Nghiên cứu chuyên sâu và đáng tin cậy về Sinh học/Y học
Được đề xuất bởi
Nico@YouMind
Vì sao chúng tôi đề xuất kỹ năng này
Kỹ năng này đóng vai trò là kim chỉ nam đáng tin cậy cho nghiên cứu y sinh, đảm bảo thông tin nghiên cứu có độ chính xác cao và có thể kiểm chứng được thông qua các tìm kiếm có cấu trúc, sàng lọc tài liệu nhiều giai đoạn và kiểm tra hệ số ảnh hưởng (IF) nghiêm ngặt.
Hướng dẫn
Cốt lõi của quy trình này là: trước tiên, sử dụng nhiều truy vấn để thực hiện sàng lọc ban đầu có thể tái tạo trong các tiện ích điện tử của PubMed/NCBI, sau đó sử dụng PMID để loại bỏ các tài liệu trùng lặp và đánh giá mức độ bằng chứng tóm tắt; chỉ một số ít tài liệu quan trọng được đưa vào quá trình xem xét toàn văn PMC/BioC; các trích dẫn trong văn bản phải có thể nhấp chuột; thông tin thư mục đầy đủ phải được liệt kê ở cuối bài báo; chỉ có thể kiểm tra một cách thận trọng thông qua các nguồn công khai, và không thể giả định rằng có JCR hoặc cơ sở dữ liệu cục bộ, không thể đoán mò, và các kết quả trùng khớp có độ tin cậy thấp không thể được coi là kết quả cuối cùng.
1. Xử lý sơ bộ sau khi người dùng bắt đầu tìm kiếm
1.1 Trước tiên, hãy phân tích câu hỏi của người dùng.
Sau khi nhận được câu hỏi của người dùng, câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên trước tiên sẽ được phân tích thành các yếu tố có cấu trúc.
Cần phải được xác định:
• Các chủ đề nghiên cứu: gen, protein, thuốc, kênh ion, các loại tế bào, mô, bệnh tật và mô hình.
• Hệ thống sinh học: con người, chuột, chuột cống, cá ngựa vằn, mô hình cơ quan nhân tạo, võng mạc, các vùng não, dòng tế bào, v.v.
• Các loại mối quan hệ: biểu hiện, điều hòa, chức năng, cơ chế, kiểu hình, cái chết, sự sống sót, điều trị, độc tính, phát triển, thoái hóa, v.v.
• Yêu cầu về bằng chứng: Cần cung cấp bằng chứng trực tiếp, bằng chứng về cơ chế, bằng chứng toàn văn, biểu đồ, thông số liều lượng và phương pháp thí nghiệm hay không.
• Phạm vi thời gian: không giới hạn thời gian, 5 năm gần đây, 1 năm gần đây, những diễn biến mới nhất và các tác phẩm văn học kinh điển.
• Các loại kết quả đầu ra: câu trả lời ngắn, tài liệu tham khảo tiêu biểu, tóm tắt bài đánh giá, đề xuất thiết kế thí nghiệm, bảng bằng chứng, sơ đồ cơ chế.
Ví dụ:
Vấn đề người dùng:
"Hãy giúp tôi tìm tài liệu liên quan đến sự chết của mô hình võng mạc nhân tạo."
Phân rã có cấu trúc (ví dụ):
• Các mô hình cốt lõi: cơ quan võng mạc nhân tạo, võng mạc nhân tạo, võng mạc nhân tạo có nguồn gốc từ tế bào gốc đa năng ở người, cốc thị giác nhân tạo.
• Kiểu hình: chết tế bào, apoptosis, thoái hóa, mất khả năng sống sót, stress, hoại tử.
• Các tế bào liên quan: tế bào cảm thụ ánh sáng, tế bào hình nón, tế bào hình que, tế bào hạch võng mạc, tế bào thần kinh đệm Müller.
• Các cơ chế tiềm năng: stress oxy hóa, stress lưới nội chất, rối loạn chức năng ty thể, thiếu oxy, viêm nhiễm, chết tế bào do sắt, chết tế bào do hoại tử.
• Mục tiêu tìm kiếm bằng chứng: Ưu tiên các nghiên cứu gốc quan sát trực tiếp sự chết tế bào/quá trình tự hủy tế bào/sự thoái hóa trong các mô hình võng mạc người hoặc động vật; sau đó tìm kiếm tài liệu về các cơ chế gián tiếp.
1.2 Nguyên tắc phân khúc từ khóa (Ví dụ)
Đừng chỉ viết một truy vấn tìm kiếm duy nhất. Hãy chuẩn bị ít nhất ba nhóm từ khóa cho mỗi khái niệm.
Thể loại 1: Từ ngữ chính xác.
• cơ quan võng mạc nhân tạo
• mô hình võng mạc nhân tạo
• mô hình võng mạc người
• Organoid võng mạc có nguồn gốc từ hPSC
• Cơ quan võng mạc nhân tạo có nguồn gốc từ tế bào gốc đa năng cảm ứng (iPSC)
Loại thứ hai: từ đồng nghĩa và từ siêu loại.
• cơ quan dạng cốc thị giác
• Nuôi cấy võng mạc 3D
• Võng mạc có nguồn gốc từ tế bào gốc
• Sự biệt hóa võng mạc
• Mô hình mô võng mạc
Loại thứ ba: cơ chế và các thuật ngữ kiểu hình.
• apoptosis
• sự chết tế bào
• thoái hóa
• sống sót
• nhấn mạnh
• stress oxy hóa
• Căng thẳng ER
• rối loạn chức năng ty thể
• thiếu oxy
• hoại tử tế bào
• chết tế bào do sắt
Nếu người dùng chỉ định loại ô, hãy thêm:
• thụ thể ánh sáng
• hình nón
• thanh
• tế bào hạch võng mạc
• Tế bào thần kinh đệm Müller
• tế bào lưỡng cực
• tế bào amacrine
Nếu người dùng chỉ định loài hoặc nguồn gốc, hãy thêm:
• nhân loại
• chuột
• con chuột
• cá ngựa vằn
• Tế bào gốc phôi người (hESC)
• Tế bào gốc đa năng cảm ứng (iPSC)
• tế bào gốc vạn năng
1.3 Tạo truy vấn tìm kiếm phân cấp
Tạo ít nhất 3-6 truy vấn. Mỗi truy vấn tương ứng với một mục tiêu tìm kiếm.
Lớp đầu tiên: Thu thập bằng chứng trực tiếp.
Được sử dụng để tìm tài liệu phù hợp trực tiếp với mô hình mục tiêu và kiểu hình mục tiêu.
```văn bản
("cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo người") VÀ (quá trình chết tế bào theo chương trình HOẶC "tế bào chết" HOẶC thoái hóa)
```
Lớp thứ hai: Truy xuất mô hình mở rộng.
Thuật ngữ này được sử dụng để chỉ những tác phẩm văn học mà tác giả không dùng chính xác cụm từ "cơ quan võng mạc nhân tạo" nhưng thực chất nó lại có liên quan.
```văn bản
("cơ quan dạng cốc thị giác" HOẶC "nuôi cấy võng mạc 3D" HOẶC "võng mạc có nguồn gốc từ tế bào gốc") VÀ (sự sống sót HOẶC apoptosis HOẶC stress)
```
Lớp thứ ba: Tìm kiếm theo cơ chế cụ thể.
Được sử dụng để xác minh các con đường hoặc cơ chế cụ thể.
```văn bản
("cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo") VÀ ("căng thẳng oxy hóa" HOẶC "căng thẳng ER" HOẶC thiếu oxy HOẶC ty thể)
```
Lớp thứ tư: Tìm kiếm theo loại tế bào cụ thể.
```văn bản
("cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo") VÀ (tế bào cảm thụ ánh sáng HOẶC tế bào hình nón HOẶC tế bào hình que HOẶC "tế bào hạch võng mạc") VÀ (chết HOẶC apoptosis HOẶC thoái hóa)
```
Lớp thứ năm: Truy xuất mô hình bệnh.
```văn bản
("cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo") VÀ (bệnh HOẶC thoái hóa HOẶC loạn dưỡng HOẶC viêm võng mạc HOẶC bệnh tăng nhãn áp)
```
Lớp thứ sáu: Xem xét/tìm kiếm thông tin nền.
