的生物工程标志牌物和疗法靶点：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

虚假模式区域实验室设备：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 业务逾期具有的成绩将很大地推动有目的医院和智医的成长 ，立身处世类安全健康参公产生重大事件荣誉奖。

拜谱工作小结

π-HuB 項目是个着急复杂的人心的項目，它有或者齐全转换当我们对我们身体的正确理解，并推向精准服务性的医治的不断发展。实现國際配合和科技信息多元化，π-HuB 項目有希望在未来是什么数五年内要先拿到大的突破自我，为疾患防护和物理诊断、性药物会发现和精准服务性的医治得到重大贡献。

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消息一批质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA淀粉酶组项目经验，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深层核核苷酸组学加测产品，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酸性反应、乳酸性反应、详细完整糖肽、半胱氨酸体现或者空間血清组等特色技术，欢迎大家咨询！

可以参考学术论文：

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