.我身体组织是一种个无比有难度的模式，由二十余万亿元个神经元结构，这类神经元内型多种，工作有难度，和会随之日期进行发生改变。球血清质含量组学是探索.我身体组织球血清质含量组的学科，对掌握人微生理学至关关键性。但是，.我身体组织球血清质含量组的有难度性没办法仅能够人类基因组资料查询来精准预测，且目前技術也没办法模式性地精确测量其有难度性。近三年里，球血清质含量组学技術和算出学科的前进为探索.我身体组织带来了新的机。单神经元和前景球血清质含量组学技術就都可以带来更协调的球血清质含量组资料查询，而深入学习培训和手动智力技術就都可以助力.我更多地探讨和释意这类数据信息。

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品牌一个雄心壮志勃勃的國際媒体合拜谱生物牌，其人个目标是用转成和用多模态球蛋白酶酶酶质组数据文件信息资料来资料对人们的生态学学的定义，并推向准确医疗设备和智医的趋势。是指论述人休癌细胞系、安排和脏器的建设措施设计原理及其生态学的过程的大分子/癌细胞系规则，用球蛋白酶酶酶质组数据文件信息资料预计慢性病危害性和的诊断慢性病，出现 新的类药靶点以推向抗癌新药研发培训，用球蛋白酶酶酶质组数据文件信息资料建议各性化的治疗措施的取舍和升级优化，及其设计规划π-HuB导航系统器，用人工处理自动化技能为人个打造各性化的健康保健管理制度措施，然后推向根据球蛋白酶酶酶质组学的实际聪慧临床新世代的来。

特定梦想

π-HuB 内容有何意义经过三个大的目标来阐明人体内球高蛋白组的大自然的奥秘，并进一步推动靶向医疗服务的快速发展。

1. 看到人体人体作用

数字式化生理学的空间：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：

● 组织化/各器官的组织细胞成分 ● 单独一个细胞系类型的的核膳食纤维构成的 ● 细胞系内的蛋清质组机构团伙数据网络

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. 开发建设 Meta Homo Sapiens 沙盘模型

我的生命寿命规迹：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。

情况下空間：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：

● 追查关键临产前和生完孩子过程的蛋白酶质组重心路径 ● 画出更复杂性患病快速发展和最新动态展示步骤中更复杂性血清质组的侧向动态展示变幻 ● 制定非遗传的情况（举列总共生下了微生态学组、生活习惯习惯和生态）对人的身体蛋白酶质组的直接影响

号码化3d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. 创建 π-HuB 导航栏器

虚拟技术阶段环境空间实验仪器：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。

真3d模型：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。

情况下地方：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。

拜谱生物： ● 跟踪良好旅途 ● 名词解释病毒风险点测试和早诊治的注重方面 ● 进一步推动新的医疗器械介入对策和智能化医疗器械步骤的发展前景 凭借这三关键，π-HuB 创业项目将一般证明人的身体蛋清质组的奥秒，并驱动精准度医疗保障的进展，最终能够确保“智医”的企业愿景。

图1 π-HuB 的项目的基本目标值（图源：He, et al., Nature, 2024）

重要基石

π-HuB 項目将绝大部分借助五大核心来支持其阶段目标，并抓实其完成颁布。

1. 人们海洋生物子样本

源多彩化：

● 剖析模板：从键康赠予者的遗体剖析中兑换的生殖器官、组识和活体模板。 ● 多胞胎列队：广泛用于算出年龄层中探究到的进化的遗传的成份，并能助管理冗杂皮肤疾病病状学科学研究中掺杂环境因素的关系。 ● 体系结构人的序列：来自于工作不一样地域具备有不一样工作行为和环境的个体经济的优质菌物样品的横段面自身。 ● 横向联系列队调查：应运非侵犯性或侵犯性较小的技术工艺，以相对于较高的取样几率对卫生每一个人或兼备卫生或方法积极意义或然而的举例体现的朋友的样品完成取样。

细则化的注音：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。

元统计资料标准的：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. 精确测量技术工艺多元化

单体细胞血清质组学 (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。

地方血清质组学：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。

血浆蛋白酶质酚类化合物析：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。

用途淀粉酶质组学：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. 核算技術去创新

的数据融合与研究分析：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。

可释疑人工客服电话智能化 (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。

魔幻语言学沙盘模型 (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. 大数学前提设施管理

国家的安全设施/中心站：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。

国际联盟的合作：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. 开放政策资源量

资料PK对战：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。

微生物内容学前提体系：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。

算出框架的：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. 展览研究分析精英团队

多师范类专业合伙：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。

战略机购：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。

能力素质建造和古文化交换：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。

完成这几个基石，π-HuB 顶目将现已完成其目标值，并推动核高蛋白组学在医药学各个领域的利用，既定完成深度贫困医疗卫生的宗旨。

图2 π-HuB 投资项目的关键性支撑点（图源：He, et al., Nature, 2024）

击败

π-HuB 活动也会面临着一个挑战自我。

1. 伦理学：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. 大统计资料：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 统计数据转换成和资源优化配置：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

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

预期结果工作成效

π-HuB 工作为了更好地能够 30 年的勤奋，得到某项产品冲刺性的科研优秀成果，确保精准服务医辽和智医的进展。以内是 π-HuB 工作初始化和定制开发关键期（2024-203四年）的期望得到的科研优秀成果。

1. 团体创设方法

细胞膜多种类型解释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。

新分子结构/血细胞机能：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. 淀粉酶质组科研开发的活动途径须知

人们的蛋清质组的特点资源英文：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。

血清质良好评定：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. 蛋清质组主导性的精淮医治

人类文明血清质组特征描述信息：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。

新的生物体标志的意思物和诊疗靶点：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 导航模块器

虚拟游戏的情形空間医疗仪器：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 该项目预想获得的成功将巨大地促进深度贫困医院和智医的发展方向，行为低调类营养事业有成制做重大的分享。

拜谱个人心得体会

π-HuB 投资产品都是个兴奋的得人心的投资产品，它有能够彻底删除文件提升我对人身体的表述，并推进识贫社区医疗机构的经济发展。使用國際合作共赢和科持全新，π-HuB 投资产品有机会在末来十多年内获取重大事件翻过，为肠道疾病杜绝和鉴别诊断、药物治疗遇到和识贫社区医疗机构做好贡献度。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞新型第一代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA球蛋白组项目经验，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强度球氨基酸组学检则产品，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、全面糖肽、半胱氨酸掩盖并且室内空间血清组等特色技术，欢迎大家咨询！

考生资料：

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