```văn bản
("cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo") VÀ (đánh giá HOẶC giao thức HOẶC mô hình)
```
2. Những phương pháp và trang web nào đã được sử dụng để tìm kiếm?
2.1 Ưu tiên: PubMed / NCBI E-utilities
PubMed là công cụ được ưu tiên sử dụng để tìm kiếm tài liệu y sinh học. Không nên mặc định việc quét toàn bộ trang PubMed. Thay vào đó, hãy sử dụng API NCBI E-utilities.
2.1.1 ESearch: Truy xuất PMID bằng cách sử dụng truy vấn
giao diện:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi
```
tham số:
```văn bản
db=pubmed
thuật ngữ=
retmode=json
retmax=20
sắp xếp theo mức độ liên quan
```
Bạn cũng có thể sắp xếp theo thời gian:
```văn bản
sắp xếp theo ngày xuất bản
```
Ví dụ:
```văn bản
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
```
Đọc từ phản hồi:
```văn bản
esearchresult.idlist
```
Đây là danh sách PMID.
2.1.2 Tóm tắt: Thu thập siêu dữ liệu tài liệu
giao diện:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi
```
tham số:
```văn bản
db=pubmed
id=PMID1,PMID2,PMID3
retmode=json
```
Các trường được trích xuất:
• PMID
• tiêu đề
• fulljournalname
• viết tắt nguồn/tạp chí
• ngày xuất bản
• tác giả
• DOI và PMCID trong mã định danh bài báo
• tập, số, trang
2.1.3 EFetch: Truy xuất thông tin tóm tắt và chi tiết XML
giao diện:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi
```
tham số:
```văn bản
db=pubmed
id=PMID1,PMID2
retmode=xml
rettype=abstract
```
Các trường được trích xuất:
• Tiêu đề bài viết
• Văn bản tóm tắt
• Tên tạp chí
• Viết tắt ISO
• ISSN / eISSN
• Ngày xuất bản
• DOI
• PMCID
• Thuật ngữ MeSH
2.1.4 Chiến lược truy xuất theo lô
Quy trình được đề xuất:
1. Gọi ESearch cho mỗi truy vấn.
2. Với mỗi truy vấn, hãy chọn 5–20 kết quả đầu tiên.
3. Hợp nhất tất cả các PMID.
4. Sử dụng PMID để loại bỏ các mục trùng lặp.
5. Sử dụng ESummary / EFetch để truy xuất siêu dữ liệu và tóm tắt dữ liệu theo lô.
6. Ở giai đoạn sàng lọc ban đầu, chỉ đọc phần siêu dữ liệu và tóm tắt; không nên bắt đầu bằng việc đọc toàn văn.
────────────────
2.2 Giai đoạn thứ hai: Rà soát toàn diện các tài liệu PMC/BioC
Toàn văn chỉ được đưa vào trong các trường hợp sau:
• Người dùng yêu cầu đọc kỹ toàn bộ văn bản.
• Bản tóm tắt không đủ để xác định cơ chế.
• Cần có biểu đồ, phương pháp thí nghiệm, nồng độ, liều lượng, IC50, EC50, Kd và Ki.
• Một số ít PMID quan trọng đã được xác định và cần được xem xét từng trường hợp cụ thể.
2.2.1 Chuyển đổi PMID sang PMCID
giao diện:
```văn bản
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/idconv/v1.0/?ids=
```
Nếu PMCID được trả về, điều đó có nghĩa là PMC có thể có bản toàn văn mở.
2.2.2 Ưu tiên định dạng JSON của BioC
giao diện:
```văn bản
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pmcoa.cgi/BioC_json/
```
Ưu điểm: Có cấu trúc chặt chẽ, phù hợp để trích xuất các đoạn văn chính.
2.2.3 Thử sử dụng PMC XML khi BioC không khả dụng
giao diện:
```văn bản
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/
```
Bỏ qua bước này khi trích xuất văn bản chính:
• tài liệu tham khảo
• Tài liệu tham khảo
• Lời cảm ơn
• Đóng góp của tác giả
• xung đột lợi ích
Việc xem xét toàn văn phải bao gồm tiêu chí dừng:
• Mỗi tài liệu chỉ được quét một lần.
• Theo mặc định, chỉ những đoạn văn liên quan đến câu hỏi mới được trích xuất.
• Nếu trường mục tiêu không khớp, hãy đánh dấu là "Không tìm thấy bằng chứng trực tiếp".
• Tránh việc lặp đi lặp lại quá trình quét từ khóa.
────────────────
2.3 bioRxiv / medRxiv
Được sử dụng để bổ sung cho các bản thảo nghiên cứu mới nhất.
Bạn có thể sử dụng API chính thức:
```văn bản
https://api.biorxiv.org/details/biorxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD
https://api.biorxiv.org/details/medrxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD
```
Bạn cũng có thể sử dụng chức năng tìm kiếm thông thường như một phương pháp bổ sung:
```văn bản
site:biorxiv.org retinal organoid apoptosis
site:medrxiv.org thoái hóa võng mạc dạng cơ quan
```
Bài báo chưa xuất bản phải được dán nhãn:
```văn bản
Đây là bản thảo chưa được bình duyệt.
```
────────────────
2.4 Crossref/OpenAlex/Unpaywall
Dùng để hoàn thiện DOI, địa chỉ mở toàn văn và thông tin xuất bản.
Tham khảo chéo:
```văn bản
https://api.crossref.org/works?query.title=
```
OpenAlex:
```văn bản
https://api.openalex.org/works?search=
```
Bỏ tường phí:
```văn bản
https://api.unpaywall.org/v2/
```
sử dụng:
• Hoàn thành DOI.
• Tìm kiếm liên kết PDF của OA.
• Xác minh tên tạp chí.
• Xác minh năm xuất bản.
────────────────
2.5 Trang Nhà xuất bản
Chỉ truy cập trang của nhà xuất bản khi thông tin API không đầy đủ.
Quy tắc truy cập:
• Mỗi URL của nhà xuất bản sẽ chỉ được thử một lần.
• Nếu bạn gặp phải CAPTCHA, rào cản đăng nhập, Cloudflare, từ chối truy cập hoặc các rào cản truy cập của tổ chức, hãy dừng lại ngay lập tức.
• Tránh làm mới trang liên tục, thay đổi đường dẫn trong cùng một trang web hoặc chờ trong vòng lặp.
• Sử dụng siêu dữ liệu PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Unpaywall và DOI làm phương án dự phòng.
3. Cách sắp xếp thông tin sau khi truy xuất
3.1 Thiết lập cấu trúc hồ sơ thống nhất
Mỗi tài liệu được tổng hợp thành một hồ sơ thống nhất.
Các lĩnh vực:
```văn bản
pmid
doi
pmcid
tiêu đề
tác giả
tạp chí
viết tắt tạp chí
mã số đăng ký kinh doanh (ISSN)
eissn
năm
tóm tắt
truy vấn nguồn
mức độ bằng chứng
thẻ bằng chứng
loại giấy
URL
```
3.2 Loại bỏ dữ liệu trùng lặp
Sự ưu tiên:
1. Loại bỏ các PMID trùng lặp.
2. Sử dụng DOI để loại bỏ các bản sao trùng lặp nếu không có PMID.
3. Nếu không có DOI, hãy sử dụng lower(title) + year + first_author để loại bỏ các bản sao trùng lặp.
Giữ lại query_source được truy cập lần đầu tiên và ghi lại những truy vấn nào đã truy cập vào tài liệu đó.
3.3 Phân loại bằng chứng
Cần phải phân biệt:
Bằng chứng trực tiếp:
Loài mục tiêu, mô, loại tế bào, mô hình và điều kiện điều trị được khớp trực tiếp.
Bằng chứng gián tiếp:
Các hệ thống liền kề, các mô hình tương tự và các cơ chế tương tự được hỗ trợ, nhưng chúng không phải là các hệ thống trực tiếp giải quyết vấn đề của người dùng.
Không tìm thấy bằng chứng trực tiếp nào:
Chỉ có thể tìm thấy thông tin nền tảng, suy đoán, đánh giá hoặc các mô hình tương tự; không có kết quả thực nghiệm trực tiếp nào.
