身休肌肉组织本身有的是个甚为缜密的设备，由十余一万亿个内部分为，这样的内部类行繁多，能力缜密，但是会现在耗时产生影响。球营养物质酶质组学是深入定量分析身休肌肉组织本身球营养物质酶质组的有效，面对了解手工动物学至关主要。其实，身休肌肉组织本身球营养物质酶质组的缜密性尚未仅能够 表观遗传组资料来推测，且已有枝术也尚未设备性地在测量其缜密性。近些载以来来，球营养物质酶质组学枝术和折算有效的不断进步为深入定量分析身休肌肉组织本身给出了新的时机。单内部和地方球营养物质酶质组学枝术能够给出更精密的球营养物质酶质组资料，而深层了解和手工智能化枝术能够好处让我们比较好地定量分析和表述这样的数据信息。

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顶目就是一个雄心勃勃勃勃的国际性合作业务顶目，其目标值是依据转化和根据多模态血清质组信息源源来强化对物种进化菌物学的看法，并推向了有目的整形和智医的发展壮大。包含表明人体内生殖人体细胞、聚集和器管的建设细则机理及及菌物全过程的原子核/生殖人体细胞逻辑，依据血清质组信息源源预侧发病风险性和判断发病，看到新的中药靶点以推向了抗癌新药科研，根据血清质组信息源源免费指导独特鲜明的化医疗细则的选择和优化提升，及及开发技术水平π-HuB导航栏器，根据手工谋略技术水平为个体展示独特鲜明的化的绿色健康控制细则，所以推向了研究背景血清质组学的实操谋略医药学新划时代的迎接。

具体的受众

π-HuB 工程项目重在借助两大要求来折射出人体本身蛋白质含量质组的奥秒，并推动靶向医治的趋势。

1. 察觉到身休目的

金额化剖解三维空间：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：

● 阻止/地方的上皮细胞分解成 ● 一个受损细胞性质的血清质根据 ● 癌细胞内的核蛋白质含量组中央分子结构网站

体现整合作用：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 建模

生命是什么过渡期轨道：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。

情形室内空间：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：

● 跟踪主要临产和顺产分阶段的膳食纤维质组中心的轨道 ● 画出繁杂疫情开发和发展整个过程中繁杂球胆固醇组的纵向设计新动态不同 ● 确保非基因遗传缘由（举个例子相互依存微生物发酵体组、现在的生活方案和室内环境）对身休血清质组的印象

大数字信息仿真模型：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. 营造 π-HuB 导航仪器

VR虚拟心态房间器材：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。

真人模特：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。

模式室内空间：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。

拓补导航一体机图：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。

应该用： ● 探测良好点迹 ● 构成妇科疾病风险性风险管控和最早的时候珍断的决定性元素 ● 推动新的社区医疗矫治方式和智力社区医疗形式的转型 用这3个要求，π-HuB 好项目将力争表明人休蛋清质组的奥秒，并助推精细医疗服务的趋势，最终能够体现“智医”的展望。

图1 π-HuB 产品的基本的目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

关键性立柱

π-HuB 产品将依附于六种保障体系来保障其总体目标，并确保安全其取得胜利颁布。

1. 人体人体微生物样版

来自有很多化：

● 局解样例量：从卫生赠予者的女尸体局解中取得的集体、集体和活体样例量。 ● 双胞链表：用到算人群当中看到的突变的隐性基因化学物质，并这样有利于有效控制冗杂的疾病病源学理论研究中夹杂客观因素的决定。 ● 体系结构患者的链表：是来自于工作有差异 位置更具有差异 工作方式英文和自然环境的私营企业的优产品品质海洋生物子样本的横纵断面自身。 ● 竖向序列理论研究：利用非侵袭性或侵袭性较小的技术水平，以相应较高的监测系统率对安全键康员工自身或含有安全键康或的治疗重要性或结论的基本概念表露的病员的样板实现监测系统。

标准规定化的批注：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。

元数据源细则：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. 在线测量技术应用创新技术

单神经细胞血清质组学 (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。

服务器蛋白酶质组学：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。

血浆蛋清质多组分析：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。

用途脂肪酸质组学：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. 计算的技术水平特色化

信息合并与概述：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。

可讲解手工自动化 (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。

超大语言的模板 (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. 大专业基础理论基础建设

地区安全设施/基地：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。

新国际交流的：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. 开放政策信息

数值共享软件：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。

海洋生物讯息学基本条件的设施：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。

测算框架图：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. 全国的研究管理团队

多专业合作的：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。

战略决策设备：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。

力规划及文化水平交流会：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。

进行这九大支撑体系，π-HuB 内容将可能做到其总体目标，并推向蛋白酶质组学在中医学领域行业的技术应用，最后做到精准扶贫医疗设备的理念。

图2 π-HuB 活动的最为关键的支撑点（图源：He, et al., Nature, 2024）

探索

π-HuB 工作也遭受着其他挑站。

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. 大数据挖掘信息：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据表格产生和资源优化配置：确保来自不同团队的数据具有可比性和可整合性。

4. 3D建模：构建一个复杂的计算机驱动的人体蛋白质组 Meta Homo Sapiens 模型。

预估成果展

π-HuB 楼盘为了更好地借助 30 年的精力，作为一系类超出性的成功，推向精细医用和智医的趋势。以下的是 π-HuB 楼盘进行和联合开发时间段（2024-203三年）的目标作为的成功。

1. 进行整合原里

组织细胞分类详解的球蛋白组图谱：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/细胞核策略：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. 血清质组指引的衣食住行行为白皮书

人间蛋白酶质组的特点成本：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。

蛋白酶质的健康打分：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. 球胆固醇组结构优化的精准度医疗机构

人类文明球营养物质组特殊性市场：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的生物制品象征物和冶疗靶点：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 凯立德导航器

虚拟主机情形房间测量仪器：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 建设项目逾期拿得的重大事件成果将很大地统筹推进深度贫困医疗器械和智医的开发，待人类健康的事业上的进行重大事件贡献奖。

拜谱个人总结

π-HuB 内容不是个兴奋的心的内容，它有有可能恢复原状变动我们都对人休的解释，并确保识贫脱贫社区医疗设备的趋势。进行国际级公司合作和科学技术技术创新，π-HuB 内容现已在未來数20年内达成巨大冲刺，为重大疾病預防和程度、肿瘤药物挖掘和识贫脱贫社区医疗设备产生贡献奖。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞较新的一代名将质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA蛋白酶组项目经验，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宽度蛋清质组学在线检测产品，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、完正糖肽、半胱氨酸淡化同时空间球蛋白组等特色技术，欢迎大家咨询！

参看毕业论文：

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