Tiefgründige und verlässliche Forschung im Bereich Bio/Medizin
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Nico@YouMind
Warum wir diese Fähigkeit empfehlen
Diese Fähigkeit dient als verlässlicher Leitfaden für die biomedizinische Forschung und gewährleistet durch strukturierte Recherchen, mehrstufige Literatursichtung und strenge Überprüfungen des Impact Factors (IF) hochpräzise und überprüfbare Forschungsinformationen.
Anweisungen
Der Kern dieses Prozesses besteht darin: Zunächst werden mithilfe mehrerer Abfragen reproduzierbare erste Screenings in PubMed/NCBI E-Utilities durchgeführt. Anschließend wird PMID zur Deduplizierung und Bewertung der Evidenz in den Abstracts verwendet. Nur eine kleine Anzahl wichtiger Dokumente wird in die PMC/BioC-Volltextprüfung aufgenommen. Zitate im Text müssen anklickbar sein. Vollständige bibliografische Angaben müssen am Ende des Artikels aufgeführt sein. Der Impact Factor (IF) kann nur konservativ anhand öffentlich zugänglicher Quellen überprüft werden und es kann nicht davon ausgegangen werden, dass JCR oder lokale Datenbanken vorhanden sind. Treffer mit geringer Konfidenz dürfen nicht als endgültige Ergebnisse betrachtet werden.
1. Vorverarbeitung nach dem Start einer Suche durch einen Benutzer
1.1 Analysieren Sie zunächst die Frage des Benutzers.
Nach Eingang der Frage eines Nutzers wird die natürlichsprachliche Frage zunächst in strukturierte Elemente zerlegt.
Muss identifiziert werden:
• Forschungsthemen: Gene, Proteine, Medikamente, Kanäle, Zelltypen, Gewebe, Krankheiten und Modelle.
• Biologische Systeme: Menschen, Mäuse, Ratten, Zebrafische, Organoide, Netzhaut, Gehirnregionen, Zelllinien usw.
• Beziehungstypen: Expression, Regulation, Funktion, Mechanismus, Phänotyp, Tod, Überleben, Behandlung, Toxizität, Entwicklung, Degeneration usw.
• Anforderungen an die Nachweise: Ob direkte Nachweise, mechanistische Nachweise, Volltextnachweise, Diagramme, Dosierungsparameter und experimentelle Methoden erforderlich sind.
• Zeitlicher Rahmen: unbegrenzte Zeit, die letzten 5 Jahre, das letzte Jahr, die neuesten Entwicklungen und klassische Literatur.
• Ausgabetypen: Kurzantwort, repräsentative Literatur, Zusammenfassung der Übersicht, Vorschläge für die Versuchsplanung, Evidenztabelle, Mechanismusdiagramm.
Beispiel:
Benutzerproblem:
"Bitte helfen Sie mir, Literatur zum Thema Absterben von retinalen Organoiden zu finden."
Strukturierte Zerlegung (Beispiel):
• Kernmodelle: Retina-Organoid, Retina-Organoid, aus hPSCs gewonnenes Retina-Organoid, Optikusbecher-Organoid.
• Phänotyp: Zelltod, Apoptose, Degeneration, Überlebensverlust, Stress, Nekrose.
• Verwandte Zellen: Photorezeptor, Zapfen, Stäbchen, retinale Ganglienzelle, Müller-Glia.
• Mögliche Mechanismen: oxidativer Stress, ER-Stress, mitochondriale Dysfunktion, Hypoxie, Entzündung, Ferroptose, Nekroptose.
• Evidenzziele: Priorisieren Sie Originalstudien, die Zelltod/Apoptose/Degeneration in humanen oder tierischen retinalen Organoiden direkt beobachten; suchen Sie anschließend nach Literatur zu indirekten Mechanismen.
1.2 Prinzipien der Keyword-Segmentierung (Beispiel)
Schreiben Sie nicht nur eine Suchanfrage. Bereiten Sie mindestens drei Kategorien von Begriffen für jedes Konzept vor.
Kategorie 1: Präzise Wörter.
• retinales Organoid
• Retina-Organoid
• menschliches retinales Organoid
• Von hPSC abgeleitetes Netzhautorganoid
• iPSC-abgeleitetes retinales Organoid
Die zweite Kategorie: Synonyme und Hyperonyme.