3.4 Ghi nhãn loại tài liệu
Ít nhất cần lưu ý những điểm sau:
• nghiên cứu gốc
• ôn tập
• giao thức
• bản in trước
• tập dữ liệu/tài nguyên
• nghiên cứu lâm sàng
• bài báo phương pháp
3.5 Quy tắc sắp xếp
Đề xuất sắp xếp:
1. Nghiên cứu gốc dựa trên bằng chứng trực tiếp.
2. Nghiên cứu về các cơ chế chính.
3. Nghiên cứu quan trọng mới nhất.
4. Các môn học nền tảng kinh điển.
5. Đánh giá chất lượng cao.
6. Bằng chứng gián tiếp.
Không nên chỉ sắp xếp theo chỉ số IF. IF là một chỉ số ở cấp độ tạp chí và không phản ánh chất lượng của từng bài báo riêng lẻ.
4. Cách sắp xếp các trích dẫn trong thư trả lời
4.1 Định dạng trích dẫn văn bản
Tất cả các trích dẫn trong văn bản phải có thể nhấp chuột được.
Định dạng:
```markdown
[[1. **Tạp chí**, Năm]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)
```
Ví dụ:
```markdown
Các nghiên cứu trước đây đã quan sát thấy sự căng thẳng và thoái hóa tế bào cảm thụ ánh sáng liên quan đến giai đoạn phát triển trong các cơ quan võng mạc của con người [[1. **Cell Stem Cell**, 2019]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/xxxxxxx/).
```
Đừng viết như sau:
```văn bản
[1]
(PMID: xxxxx)
Xem tài liệu tham khảo 1
```
4.2 Cấu trúc câu trả lời được đề xuất
Đoạn đầu tiên: Kết luận trực tiếp.
```văn bản
Kết luận: Đã có những báo cáo liên quan, nhưng bằng chứng trực tiếp chủ yếu tập trung vào...; bằng chứng trực tiếp liên quan đến... vẫn còn thiếu.
```
Đoạn thứ hai: Phân loại bằng chứng.
```văn bản
Bằng chứng trực tiếp:
- Tài liệu tham khảo A: ...
Bằng chứng gián tiếp:
- Tài liệu tham khảo B: ...
Không tìm thấy bằng chứng trực tiếp nào:
- Không tìm thấy trong vòng này...
```
Đoạn thứ ba: Tóm tắt cơ chế.
Phân nhóm theo chủ đề, ví dụ:
• Con đường apoptosis/caspase
• stress oxy hóa
• rối loạn chức năng ty thể
• Căng thẳng ER
• thiếu oxy/căng thẳng chuyển hóa
• viêm
• Sự không phù hợp về phát triển
Đoạn thứ tư: Khoảng trống nghiên cứu.
Hãy nêu rõ những vấn đề nào thiếu bằng chứng trực tiếp.
Đoạn thứ năm: Cảm hứng từ thí nghiệm.
Nếu người dùng cần thiết kế thí nghiệm, hãy cung cấp chỉ thị, phương pháp xét nghiệm, thời điểm và nhóm đối chứng.
5. Danh sách tài liệu tham khảo đầy đủ ở cuối bài viết.
Nếu bài viết trích dẫn một nguồn tham khảo cụ thể, danh sách đầy đủ các nguồn tham khảo phải được đính kèm ở cuối bài.
Định dạng:
```markdown
## Danh sách đầy đủ các thông tin tham khảo
1. Smith J et al., **Tên tạp chí** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=X,Qn}*
2. Wang X và cộng sự, **Tên tạp chí** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *{IF=Cần xác minh}*
```
Định dạng tác giả:
• 1–3 tác giả: Liệt kê tất cả.
• Hơn 3 tác giả: Tác giả đầu tiên và cộng sự.
PMID / DOI / URL phải có thể nhấp chuột được.
6. Xác minh và dán nhãn IF
6.1 Trước tiên, chúng ta hãy giải thích những hạn chế thực tế của việc kiểm tra bằng câu lệnh IF.
Thông thường, hệ số ảnh hưởng chính thức của tạp chí (Journal Impact Factor) được lấy từ Clarivate Journal Citation Reports (JCR). Tuy nhiên, các đại lý bên ngoài thường không có tài khoản Clarivate/JCR hoặc bảng JCR cục bộ, vì vậy không nên xác minh thông qua cách này.
```
6.2 Phương pháp thực tiễn sử dụng kỹ năng IF
Tuyến đường chính:
1. Nếu đầu vào là PMID, trước tiên hãy sử dụng NCBI E-utilities để lấy siêu dữ liệu PubMed.
- Truy xuất Tên Tạp chí đầy đủ. - Truy xuất Nguồn/viết tắt ISO. - Truy xuất ISSN/eISSN. - Truy xuất các trường phụ trợ như tiêu đề, năm và DOI.
2. Sử dụng giao diện JSON di động iikx/iscience có sẵn công khai để truy vấn các tạp chí.
API tìm kiếm:
```văn bản
https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci&c=index&a=info&keyword=
```
Thông tin chi tiết về API:
```văn bản
https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail&id=
```
3. Thực hiện phép so khớp thận trọng trên kết quả tìm kiếm.
- Ưu tiên tìm kiếm chính xác các tiêu đề tạp chí đã được chuẩn hóa. - Thứ hai, ưu tiên tìm kiếm chính xác các từ viết tắt. - Cẩn trọng tối đa với các thuật ngữ ngắn và chung chung. - Không chấp nhận các lỗi sai lệch chuỗi con rõ ràng, chẳng hạn như sai lệch "Nature" thành chuỗi "Nature Reviews". - Trả về kết quả không rõ ràng/không tìm thấy nếu kết quả khớp không ổn định, thay vì đoán mò.
4. Nếu PubMed cung cấp từ viết tắt, hãy thử mở rộng nó thành tên đầy đủ hoặc tiêu đề thay thế bằng cách sử dụng Danh mục NLM.
Giao diện tìm kiếm trong Danh mục NLM vẫn là NCBI E-utilities:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog&term=[Tiêu đề viết tắt]&retmode=xml&retmax=1
```
Sau đó sử dụng ESummary để lấy Tiêu đề / Tiêu đề thay thế.
5. Đọc kết quả chi tiết của iikx:
- Hệ số ảnh hưởng. - Năm IF. - Phân vị JCR. - Phân vị CAS/CAS (nếu có). - URL nguồn. - Độ tin cậy trùng khớp.
6. Không đưa năm xuất bản IF vào văn bản chính khi chú thích; hãy sử dụng chú thích ngắn gọn.
Phần chú thích cuối cùng chỉ nên ghi như sau:
```văn bản
*{IF=X,Qn}*
```
Nếu thất bại:
```văn bản
*{IF=Đang chờ xác minh}*
```
hoặc:
```văn bản
*{IF=Không phát hiện}*
```
6.3 Các bước cụ thể
Thực hiện quy trình sau cho từng tài liệu.
Bước 1: Chuẩn bị tên tìm kiếm tạp chí.
Ưu tiên truy xuất dữ liệu từ siêu dữ liệu PubMed:
```văn bản
Tên tạp chí đầy đủ
Viết tắt ISO / Nguồn
ISSN
eISSN
```
Nếu chỉ có DOI, trước tiên hãy sử dụng Crossref hoặc OpenAlex để lấy tên tạp chí.
Tham khảo chéo:
```văn bản
https://api.crossref.org/works/
```
OpenAlex:
```văn bản
https://api.openalex.org/works/https://doi.org/
```
Bước 2: Chuẩn hóa tên các tạp chí.
Các quy tắc tiêu chuẩn hóa:
• Viết thường toàn bộ.
• Giải mã HTML.
• Thay thế & bằng and.
• Loại bỏ dấu câu.
• Kết hợp nhiều không gian.
• Khi so sánh, bạn cũng có thể sử dụng dạng rút gọn, loại bỏ tất cả khoảng trắng.
Ví dụ mã giả:
Python
nhập lại, html
định nghĩa chuẩn(s):
s = html.unescape(s or '').lower()
s = re.sub(r'&', ' và ', s)
s = re.sub(r'[^a-z0-9]+', ' ', s)
return re.sub(r'\s+', ' ', s).strip()
định nghĩa nhỏ gọn(s):
trả về norm(s).replace(' ', '')
```
Bước 3: Truy vấn giao diện tìm kiếm iikx.
```văn bản
https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci&c=index&a=info&keyword=
```
Bạn nên thiết lập User-Agent, ví dụ:
```văn bản
Mozilla/5.0
```
Nếu không tìm thấy kết quả trùng khớp chính xác ở trang đầu tiên, bạn có thể lật qua một số trang giới hạn, ví dụ như tối đa 8 trang.
