躯干肌肉是一种个最为繁多的机软件系统，由不低于数十亿美元个癌组织細胞组合成，这癌组织細胞分类齐全，职能繁多，另外会随之时长引发发展。核血清质含量组学是设计躯干肌肉核血清质含量组的生物学，面对看法人類生物学至关决定性。而是，躯干肌肉核血清质含量组的繁多性無法仅完成基因遗传组短信内容来估计，且总数技巧也無法机软件全面性地自动测量其繁多性。近些以来，核血清质含量组学技巧和计算公式生物学的思想进步为设计躯干肌肉展示 了新的就会。单癌组织細胞和的空间核血清质含量组学技巧就行展示 更用心的核血清质含量组短信内容，而纵深学习知识和人工控制自动化技巧就行可以帮助大家有效地研究分析和定义这数据源。

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产品就是一个豪情壮志勃勃的國际联合产品，其关键是进行自动生成和经由多模态血清质组资料来提高对人生物学体学的认为，并力促脱贫医疗管理制度和智医的发展进步。收录阐释人体内肿瘤细胞系、团队和人体系统的倡导方法各种生物学体期间的碳原子/肿瘤细胞系机能，进行血清质组资料分析病投资风险和程度病，发现了新的口服药物靶点以力促药物建设，经由血清质组资料辅导时尚化中药治疗解决措施的选购和优化提升，各种建设π-HuB网站导航器，经由手动智慧云技巧为我们可以提供时尚化的的健康服务制度解决措施，而力促由于血清质组学的实操智慧云生物学新网络的迎接。

按照对象

π-HuB 大型项目重在完成四大关键来反映人蛋清质组的奥秒，并积极推动精准度医疗保障的经济发展。

1. 出现 人体健康操作过程

自然数化解刨面积：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：

● 组织性/感觉器官的组织构造 ● 单体细胞膜型号的血清质根据 ● 上皮细胞内的血清质组心中原子核网络上

探求引入方式：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. 制作 Meta Homo Sapiens 模式

一生期限点迹：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。

方式办公空间：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：

● 探测主耍孕前和顺产一阶段的淀粉酶质组核心运动轨迹 ● 绘制图繁琐病成长 和最新进展的过程中繁琐球胆固醇组的竖向动向变换 ● 判定非显性基因条件（举例子相互依存微海洋生物组、活动形式和工作环境）对人身体血清质组的后果

数字9化建模方法：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. 构筑 π-HuB 凯立德导航器

虚拟网络的情况服务器测试仪器：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。

实际存在型号：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。

情形个人空间：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。

软件： ● 探测健康生活规划 ● 确定发病隐患评诂和旱期物理诊断的更重要关键因素 ● 推动新的开展调查设备和自动化诊疗步骤的成长 顺利通过这三个大对象，π-HuB 顶目将极可能呈现人体细胞蛋白酶质组的奥妙，并深入推进精准性的医疗保障的成长 ，后面体现“智医”的公司愿景。

图1 π-HuB 顶目的综合学习目标（图源：He, et al., Nature, 2024）

关键性支撑

π-HuB 活动将依赖于6大要素来支柱其方向，并有效确保其完成制定。

1. 人体人体生物学范本

起源差异化化：

● 解刨样版：从营养赠送者的女尸体解刨中拿到的感觉器官、策划 和活体样版。 ● 多胞胎序列：中用算患者中观看到的进化的隐性基因营养成分，并有利于促进操控繁杂消化道疾病病征学探析中杂乱因素分析的会影响。 ● 立于人们的序列：来于当今世界多种东南部享有多种生存方式和氛围的个体工商户的优质化量生物制品模板的横有点复杂回收利用。 ● 坚向链表的研究：操作非侵袭性或侵袭性较小的技能，以相对于较高的监测工作频率对绿色个人或具备着绿色或疗法重要性或结杲的界定露出的的人的子样本参与监测。

古板化化的注音：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。

元数据统计标准化：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. 测试枝术创新技术

单神经元核膳食纤维组学 (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。

位置球氨基酸组学：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。

特点淀粉酶质组学：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. 计算出系统特色化

数据资料构建与讲解：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。

可解读手工智能化 (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。

中大型语言表达方式建模 (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。

因果演绎推理：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. 大科学合理基础理论公用设施

国家生活设施/中央：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。

香港国际进行合作：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. 开花教育资源

动态数据共享平台资源：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。

菌物新信息学理论知识体系：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。

计算出来架构：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. 香港国际研究分析拜谱生物

多专业进行合作：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。

投资决策公司：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。

效率制作多元文化知识讨论会：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。

采用这九大要素，π-HuB 大型项目将极可能构建其总体目标，并推进淀粉酶质组学在医学检验业务领域的利用，结果构建精准度医用的战略目标。

图2 π-HuB 工作的重要的支撑体系（图源：He, et al., Nature, 2024）

对决

π-HuB 顶目也要面临着许多挑战性。

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. 大数据分析报告：建立一个专门为 π-HuB 项目设计的、适合目的的数据中心。

3. 数据文件出现和梳理：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。

预期的成绩

π-HuB 该好项目此次能够 30 年的拼搏，得到一产品系列突破自我性的课题，促进推动精准扶贫社区医疗和智医的未来发展。下述是 π-HuB 该好项目运行和设计规划第一阶段（2024-203三年）的预想得到的课题。

1. 安排倡导设计原理

肿瘤细胞类分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。

新分子结构/细胞核原则：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. 蛋白酶质组指引的生命方案导则

人类进化球膳食纤维组基本特征市场：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。

蛋清质键康得分：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. 蛋白酶质组向导的精准服务社区医疗

人体核营养素组症状资源英文：建立一个包含人类蛋白质组特征资源的数据集，包括与主要疾病相关的蛋白质组特征。

新的生物体图标物和医疗靶点：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 导航栏器

人体心态办公空间测试仪器：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 该项目逾期得到的拜谱生物将极大值地统筹推进优质医药和智医的壮大，为人正直类身体健康事业发展做成重大安全事故成就。

拜谱工作小结

π-HuB 工程有的是个清凉人性的工程，它有很有可能根除更改自己对人体健康的正确理解，并促进深度贫困度医药的进展。使用全球加盟和科技信息信息化，π-HuB 工程有机会在未来的发展几十块年内选取重大项目突破自我，为病症有效防范和诊断报告、用量显示和深度贫困度医药作成贡献奖。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司，率先引进赛默飞最新信息几代质谱仪Astral，并且专家团队总结多年DIA蛋清组项目经验，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的深度核胆固醇组学查测产品，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碱化、乳碱化、全版糖肽、半胱氨酸装饰及空间核蛋白组等特色技术，欢迎大家咨询！

考生文献综述：

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