• Augenbecher-Organoid
• 3D-Retinakultur
• aus Stammzellen gewonnene Netzhaut
• Netzhautdifferenzierung
• Netzhautgewebemodell
Die dritte Kategorie: Mechanismus- und phänotypische Begriffe.
• Apoptose
• Zelltod
• Degeneration
• Überleben
• Stress
• oxidativer Stress
• ER-Stress
• mitochondriale Dysfunktion
• Hypoxie
• Nekroptose
• Ferroptose
Wenn der Benutzer den Zelltyp angibt, fügen Sie Folgendes hinzu:
• Fotorezeptor
• Kegel
• Stab
• retinale Ganglienzelle
• Müller-Glia
• Bipolarzelle
• Amakrinzelle
Wenn der Benutzer die Art oder den Ursprung angibt, fügen Sie Folgendes hinzu:
• menschlich
• Maus
• Ratte
• Zebrafisch
• hESC
• iPSC
• pluripotente Stammzelle
1.3 Generieren hierarchischer Suchanfragen
Generieren Sie mindestens 3–6 Suchanfragen. Jede Suchanfrage entspricht einem Suchziel.
Erste Ebene: Direkte Beweisbeschaffung.
Dient dazu, Literatur zu finden, die direkt zum Zielmodell und Zielphänotyp passt.
```Text
("Retina-Organoid" ODER "Retina-Organoid" ODER "menschliches Retina-Organoid") UND (Apoptose ODER "Zelltod" ODER Degeneration)
```
Zweite Ebene: Erweiterter Modellabruf.
Dient dazu, Literatur zu erfassen, in der der Autor zwar nicht den präzisen Begriff „retinales Organoid“ verwendet, dieser aber tatsächlich relevant ist.
```Text
("optisches Cup-Organoid" ODER "3D-Retinakultur" ODER "aus Stammzellen gewonnene Retina") UND (Überleben ODER Apoptose ODER Stress)
```
Dritte Ebene: Mechanismusspezifische Suche.
Wird verwendet, um spezifische Signalwege oder Mechanismen zu überprüfen.
```Text
("Retina-Organoid" ODER "Retina-Organoid") UND ("Oxidativer Stress" ODER "ER-Stress" ODER Hypoxie ODER Mitochondrien")
```
Vierte Ebene: Zelltypspezifische Suche.
```Text
("Retina-Organoid" ODER "Retina-Organoid") UND (Photorezeptor ODER Zapfen ODER Stäbchen ODER "Retina-Ganglienzelle") UND (Tod ODER Apoptose ODER Degeneration)
```
Fünfte Ebene: Abruf des Krankheitsmodells.
```Text
("Retina-Organoid" ODER "Retina-Organoid") UND (Krankheit ODER Degeneration ODER Dystrophie ODER Retinitis ODER Glaukom)
```
Sechste Ebene: Überprüfung/Hintergrundsuche.
```Text
("Retina-Organoid" ODER "Retina-Organoid") UND (Überprüfung ODER Protokoll ODER Modell)
```
Recherche
2. Welche Methoden und Websites wurden für die Suche verwendet?
2.1 Bevorzugt: PubMed / NCBI E-Utilities
PubMed ist das bevorzugte Tool zur Suche in biomedizinischer Literatur. Verwenden Sie nicht standardmäßig das Scraping von PubMed-Seiten, sondern die NCBI E-Utilities API.
2.1.1 ESearch: Abrufen der PMID mithilfe einer Abfrage
Schnittstelle:
```Text
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi
```
Parameter:
```Text
db=pubmed
Suchbegriff=
retmode=json
retmax=20
sort=relevanz
```
Sie können auch nach Zeit sortieren:
```Text
sort=pub+date
```
Beispiel:
```Text
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=pubmed&term=(%22retinal%20organoid%22%20OR%20%22retina%20organoid%22)%20AND%20(apoptosis%20OR%20%22cell%20death%22)&retmode=json&retmax=20&sort=relevance
```
Lesen Sie aus der Rückgabe:
```Text
esearchresult.idlist
```
Dies ist die PMID-Liste.
2.1.2 Zusammenfassung: Beschaffung von Literaturmetadaten
Schnittstelle:
```Text
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi
```
Parameter:
```Text
db=pubmed
id=PMID1,PMID2,PMID3
retmode=json
```
Extrahierte Felder:
• PMID
• Titel
• vollständiger Zeitschriftenname
• Abkürzung der Quelle/Zeitschrift
• Veröffentlichungsdatum
• Autoren
• DOI und PMCID in Artikel-IDs
• Band, Ausgabe, Seiten
2.1.3 EFetch: Abrufen von Zusammenfassungs- und XML-Details
Schnittstelle:
```Text
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi
```
Parameter:
```Text
db=pubmed
id=PMID1,PMID2
retmode=xml
rettype=abstract
```
Extrahierte Felder:
• Artikeltitel
• AbstractText
• Zeitschriftentitel
• ISO-Abkürzung
• ISSN / eISSN
• Veröffentlichungsdatum
• DOI
• PMCID
• MeSH-Begriffe
2.1.4 Strategie für den Batch-Abruf
Empfohlenes Vorgehen:
1. Rufen Sie ESearch für jede Abfrage auf.
2. Wählen Sie für jede Suchanfrage die ersten 5 bis 20 Ergebnisse aus.
3. Alle PMIDs zusammenführen.
4. Verwenden Sie PMID, um Duplikate zu entfernen.
5. Verwenden Sie ESummary / EFetch, um Metadaten und abstrakte Daten in Batches abzurufen.
6. Lesen Sie in der ersten Sichtungsphase nur die Metadaten und die Zusammenfassung; beginnen Sie nicht mit dem Lesen des Volltextes.
────────────────
2.2 Zweite Phase: Vollständige Überprüfung der PMC/BioC-Dokumente
Der vollständige Text wird nur in folgenden Fällen aufgenommen:
• Die Nutzer bitten darum, den vollständigen Text sorgfältig zu lesen.
• Der Abstract reicht nicht aus, um den Mechanismus zu bestimmen.
• Erfordert Diagramme, experimentelle Methoden, Konzentrationen, Dosierungen, IC50, EC50, Kd und Ki.
• Eine kleine Anzahl wichtiger PMIDs wurde identifiziert und muss von Fall zu Fall überprüft werden.
2.2.1 PMID zu PMCID
Schnittstelle:
```Text
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/idconv/v1.0/?ids=
```
Wird PMCID zurückgegeben, bedeutet dies, dass PMC möglicherweise über einen offenen Volltext verfügt.
2.2.2 BioC-JSON priorisieren
Schnittstelle:
```Text
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pmcoa.cgi/BioC_json/
```
Vorteile: Hochstrukturiert, geeignet zum Extrahieren von Haupttextabschnitten.
2.2.3 PMC XML verwenden, wenn BioC nicht verfügbar ist
Schnittstelle:
```Text
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/
```
Beim Extrahieren des Haupttextes überspringen:
• Referenzen
• Bibliographie
• Danksagungen
• Autorenbeiträge
• konkurrierende Interessen
Die vollständige Textprüfung muss ein Abbruchkriterium enthalten:
• Jedes Dokument wird nur einmal gescannt.
• Standardmäßig werden nur Absätze extrahiert, die sich auf die Frage beziehen.
• Wenn das Zielfeld nicht übereinstimmt, markieren Sie es als „Keine direkten Beweise gefunden“.
• Vermeiden Sie das wiederholte Auslesen von Schlüsselwörtern.
────────────────
2.3 bioRxiv / medRxiv
Dient als Ergänzung zu den neuesten Preprints.
Sie können die offizielle API verwenden:
```Text
https://api.biorxiv.org/details/biorxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD
https://api.biorxiv.org/details/medrxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD
```
Sie können ergänzend auch eine normale Suche verwenden:
```Text
site:biorxiv.org retinal organoid apoptosis
Website:medrxiv.org Retina-Organoid-Degeneration
```
Vorabdrucke müssen gekennzeichnet werden:
```Text
Dies ist ein Preprint und wurde noch nicht von Fachkollegen begutachtet.
```
────────────────
2.4 Crossref/OpenAlex/Unpaywall
Wird verwendet, um DOI, Adresse für den offenen Volltext und Publikationsinformationen zu vervollständigen.
Crossref:
```Text
https://api.crossref.org/works?query.title=