Các thông số chuyển trang thường là:
```văn bản
trang=2
trang=3
```
Bước 4: Chọn ứng viên từ kết quả tìm kiếm.
Các lĩnh vực ứng viên thường bao gồm:
```văn bản
nhận dạng
được phân loại
tiêu đề
tiêu đề nhỏ
IF hoặc IF2024
zky2020
URL
```
Quy tắc đối sánh:
• Nếu compact(query) == compact(candidate.title), chấp nhận.
• Nếu norm(query) == norm(candidate.title), accept.
• Nếu compact(query) == compact(candidate.smalltitle), accept.
• Nếu norm(query) == norm(candidate.smalltitle), accept.
• Không chấp nhận chuỗi con trừ khi truy vấn đủ dài và không gây nhầm lẫn.
• Cần đặc biệt thận trọng với những từ ngắn như Nature, Science, Cell, Brain, Vision và Retina.
Bước 5: Nếu không tìm thấy kết quả phù hợp, hãy sử dụng từ viết tắt mở rộng của Danh mục NLM.
Ví dụ, trong PubMed, mục Nguồn là:
```văn bản
Free Radic Biol Med
```
Bạn có thể kiểm tra:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog&term=Free%20Radic%20Biol%20Med%5BTitle%20Abbreviation%5D&retmode=xml&retmax=1
```
Sau khi có được Mã định danh Danh mục NLM, hãy sử dụng nó như sau:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi?db=nlmcatalog&id=
```
Đọc:
```văn bản
Tiêu đề
Tiêu đề thay thế
```
Sau đó, hãy sử dụng các tên đầy đủ này để tìm kiếm iikx.
Bước 6: Kiểm tra giao diện chi tiết iikx.
Nếu kết quả tìm kiếm chứa:
```văn bản
id=
classid=
```
Gọi:
```văn bản
https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail&id=
```
Đọc chi tiết:
```văn bản
IF2024, IF2023, IF2022 ...
NẾU NHƯ
zky2020 hoặc các trường tứ phân vị JCR khác
jcr22 / jcr12 hoặc trường phân vùng
mã số đăng ký kinh doanh (ISSN)
eissn
tiêu đề
tiêu đề nhỏ
loại
```
Bước 7: Chọn câu lệnh IF mới nhất.
Tìm kiếm trong các trường được trả về tất cả các trường hợp có dạng như sau:
```văn bản
IF20xx
```
Ví dụ:
```văn bản
IF2024
IF2023
IF2022
```
Chọn năm có chữ số có nghĩa lớn nhất.
Nếu IF20xx không có mặt, hãy thử đọc:
```văn bản
NẾU NHƯ
giá trị nếu
```
Nếu không tìm thấy giá trị hợp lệ nào, nó sẽ được đánh dấu là không phát hiện được.
Bước 8: Xuất mức độ tin cậy và nhãn.
Nếu tiêu đề/viết tắt chính xác trùng khớp và phần chi tiết trả về giá trị hợp lệ IF:
```văn bản
*{IF=X,Qn}*
```
Nếu kết quả trận đấu không chắc chắn:
```văn bản
*{IF=Đang chờ xác minh}*
```
Nếu API công khai không trả về kết quả nào:
```văn bản
*{IF=Không phát hiện}*
```
6.4 Định dạng chú thích IF
Định dạng cố định:
```văn bản
*{IF=X,Qn}*
```
Ví dụ:
```markdown
Smith J et al., **Neuron** (2020), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=15.0, Q1}*
```
Để ý:
• Năm JCR không được ghi bên trong chú thích IF.
• Không viết "2024 JCR IF".
• Không viết "JCR 2024".
• Chỉ giữ lại năm xuất bản.
• Nếu IF bằng 0.0, null, có nguồn không ổn định hoặc khớp không ổn định, số sẽ không được hiển thị.
6.5 Xử lý tiêu chuẩn đối với các lỗi kiểm tra IF
Đừng đoán mò.
Không sử dụng tên tạp chí để điền số.
Không nên sử dụng các mô hình lớn để ghi nhớ và điền vào các câu lệnh IF.
Chỉ có ba trạng thái được phép khi thất bại:
```văn bản
*{IF=Đang chờ xác minh}*
```
Dùng cho:
• Kết quả tìm kiếm không rõ ràng.
Có một số tạp chí tương tự.
• Chỉ tìm thấy tên viết tắt, nhưng không thể xác nhận tên đầy đủ.
• Chỉ số IF được trả về từ các nguồn công khai là đáng ngờ.
```văn bản
*{IF=Không phát hiện}*
```
Dùng cho:
• Giao diện công cộng không trả về kết quả nào.
• Tạp chí này không thuộc phạm vi của SCI/JCR.
• Vấn đề mới này hiện chưa có IF.
```văn bản
*{IF=Không thể xác minh công khai}*
```
Dùng cho:
• Người dùng cần có JCR chính thức, nhưng Agent hiện tại không có quyền truy cập Clarivate/JCR.
7. Danh sách tự kiểm tra cuối cùng
Phải được kiểm tra trước khi giao hàng:
• Liệu nên ưu tiên trả lời các câu hỏi cốt lõi của người dùng trước?
• Liệu có nên phân biệt giữa bằng chứng trực tiếp, bằng chứng gián tiếp và trường hợp không tìm thấy bằng chứng trực tiếp hay không.
• Tất cả các trích dẫn trong văn bản có thể nhấp chuột được không?
• Cuối bài viết có danh sách tài liệu tham khảo đầy đủ không?
• Liệu mỗi tài liệu có bao gồm nhãn IF (Đầu vào/Đầu ra) hoặc nhãn cho biết đang chờ xác minh/chưa được phát hiện không?
• Kiểm tra xem PMID/DOI/URL có thể nhấp chuột được không.
• Liệu phương pháp này có tránh việc thay thế kết quả tổng thể về mô bằng các kết luận về các loại tế bào cụ thể hay không?
• Liệu phương pháp này có tránh việc thay thế quá trình kích hoạt/phosphoryl hóa bằng việc tăng tổng lượng biểu hiện gen hay không?
• Có nên ghi chú đây là bản thảo chưa xuất bản hay không.
• Nó có chỉ định phạm vi tìm kiếm không?
• Nếu điều đó không dựa trên trí nhớ hoặc phỏng đoán.
8. Mã giả có thể tái tạo
Python
truy vấn = xây dựng truy vấn(câu hỏi của người dùng)
all_pmids = []
cho truy vấn trong các truy vấn:
pmids = ncbi_esearch(query, retmax=20, sort='relevance')
all_pmids.extend(pmids)
pmids = deduplicate_keep_order(all_pmids)
metadata = ncbi_esummary(pmids)
tóm tắt = ncbi_efetch_abstract(pmids)
records = merge_metadata_and_abstracts(metadata, abstracts)
records = tag_evidence(records, user_question)
bản ghi = xếp hạng_bản ghi(bản ghi)
đã chọn = select_top_records(records)
nếu cần toàn văn:
đối với bản ghi trong selected_key_records:
pmcid = idconv_pmid_to_pmcid(record.pmid)
nếu pmcid:
record.fulltext = fetch_bioc_or_pmc_xml(pmcid)
Để ghi lại trong mục đã chọn:
journal_query = record.full_journal_name or record.journal_abbrev
if_result = lookup_if_public_iikx(journal_query)
if_result.confident:
record.if_annotation = f'*{IF={if_result.if_value},{if_result.quartile}}*'
elif if_result.ambiguous:
record.if_annotation = '*{IF=Đang chờ xác minh}*'
khác:
record.if_annotation = '*{IF=Không phát hiện}*'
câu trả lời = soạn_câu_trả_lời(
Phần kết luận
nhóm bằng chứng,
clickable_body_citations,
danh sách tham khảo đầy đủ với điều kiện
)
```
9. Mẫu báo cáo giao hàng cuối cùng được đề xuất
```markdown
Tóm lại:
...
Mức độ bằng chứng:
Bằng chứng trực tiếp:
- ……[[1. **Tạp chí**, Năm]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)
Bằng chứng gián tiếp:
- …[[2. **Tạp chí**, Năm]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)
Không tìm thấy bằng chứng trực tiếp nào:
- ……
Tóm tắt cơ chế:
1. ……
2. ……
Phạm vi tìm kiếm:
Vòng tìm kiếm này chủ yếu sử dụng PubMed, PMC, BioC và bioRxiv; sàng lọc ban đầu dựa trên siêu dữ liệu và tóm tắt, chỉ những tài liệu quan trọng mới được xem xét toàn văn. Chú thích IF dựa trên các nguồn công khai; các tài liệu không thể đối khớp với độ tin cậy cao được đánh dấu là đang chờ xác minh hoặc không được phát hiện.
Danh sách đầy đủ thông tin tài liệu:
1. Smith J et al., **Tên tạp chí** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=X,Q1}*
2. Wang X và cộng sự, **Tên tạp chí** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *{IF=Cần xác minh}*
```
Mô tả
Các trường hợp áp dụng: Hoàn thành một vòng tìm kiếm tài liệu khoa học sinh học/y sinh và cung cấp cho người dùng kết quả chi tiết và đáng tin cậy. 1. Sau khi người dùng bắt đầu tìm kiếm, hệ thống sẽ phân tích câu hỏi và từ khóa. 2. Tìm kiếm tài liệu bằng cách sử dụng các nguồn dữ liệu công khai và có thể tái tạo. 3. Loại bỏ các kết quả trùng lặp, phân tầng, phân loại và sắp xếp kết quả tìm kiếm. 4. Sử dụng trích dẫn văn bản có thể nhấp chuột trong phản hồi. 5. Liệt kê thông tin tài liệu đầy đủ ở cuối tài liệu và đánh dấu IF với các đường dẫn tìm kiếm công khai; nếu không thể xác minh với độ tin cậy cao, cần phải đánh dấu là "cần xác minh" hoặc "không phát hiện".
Kỹ năng liên quan
Xem tất cảLàm thế nào để nhanh chóng hiểu về một ngành công nghiệp?
📋 Hướng dẫn sử dụng: Kỹ năng này là một công cụ nghiên cứu ngành được vận hành bởi các phương pháp của McKinsey, dựa trên khung tám chiều trong cuốn sách "Làm thế nào để nhanh chóng hiểu một ngành" của Xiao Jing. Bạn chỉ cần cho nó biết tên ngành, và nó sẽ tạo ra một báo cáo nghiên cứu ngành có hệ thống cho bạn. —————————————————————————————— 🚀 Cách sử dụng cơ bản: Chỉ cần cho tôi biết ngành bạn muốn nghiên cứu, càng cụ thể càng tốt: a. "Vui lòng phân tích ngành công nghiệp pin thể rắn cho tôi" b. "Hãy xem xét chuỗi ngành công nghiệp robot hình người từ góc độ khởi nghiệp" c. "Ngành công nghiệp quang điện có còn đáng để đầu tư không?" Bạn có thể bao gồm ba thông tin (không bắt buộc, tôi sẽ sử dụng mặc định nếu thiếu): 1. Tên ngành: Càng cụ thể càng tốt, ví dụ như "quang điện perovskite" thay vì "năng lượng mới", đây là "bắt buộc"; 2. Mục tiêu: Đầu tư/Lựa chọn nghề nghiệp/Khởi nghiệp/Phân tích cạnh tranh/Khoa học phổ biến, mặc định: Đầu tư; 3. Khu vực: Thị trường Trung Quốc/Toàn cầu/Hoa Kỳ/Đông Nam Á..., mặc định: Thị trường Trung Quốc; —————————————————————————————— ⚙️ Quá trình này sẽ tự động thực hiện những gì? Toàn bộ quy trình được chia thành bốn giai đoạn: 1. Nhiều vòng tìm kiếm trực tuyến để thu thập bằng chứng về quy mô thị trường/tốc độ tăng trưởng/tỷ lệ thâm nhập, chuỗi ngành, bối cảnh cạnh tranh, lợi thế cạnh tranh, chính sách và định giá—mọi kết luận đều có nguồn và khung thời gian, và không bao giờ bịa đặt; 2. Định vị vòng đời: sử dụng tỷ lệ thâm nhập để xác định xem ngành đang ở giai đoạn giới thiệu/tăng trưởng/trưởng thành/suy thoái, với trọng tâm nghiên cứu hoàn toàn khác nhau ở mỗi giai đoạn; 3. Phân tích chuyên sâu trên tám khía cạnh: mô hình kinh doanh → quy mô thị trường → lợi thế cạnh tranh (bắt buộc phân tích chuyên sâu các xu hướng động) → bối cảnh cạnh tranh (bắt buộc chấm điểm từng yếu tố trong năm yếu tố) → định giá → phân tích PEST → môi trường kinh doanh; 4. Kiểm tra phản đồng thuận: phân biệt giữa các xu hướng rõ ràng, được định giá theo thị trường và các vấn đề thực sự bị bỏ qua, đồng thời đưa ra các đề xuất hỗ trợ ra quyết định; —————————————————————————————— 📊 Sản phẩm sẽ như thế nào? Một báo cáo nghiên cứu ngành chuyên nghiệp ở định dạng Markdown được cấu trúc như sau: 1. ⚡ Đánh giá nhanh 30 giây — Giai đoạn / Logic lợi nhuận cốt lõi / Cơ hội lớn nhất / Rủi ro lớn nhất / Kết luận một câu; 2. Xác định chủ đề và phạm vi nghiên cứu; 3. Định vị vòng đời sản phẩm (bao gồm dữ liệu tỷ lệ thâm nhập thị trường); 4. Phân tích tám chiều từng mục (Lợi thế cạnh tranh bao gồm bảng xu hướng động và bảng điểm Năm lực lượng của Porter); 5. Kiểm tra phản đồng thuận; 6. Kết luận và đề xuất quyết định; 7. Danh sách rủi ro chính; 8. Nguồn dữ liệu và giải thích thời gian; —————————————————————————————— 🔑 Hai điểm nổi bật cốt lõi 1. Phân tích lợi thế cạnh tranh chuyên sâu: Không chỉ thảo luận về các loại rào cản, mà còn yêu cầu trả lời câu hỏi "liệu nó đã mở rộng hay thu hẹp trong 2-3 năm qua", sử dụng dữ liệu về thị phần / biên lợi nhuận gộp / sức mạnh định giá; 2. Chấm điểm theo mô hình Năm Lực lượng của Porter: Tất cả năm tiêu chí đều được đánh giá, không có chỗ cho sự tắt đón, xác định ai hiện đang có sức mạnh thương lượng mạnh nhất và liệu cấu trúc thị trường có thuận lợi hay đang xấu đi đối với các công ty hàng đầu; —————————————————————————————— ⏱️ Quá trình này mất khoảng 2-4 phút, vì nó yêu cầu nhiều vòng tìm kiếm, phân tích từng khía cạnh và viết báo cáo. —————————————————————————————— 🧩 Sau khi kết quả báo cáo được mở rộng, chúng ta có thể tiếp tục với hai phân tích chuyên sâu (bạn cần xác nhận thủ công; chúng sẽ không chạy tự động): 1. "Phân tích chuỗi để tìm ra điểm nghẽn": Xác định các điểm nghẽn vật lý không thể tránh khỏi trong chuỗi ngành trong giai đoạn tăng trưởng mạnh và chỉ ra những người hưởng lợi thực sự; 2. "Định giá DCF": Chạy mô hình dòng tiền chiết khấu hoàn chỉnh cho các công ty cụ thể trong ngành; —————————————————————————————— ▶️ Bạn muốn thử? Chỉ cần cho tôi biết tên ngành, chẳng hạn như "Hãy xem xét ngành AI Agent từ góc độ khởi nghiệp" hoặc "Tình hình hiện tại của chuỗi ngành năng lượng hydro như thế nào?"
Học tậpLàm thế nào để nhanh chóng hiểu về một công ty
Nhập tên công ty hoặc cổ phiếu, và sử dụng mô hình tư duy đa chiều của Charlie Munger để tiến hành nghiên cứu và phân tích đầu tư chuyên sâu về cổ phiếu đó từ góc độ đầu tư giá trị. SKILL tự động kết nối với Internet để khai thác thông tin chuyên sâu, buộc phải tìm kiếm trước khi đưa ra phán quyết, đối chiếu hai nguồn và gắn nhãn phạm vi và nguồn. Nó tiến hành phân tích chuyên sâu theo khuôn khổ bảy chiều của đầu tư giá trị, cung cấp định giá ba kịch bản và quyết định chất lượng/giá 2×2, và tạo ra báo cáo "Phân tích chuyên sâu về đầu tư giá trị" có thể áp dụng được.
Học tậpPhân tích ba yếu tố: Hiểu bài báo
Sử dụng phương pháp phân tích ba yếu tố để xác định các yếu tố chính, hiểu vòng lặp nhỏ và nắm vững vòng lặp lớn, công cụ này tự động hoặc tương tác phân tích khung lập luận của bất kỳ bài viết nào. Nó bao gồm 14 mẫu gợi ý AI tích hợp sẵn, phù hợp với tất cả các học giả.
Nghiên cứu chuyên sâu và đáng tin cậy về Sinh học/Y học
Được đề xuất bởi
Nico@YouMind
Vì sao chúng tôi đề xuất kỹ năng này
Kỹ năng này đóng vai trò là kim chỉ nam đáng tin cậy cho nghiên cứu y sinh, đảm bảo thông tin nghiên cứu có độ chính xác cao và có thể kiểm chứng được thông qua các tìm kiếm có cấu trúc, sàng lọc tài liệu nhiều giai đoạn và kiểm tra hệ số ảnh hưởng (IF) nghiêm ngặt.
Hướng dẫn
Cốt lõi của quy trình này là: trước tiên, sử dụng nhiều truy vấn để thực hiện sàng lọc ban đầu có thể tái tạo trong các tiện ích điện tử của PubMed/NCBI, sau đó sử dụng PMID để loại bỏ các tài liệu trùng lặp và đánh giá mức độ bằng chứng tóm tắt; chỉ một số ít tài liệu quan trọng được đưa vào quá trình xem xét toàn văn PMC/BioC; các trích dẫn trong văn bản phải có thể nhấp chuột; thông tin thư mục đầy đủ phải được liệt kê ở cuối bài báo; chỉ có thể kiểm tra một cách thận trọng thông qua các nguồn công khai, và không thể giả định rằng có JCR hoặc cơ sở dữ liệu cục bộ, không thể đoán mò, và các kết quả trùng khớp có độ tin cậy thấp không thể được coi là kết quả cuối cùng.
1. Xử lý sơ bộ sau khi người dùng bắt đầu tìm kiếm
1.1 Trước tiên, hãy phân tích câu hỏi của người dùng.
Sau khi nhận được câu hỏi của người dùng, câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên trước tiên sẽ được phân tích thành các yếu tố có cấu trúc.
Cần phải được xác định:
• Các chủ đề nghiên cứu: gen, protein, thuốc, kênh ion, các loại tế bào, mô, bệnh tật và mô hình.
• Hệ thống sinh học: con người, chuột, chuột cống, cá ngựa vằn, mô hình cơ quan nhân tạo, võng mạc, các vùng não, dòng tế bào, v.v.
• Các loại mối quan hệ: biểu hiện, điều hòa, chức năng, cơ chế, kiểu hình, cái chết, sự sống sót, điều trị, độc tính, phát triển, thoái hóa, v.v.
• Yêu cầu về bằng chứng: Cần cung cấp bằng chứng trực tiếp, bằng chứng về cơ chế, bằng chứng toàn văn, biểu đồ, thông số liều lượng và phương pháp thí nghiệm hay không.
• Phạm vi thời gian: không giới hạn thời gian, 5 năm gần đây, 1 năm gần đây, những diễn biến mới nhất và các tác phẩm văn học kinh điển.
• Các loại kết quả đầu ra: câu trả lời ngắn, tài liệu tham khảo tiêu biểu, tóm tắt bài đánh giá, đề xuất thiết kế thí nghiệm, bảng bằng chứng, sơ đồ cơ chế.
Ví dụ:
Vấn đề người dùng:
"Hãy giúp tôi tìm tài liệu liên quan đến sự chết của mô hình võng mạc nhân tạo."
Phân rã có cấu trúc (ví dụ):
• Các mô hình cốt lõi: cơ quan võng mạc nhân tạo, võng mạc nhân tạo, võng mạc nhân tạo có nguồn gốc từ tế bào gốc đa năng ở người, cốc thị giác nhân tạo.
• Kiểu hình: chết tế bào, apoptosis, thoái hóa, mất khả năng sống sót, stress, hoại tử.
• Các tế bào liên quan: tế bào cảm thụ ánh sáng, tế bào hình nón, tế bào hình que, tế bào hạch võng mạc, tế bào thần kinh đệm Müller.
• Các cơ chế tiềm năng: stress oxy hóa, stress lưới nội chất, rối loạn chức năng ty thể, thiếu oxy, viêm nhiễm, chết tế bào do sắt, chết tế bào do hoại tử.
• Mục tiêu tìm kiếm bằng chứng: Ưu tiên các nghiên cứu gốc quan sát trực tiếp sự chết tế bào/quá trình tự hủy tế bào/sự thoái hóa trong các mô hình võng mạc người hoặc động vật; sau đó tìm kiếm tài liệu về các cơ chế gián tiếp.
1.2 Nguyên tắc phân khúc từ khóa (Ví dụ)
Đừng chỉ viết một truy vấn tìm kiếm duy nhất. Hãy chuẩn bị ít nhất ba nhóm từ khóa cho mỗi khái niệm.
Thể loại 1: Từ ngữ chính xác.
• cơ quan võng mạc nhân tạo
• mô hình võng mạc nhân tạo
• mô hình võng mạc người
• Organoid võng mạc có nguồn gốc từ hPSC
• Cơ quan võng mạc nhân tạo có nguồn gốc từ tế bào gốc đa năng cảm ứng (iPSC)
Loại thứ hai: từ đồng nghĩa và từ siêu loại.
• cơ quan dạng cốc thị giác
• Nuôi cấy võng mạc 3D
• Võng mạc có nguồn gốc từ tế bào gốc
• Sự biệt hóa võng mạc
• Mô hình mô võng mạc
Loại thứ ba: cơ chế và các thuật ngữ kiểu hình.
• apoptosis
• sự chết tế bào
• thoái hóa
• sống sót
• nhấn mạnh
• stress oxy hóa
• Căng thẳng ER
• rối loạn chức năng ty thể
• thiếu oxy
• hoại tử tế bào
• chết tế bào do sắt
Nếu người dùng chỉ định loại ô, hãy thêm:
• thụ thể ánh sáng
• hình nón
• thanh
• tế bào hạch võng mạc
• Tế bào thần kinh đệm Müller
• tế bào lưỡng cực
• tế bào amacrine
Nếu người dùng chỉ định loài hoặc nguồn gốc, hãy thêm:
• nhân loại
• chuột
• con chuột
• cá ngựa vằn
• Tế bào gốc phôi người (hESC)
• Tế bào gốc đa năng cảm ứng (iPSC)
• tế bào gốc vạn năng
1.3 Tạo truy vấn tìm kiếm phân cấp
Tạo ít nhất 3-6 truy vấn. Mỗi truy vấn tương ứng với một mục tiêu tìm kiếm.
Lớp đầu tiên: Thu thập bằng chứng trực tiếp.
Được sử dụng để tìm tài liệu phù hợp trực tiếp với mô hình mục tiêu và kiểu hình mục tiêu.
```văn bản
("cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo người") VÀ (quá trình chết tế bào theo chương trình HOẶC "tế bào chết" HOẶC thoái hóa)
```
Lớp thứ hai: Truy xuất mô hình mở rộng.
Thuật ngữ này được sử dụng để chỉ những tác phẩm văn học mà tác giả không dùng chính xác cụm từ "cơ quan võng mạc nhân tạo" nhưng thực chất nó lại có liên quan.
```văn bản
("cơ quan dạng cốc thị giác" HOẶC "nuôi cấy võng mạc 3D" HOẶC "võng mạc có nguồn gốc từ tế bào gốc") VÀ (sự sống sót HOẶC apoptosis HOẶC stress)
```
Lớp thứ ba: Tìm kiếm theo cơ chế cụ thể.
Được sử dụng để xác minh các con đường hoặc cơ chế cụ thể.
```văn bản
("cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo") VÀ ("căng thẳng oxy hóa" HOẶC "căng thẳng ER" HOẶC thiếu oxy HOẶC ty thể)
```
Lớp thứ tư: Tìm kiếm theo loại tế bào cụ thể.
```văn bản
("cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo") VÀ (tế bào cảm thụ ánh sáng HOẶC tế bào hình nón HOẶC tế bào hình que HOẶC "tế bào hạch võng mạc") VÀ (chết HOẶC apoptosis HOẶC thoái hóa)
```
Lớp thứ năm: Truy xuất mô hình bệnh.
```văn bản
("cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo") VÀ (bệnh HOẶC thoái hóa HOẶC loạn dưỡng HOẶC viêm võng mạc HOẶC bệnh tăng nhãn áp)
```
Lớp thứ sáu: Xem xét/tìm kiếm thông tin nền.
```văn bản
("cơ quan võng mạc nhân tạo" HOẶC "cơ quan võng mạc nhân tạo") VÀ (đánh giá HOẶC giao thức HOẶC mô hình)
```
2. Những phương pháp và trang web nào đã được sử dụng để tìm kiếm?
2.1 Ưu tiên: PubMed / NCBI E-utilities
PubMed là công cụ được ưu tiên sử dụng để tìm kiếm tài liệu y sinh học. Không nên mặc định việc quét toàn bộ trang PubMed. Thay vào đó, hãy sử dụng API NCBI E-utilities.
2.1.1 ESearch: Truy xuất PMID bằng cách sử dụng truy vấn
giao diện:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi
```
tham số:
```văn bản
db=pubmed
thuật ngữ=
retmode=json
retmax=20
sắp xếp theo mức độ liên quan
```
Bạn cũng có thể sắp xếp theo thời gian:
```văn bản
sắp xếp theo ngày xuất bản
```
Ví dụ:
```văn bản
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
```
Đọc từ phản hồi:
```văn bản
esearchresult.idlist
```
Đây là danh sách PMID.
2.1.2 Tóm tắt: Thu thập siêu dữ liệu tài liệu
giao diện:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi
```
tham số:
```văn bản
db=pubmed
id=PMID1,PMID2,PMID3
retmode=json
```
Các trường được trích xuất:
• PMID
• tiêu đề
• fulljournalname
• viết tắt nguồn/tạp chí
• ngày xuất bản
• tác giả
• DOI và PMCID trong mã định danh bài báo
• tập, số, trang
2.1.3 EFetch: Truy xuất thông tin tóm tắt và chi tiết XML
giao diện:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi
```
tham số:
```văn bản
db=pubmed
id=PMID1,PMID2
retmode=xml
rettype=abstract
```
Các trường được trích xuất:
• Tiêu đề bài viết
• Văn bản tóm tắt
• Tên tạp chí
• Viết tắt ISO
• ISSN / eISSN
• Ngày xuất bản
• DOI
• PMCID
• Thuật ngữ MeSH
2.1.4 Chiến lược truy xuất theo lô
Quy trình được đề xuất:
1. Gọi ESearch cho mỗi truy vấn.
2. Với mỗi truy vấn, hãy chọn 5–20 kết quả đầu tiên.
3. Hợp nhất tất cả các PMID.
4. Sử dụng PMID để loại bỏ các mục trùng lặp.
5. Sử dụng ESummary / EFetch để truy xuất siêu dữ liệu và tóm tắt dữ liệu theo lô.
6. Ở giai đoạn sàng lọc ban đầu, chỉ đọc phần siêu dữ liệu và tóm tắt; không nên bắt đầu bằng việc đọc toàn văn.
────────────────
2.2 Giai đoạn thứ hai: Rà soát toàn diện các tài liệu PMC/BioC
Toàn văn chỉ được đưa vào trong các trường hợp sau:
• Người dùng yêu cầu đọc kỹ toàn bộ văn bản.
• Bản tóm tắt không đủ để xác định cơ chế.
• Cần có biểu đồ, phương pháp thí nghiệm, nồng độ, liều lượng, IC50, EC50, Kd và Ki.
• Một số ít PMID quan trọng đã được xác định và cần được xem xét từng trường hợp cụ thể.
2.2.1 Chuyển đổi PMID sang PMCID
giao diện:
```văn bản
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/idconv/v1.0/?ids=
```
Nếu PMCID được trả về, điều đó có nghĩa là PMC có thể có bản toàn văn mở.
2.2.2 Ưu tiên định dạng JSON của BioC
giao diện:
```văn bản
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pmcoa.cgi/BioC_json/
```
Ưu điểm: Có cấu trúc chặt chẽ, phù hợp để trích xuất các đoạn văn chính.
2.2.3 Thử sử dụng PMC XML khi BioC không khả dụng
giao diện:
```văn bản
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/
```
Bỏ qua bước này khi trích xuất văn bản chính:
• tài liệu tham khảo
• Tài liệu tham khảo
• Lời cảm ơn
• Đóng góp của tác giả
• xung đột lợi ích
Việc xem xét toàn văn phải bao gồm tiêu chí dừng:
• Mỗi tài liệu chỉ được quét một lần.
• Theo mặc định, chỉ những đoạn văn liên quan đến câu hỏi mới được trích xuất.
• Nếu trường mục tiêu không khớp, hãy đánh dấu là "Không tìm thấy bằng chứng trực tiếp".
• Tránh việc lặp đi lặp lại quá trình quét từ khóa.
────────────────
2.3 bioRxiv / medRxiv
Được sử dụng để bổ sung cho các bản thảo nghiên cứu mới nhất.
Bạn có thể sử dụng API chính thức:
```văn bản
https://api.biorxiv.org/details/biorxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD
https://api.biorxiv.org/details/medrxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD
```
Bạn cũng có thể sử dụng chức năng tìm kiếm thông thường như một phương pháp bổ sung:
```văn bản
site:biorxiv.org retinal organoid apoptosis
site:medrxiv.org thoái hóa võng mạc dạng cơ quan
```
Bài báo chưa xuất bản phải được dán nhãn:
```văn bản
Đây là bản thảo chưa được bình duyệt.
```
────────────────
2.4 Crossref/OpenAlex/Unpaywall
Dùng để hoàn thiện DOI, địa chỉ mở toàn văn và thông tin xuất bản.
Tham khảo chéo:
```văn bản
https://api.crossref.org/works?query.title=
```
OpenAlex:
```văn bản
https://api.openalex.org/works?search=
```
Bỏ tường phí:
```văn bản
https://api.unpaywall.org/v2/
```
sử dụng:
• Hoàn thành DOI.
• Tìm kiếm liên kết PDF của OA.
• Xác minh tên tạp chí.
• Xác minh năm xuất bản.
────────────────
2.5 Trang Nhà xuất bản
Chỉ truy cập trang của nhà xuất bản khi thông tin API không đầy đủ.
Quy tắc truy cập:
• Mỗi URL của nhà xuất bản sẽ chỉ được thử một lần.
• Nếu bạn gặp phải CAPTCHA, rào cản đăng nhập, Cloudflare, từ chối truy cập hoặc các rào cản truy cập của tổ chức, hãy dừng lại ngay lập tức.
• Tránh làm mới trang liên tục, thay đổi đường dẫn trong cùng một trang web hoặc chờ trong vòng lặp.
• Sử dụng siêu dữ liệu PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Unpaywall và DOI làm phương án dự phòng.
3. Cách sắp xếp thông tin sau khi truy xuất
3.1 Thiết lập cấu trúc hồ sơ thống nhất
Mỗi tài liệu được tổng hợp thành một hồ sơ thống nhất.
Các lĩnh vực:
```văn bản
pmid
doi
pmcid
tiêu đề
tác giả
tạp chí
viết tắt tạp chí
mã số đăng ký kinh doanh (ISSN)
eissn
năm
tóm tắt
truy vấn nguồn
mức độ bằng chứng
thẻ bằng chứng
loại giấy
URL
```
3.2 Loại bỏ dữ liệu trùng lặp
Sự ưu tiên:
1. Loại bỏ các PMID trùng lặp.
2. Sử dụng DOI để loại bỏ các bản sao trùng lặp nếu không có PMID.
3. Nếu không có DOI, hãy sử dụng lower(title) + year + first_author để loại bỏ các bản sao trùng lặp.
Giữ lại query_source được truy cập lần đầu tiên và ghi lại những truy vấn nào đã truy cập vào tài liệu đó.
3.3 Phân loại bằng chứng
Cần phải phân biệt:
Bằng chứng trực tiếp:
Loài mục tiêu, mô, loại tế bào, mô hình và điều kiện điều trị được khớp trực tiếp.
Bằng chứng gián tiếp:
Các hệ thống liền kề, các mô hình tương tự và các cơ chế tương tự được hỗ trợ, nhưng chúng không phải là các hệ thống trực tiếp giải quyết vấn đề của người dùng.
Không tìm thấy bằng chứng trực tiếp nào:
Chỉ có thể tìm thấy thông tin nền tảng, suy đoán, đánh giá hoặc các mô hình tương tự; không có kết quả thực nghiệm trực tiếp nào.
3.4 Ghi nhãn loại tài liệu
Ít nhất cần lưu ý những điểm sau:
• nghiên cứu gốc
• ôn tập
• giao thức
• bản in trước
• tập dữ liệu/tài nguyên
• nghiên cứu lâm sàng
• bài báo phương pháp
3.5 Quy tắc sắp xếp
Đề xuất sắp xếp:
1. Nghiên cứu gốc dựa trên bằng chứng trực tiếp.
2. Nghiên cứu về các cơ chế chính.
3. Nghiên cứu quan trọng mới nhất.
4. Các môn học nền tảng kinh điển.
5. Đánh giá chất lượng cao.
6. Bằng chứng gián tiếp.
Không nên chỉ sắp xếp theo chỉ số IF. IF là một chỉ số ở cấp độ tạp chí và không phản ánh chất lượng của từng bài báo riêng lẻ.
4. Cách sắp xếp các trích dẫn trong thư trả lời
4.1 Định dạng trích dẫn văn bản
Tất cả các trích dẫn trong văn bản phải có thể nhấp chuột được.
Định dạng:
```markdown
[[1. **Tạp chí**, Năm]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)
```
Ví dụ:
```markdown
Các nghiên cứu trước đây đã quan sát thấy sự căng thẳng và thoái hóa tế bào cảm thụ ánh sáng liên quan đến giai đoạn phát triển trong các cơ quan võng mạc của con người [[1. **Cell Stem Cell**, 2019]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/xxxxxxx/).
```
Đừng viết như sau:
```văn bản
[1]
(PMID: xxxxx)
Xem tài liệu tham khảo 1
```
4.2 Cấu trúc câu trả lời được đề xuất
Đoạn đầu tiên: Kết luận trực tiếp.
```văn bản
Kết luận: Đã có những báo cáo liên quan, nhưng bằng chứng trực tiếp chủ yếu tập trung vào...; bằng chứng trực tiếp liên quan đến... vẫn còn thiếu.
```
Đoạn thứ hai: Phân loại bằng chứng.
```văn bản
Bằng chứng trực tiếp:
- Tài liệu tham khảo A: ...
Bằng chứng gián tiếp:
- Tài liệu tham khảo B: ...
Không tìm thấy bằng chứng trực tiếp nào:
- Không tìm thấy trong vòng này...
```
Đoạn thứ ba: Tóm tắt cơ chế.
Phân nhóm theo chủ đề, ví dụ:
• Con đường apoptosis/caspase
• stress oxy hóa
• rối loạn chức năng ty thể
• Căng thẳng ER
• thiếu oxy/căng thẳng chuyển hóa
• viêm
• Sự không phù hợp về phát triển
Đoạn thứ tư: Khoảng trống nghiên cứu.
Hãy nêu rõ những vấn đề nào thiếu bằng chứng trực tiếp.
Đoạn thứ năm: Cảm hứng từ thí nghiệm.
Nếu người dùng cần thiết kế thí nghiệm, hãy cung cấp chỉ thị, phương pháp xét nghiệm, thời điểm và nhóm đối chứng.
5. Danh sách tài liệu tham khảo đầy đủ ở cuối bài viết.
Nếu bài viết trích dẫn một nguồn tham khảo cụ thể, danh sách đầy đủ các nguồn tham khảo phải được đính kèm ở cuối bài.
Định dạng:
```markdown
## Danh sách đầy đủ các thông tin tham khảo
1. Smith J et al., **Tên tạp chí** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=X,Qn}*
2. Wang X và cộng sự, **Tên tạp chí** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *{IF=Cần xác minh}*
```
Định dạng tác giả:
• 1–3 tác giả: Liệt kê tất cả.
• Hơn 3 tác giả: Tác giả đầu tiên và cộng sự.
PMID / DOI / URL phải có thể nhấp chuột được.
6. Xác minh và dán nhãn IF
6.1 Trước tiên, chúng ta hãy giải thích những hạn chế thực tế của việc kiểm tra bằng câu lệnh IF.
Thông thường, hệ số ảnh hưởng chính thức của tạp chí (Journal Impact Factor) được lấy từ Clarivate Journal Citation Reports (JCR). Tuy nhiên, các đại lý bên ngoài thường không có tài khoản Clarivate/JCR hoặc bảng JCR cục bộ, vì vậy không nên xác minh thông qua cách này.
```
6.2 Phương pháp thực tiễn sử dụng kỹ năng IF
Tuyến đường chính:
1. Nếu đầu vào là PMID, trước tiên hãy sử dụng NCBI E-utilities để lấy siêu dữ liệu PubMed.
- Truy xuất Tên Tạp chí đầy đủ. - Truy xuất Nguồn/viết tắt ISO. - Truy xuất ISSN/eISSN. - Truy xuất các trường phụ trợ như tiêu đề, năm và DOI.
2. Sử dụng giao diện JSON di động iikx/iscience có sẵn công khai để truy vấn các tạp chí.
API tìm kiếm:
```văn bản
https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci&c=index&a=info&keyword=
```
Thông tin chi tiết về API:
```văn bản
https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail&id=
```
3. Thực hiện phép so khớp thận trọng trên kết quả tìm kiếm.
- Ưu tiên tìm kiếm chính xác các tiêu đề tạp chí đã được chuẩn hóa. - Thứ hai, ưu tiên tìm kiếm chính xác các từ viết tắt. - Cẩn trọng tối đa với các thuật ngữ ngắn và chung chung. - Không chấp nhận các lỗi sai lệch chuỗi con rõ ràng, chẳng hạn như sai lệch "Nature" thành chuỗi "Nature Reviews". - Trả về kết quả không rõ ràng/không tìm thấy nếu kết quả khớp không ổn định, thay vì đoán mò.
4. Nếu PubMed cung cấp từ viết tắt, hãy thử mở rộng nó thành tên đầy đủ hoặc tiêu đề thay thế bằng cách sử dụng Danh mục NLM.
Giao diện tìm kiếm trong Danh mục NLM vẫn là NCBI E-utilities:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog&term=[Tiêu đề viết tắt]&retmode=xml&retmax=1
```
Sau đó sử dụng ESummary để lấy Tiêu đề / Tiêu đề thay thế.
5. Đọc kết quả chi tiết của iikx:
- Hệ số ảnh hưởng. - Năm IF. - Phân vị JCR. - Phân vị CAS/CAS (nếu có). - URL nguồn. - Độ tin cậy trùng khớp.
6. Không đưa năm xuất bản IF vào văn bản chính khi chú thích; hãy sử dụng chú thích ngắn gọn.
Phần chú thích cuối cùng chỉ nên ghi như sau:
```văn bản
*{IF=X,Qn}*
```
Nếu thất bại:
```văn bản
*{IF=Đang chờ xác minh}*
```
hoặc:
```văn bản
*{IF=Không phát hiện}*
```
6.3 Các bước cụ thể
Thực hiện quy trình sau cho từng tài liệu.
Bước 1: Chuẩn bị tên tìm kiếm tạp chí.
Ưu tiên truy xuất dữ liệu từ siêu dữ liệu PubMed:
```văn bản
Tên tạp chí đầy đủ
Viết tắt ISO / Nguồn
ISSN
eISSN
```
Nếu chỉ có DOI, trước tiên hãy sử dụng Crossref hoặc OpenAlex để lấy tên tạp chí.
Tham khảo chéo:
```văn bản
https://api.crossref.org/works/
```
OpenAlex:
```văn bản
https://api.openalex.org/works/https://doi.org/
```
Bước 2: Chuẩn hóa tên các tạp chí.
Các quy tắc tiêu chuẩn hóa:
• Viết thường toàn bộ.
• Giải mã HTML.
• Thay thế & bằng and.
• Loại bỏ dấu câu.
• Kết hợp nhiều không gian.
• Khi so sánh, bạn cũng có thể sử dụng dạng rút gọn, loại bỏ tất cả khoảng trắng.
Ví dụ mã giả:
Python
nhập lại, html
định nghