人的身体是一种个非常的非常僵化性的机装置，由数百5亿个组织组成的，等组织款式多元，职能非常僵化性，如果会近几年以来时长再次发生转化。蛋清质组学是探索人的身体蛋清质组的科学学课，就认识他们菌物学至关注重。然后，人的身体蛋清质组的非常僵化性性尚未仅借助遗传基因组企业信息查询来预计，且当前技巧也尚未机装置性地校正其非常僵化性性。近几年以来，蛋清质组学技巧和统计科学学课的进步奖为探索人的身体展示 了新的就会。单组织和三维空间蛋清质组学技巧可展示 更小而精的专业化的蛋清质组企业信息查询，而强度培训和人工服务自动化技巧可帮住他们更好的地讲解和定义等数据资料。

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该活动就是一个雄心壮志勃勃的全国合作的该活动，其目标值是在转成和巧用多模态蛋清质组参数来促进对地球生态学学的看待，并推进识贫医疗管理制度和智医的进步。是指阐释人体健康保健体内部、聚集和感觉器官的创造出一个目的或生态学操作过程的原子核/体内部逻辑，在蛋清质组参数預測常见急病危险因素和诊断仪常见急病，出现 新的类药物靶点以推进抗癌新药产品研发，巧用蛋清质组参数指点性格化治愈方法的会选择和提升，或开拓π-HuB导航一体机器，巧用人工工资自动化系统为个人账户展示 性格化的健康保健管理制度方法，因而推进系统设计蛋清质组学的实行中国智慧医疗新冠美的迎接。

具体实施工作目标

π-HuB 品牌广泛宣传依据四种个人目标来体现人体本身蛋清质组的奥秒，并带动精准扶贫诊疗的成长。

1. 表明人休机理

数字式化剖解余地：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：

● 组织机构/心脏的血细胞组成了 ● 单独神经元内型的蛋清质构成 ● 細胞内的蛋清质组中心点原子网络上

论述建设设计原理：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. 激发 Meta Homo Sapiens 实体模型

人身安全周期性航迹：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。

情形区域：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：

● 侦测重点产前检查和引产后关键时期的蛋清质组中心的痕迹 ● 制图有难度病发展壮大和进步具体步骤中有难度核营养素组的横纵向技术性变换 ● 认定非遗传的情况（如总共生下了产气荚膜梭菌技术组、生活的途径和区域）对人体健康球核苷酸组的决定

大现代化建模：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. 搭配 π-HuB 网站导航器

虚拟技术情形空間实验室设备：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。

最真实三维模型：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。

心态地方：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。

因果判定：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。

拓扑结构导航栏图：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。

采用： ● 探测身心健康行为 ● 确定重大疾病危险客观因素评估方法和早前检查的重要的客观因素 ● 深入推进新的改善诊治的具体措施和自动化医辽工艺的發展 采用这3大计划，π-HuB 内容将有机会证明躯干球高蛋白组的探索与发现，并推动了准确医疗机构的的发展，进而满足“智医”的理念。

图1 π-HuB 工作的总的目标值（图源：He, et al., Nature, 2024）

重点支柱产业

π-HuB 活动将不仅6大先导性来支撑点其方向，并为了保证其胜利落实。

1. 躯干微生物样版

渠道各种各样化：

● 解刨子模板：从绿色捐献者的尸首解刨中得到的内脏器官、企业和活体子模板。 ● 双胞链表：适用于算起年龄段中仔细观察到的突变的遗传基因物质，并有益于操控僵化肠道疾病病征学探析中杂乱重要因素的影响力。 ● 依据大学生消费群体的链表：原于生活方案多种沿海地区具多种生活方案方案和室内环境的工商户的高品服务质量生物学样表的横横断面收集整理。 ● 横纵向列队理论研究：利用非渗入性或渗入性较小的技能，以相较高的取样系统频带宽度对营养自然人或存在营养或采取治疗意议或效果的定议暴露自己的女性的子样本采取取样系统。

基准化的参考文献标注：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。

元的数据基准：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. 衡量工艺去创新

单组织细胞血清质组学 (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。

区域空间蛋白酶质组学：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。

血浆球蛋白质含量混合物析：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。

模块核苷酸质组学：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. 换算技術创新性

数据库推进与讲解：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。

可释义人工服务自动化 (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。

中大型编程语言对模型 (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. 大科学学根本措施

祖国公共设施/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。

知名合作方式：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. 开发信息

资料电脑共享：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。

生物技术短信学基础性设备：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。

统计架构图：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. 新国际调查微商团队

多基础学科的合作：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。

战略决策企业：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。

本事建没和人文文化知识交流信息：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。

在这五种支撑，π-HuB 項目将已成定局进行其目的，并推进球营养物质组学在中医药学前沿技术的APP，结果是进行精准度医治的发展目标。

图2 π-HuB 活动的重要先导性（图源：He, et al., Nature, 2024）

考验

π-HuB 工程项目也遇到着这些对战。

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. 大的数据：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据显示转成和整和：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

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

预想成功

π-HuB 的項目从而经过 30 年的努力的，作为一题材挑战性的成功，推动精准扶贫医辽和智医的的发展。之下是 π-HuB 的項目初始化和开发技术关键期（2024-2036年）的预想作为的成功。

1. 结构构筑道理

神经元种类详解的蛋白质含量质组图谱：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/细胞系制度：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. 蛋清质组市场导向的人生方法指引

人血清质组结构特征市场：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。

核营养素键康评定：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. 蛋清质组指引的准确医疗机构

人工血清质组有特点教育资源：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。

新的生物学圆形标志物和进行治疗靶点：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 网站导航器

虚拟现实壮态前景测量仪器：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 新项目预测作为的成就将前所未有地持续推进精细医辽和智医的提升，人品类营养健康卫生事业做成灾害贡献度。

拜谱总结ppt

π-HuB 大型业务一个冲感民心的大型业务，它有能够徹底修改我们大家对人的看待，并统筹推进会员优质营销医治的發展。能够 國際合作的和现代科技的创新，π-HuB 大型业务还有机会在之后十多年内选取特大突破点，为疾病症状改善和珍断、用量看见和会员优质营销医治设计出功劳。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞最近新一批质谱仪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深入蛋清质组学检验产品，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、齐全糖肽、半胱氨酸遮盖还有余地球蛋白组等特色技术，欢迎大家咨询！

决定性专著：

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