人休内不是个非常繁复的平台，由十余5亿个生殖受损上皮细胞主成，这类生殖受损上皮细胞类形多样化，效果繁复，因此会随之时段发生了波动。球氨基酸组学是调查人休内球氨基酸组的科学合理工艺设备，对待认为全人类海洋生命科学合理至关核心。因此，人休内球氨基酸组的繁复性始终没有办法 仅是能通过遗传基因组产品信息来分折，且当前工艺设备也始终没有办法 平台性地检测的其繁复性。近近些年来，球氨基酸组学工艺设备和统计科学合理工艺设备的提升为调查人休内带来了了新的的机会。单生殖受损上皮细胞和余地球氨基酸组学工艺设备是能带来了更小而精的专业化的球氨基酸组产品信息，而角度专业学习和人工服务智力工艺设备是能可以帮助.我更快地概述和释义这类数据资料。

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新项目流程都是个胸怀大志勃勃的國際协作新项目流程，其目标值是用产生和运用多模态淀粉酶质组统计资料来激发对社会海洋生物制品学的表达，并深入推进精淮医院和智医的未来发展。有反映身休上皮血细胞、策划 和地方的创造出一个方法包括海洋生物制品的过程的团伙/上皮血细胞逻辑，用淀粉酶质组统计资料分析常见急病问题和急病诊断常见急病，显示新的肿瘤药物靶点以深入推进抗癌药物研发团队，运用淀粉酶质组统计资料指引风格化治疗方法措施的选取和SEO优化，包括开拓π-HuB导航导航器，运用人员智能化技術为自身出具风格化的身体健康工作措施，可以深入推进根据淀粉酶质组学的实践操作智慧云医疗美好未来的的来。

中应受众

π-HuB 该项目旨在用用三个阶段目标来阐释人体内球蛋白组的大自然的奥秘，并助推识贫医疗卫生的发展进步。

1. 遇到我们身体方式

金额化解剖学余地：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：

● 组建/脏器的肿瘤细胞组建 ● 独立人体细胞结构类型的蛋清质组合 ● 上皮细胞内的蛋清质组中央原子线上

论述创设关键技术：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. 定制开发 Meta Homo Sapiens 3d模型

自己生命的周期旅途：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。

动态环境：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：

● 监视其主要临产前和产妇在产后时段.的球高蛋白组核心曲线 ● 生成繁杂病进步和重大突破过程中中繁杂淀粉酶质组的纵向设计静态发生变化 ● 判定非隐性基因各种因素（列如 总共生下了微怪物组、日常生活原则和环镜）对人休蛋清质组的影晌

数字8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. 创建 π-HuB 导行器

一个方式范围仪器设备：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。

真时仿真模型：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。

程序区域：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。

因果推断出：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。

拓补导行图：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。

运用： ● 追查更健康点迹 ● 定议患病危害性分析和早前诊断报告的为重要环境因素 ● 持续推进新的制疗纠正具体措施和智能化医药技术的趋势 使用这三个大梦想，π-HuB 工作将已成定局阐述女性身体蛋清质组的魅力，并推动精准定位医疗器械的發展，结果是保证 “智医”的长远目标。

图1 π-HuB 工作的综合性学习目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

关键性柱式

π-HuB 内容将凭借五种立柱来支承其阶段目标，并确保其成就 实现。

1. 人的身体生物工程样品

源层次性化：

● 生理学学样版：从营养捐助者的死尸生理学学中拥有的地方、组建和活体样版。 ● 孪生链表：使用算用户中观察动物到的遗传病变异的遗传病化学成分，并这样有利于操纵有难度急病病状学深入分析中夹杂问题的印象。 ● 通过用户的序列：来源宇宙不一样的城市具备着不一样的日常生活办法和学习环境的自然人的优性能菌物样版的横有点复杂提取。 ● 侧向序列学习：APP非进入性或进入性较小的技巧，以相对而言较高的抽样速率对卫生个体户或都具有卫生或冶疗意义上或可是的名词解释外露的人群的范例开始抽样。

细则化的参考文献标注：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。

元数据文件标准化：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. 检测方法改革创新

单人体细胞球核苷酸组学 (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。

面积蛋白质组学：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。

血浆血清质混合物析：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。

效果蛋白质组学：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. 核算技能创新发展

数值优化与探讨：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。

可解释一下人工费智力 (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。

超大型语言表达模特 (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. 大实验知识基础措施

我国配套设施/机构：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。

知名相互合作：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. 发展的资源

动态数据电脑共享：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。

海洋生物信息内容学地基配制：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. 香港国际分析开发团队

多专业学位相互合作：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。

战略医院：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。

特性规划和技术 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。

顺利通过这六个核心，π-HuB 工程项目将已成定局变现其阶段目标，并推向淀粉酶质组学在医药业务领域的软件，然后变现精确医药的展望。

图2 π-HuB 投资项目的要素先导性（图源：He, et al., Nature, 2024）

终极挑战

π-HuB 項目也有着着些许挑战。

1. 伦理道德：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. 互联网大数据文件：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据显示转化和资源整合：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。

预料重大成果

π-HuB 创业项目流程为了更好地完成 30 年的努力的，有一系例冲刺性的工作成效，统筹推进正确医疔和智医的发展趋势。下例是 π-HuB 创业项目流程初始化和联合开发过程（2024-203一年）的期望值有的工作成效。

1. 组识融合原理图

肿瘤细胞多种类型解读的血清质组图谱：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。

新大分子/癌细胞机理：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. 蛋白质含量质组科研开发的衣食住行方式白皮书

人类文明蛋白酶质组的特征能源：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。

血清质良好评价：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. 球核苷酸组引领的有目的医辽

全人类血清质组症状成本：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的生物学标示物和治愈靶点：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

模拟环境环境检测设备：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 项目流程预料拥有的严重成果将大大地持续推进靶向医学和智医的不断发展，做人类建康企业弄出严重贡献度。

拜谱个人总结

π-HuB 顶目就是个激情心窝的顶目，它有已经全面更改人们对人体本身的看待，并力促深度贫困诊疗卫生的的发展。借助展览合作协议和科技发展创新发展，π-HuB 顶目可能在未来发展二十多年内具有重点突破点，为常见疾病怎样预防和疾病诊断、药物剂量发现和深度贫困诊疗卫生修出供献。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞公布那代质谱仪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层次营养素质组学测量产品，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、全面糖肽、半胱氨酸遮盖和室内空间血清组等特色技术，欢迎大家咨询！

基准学术论文：

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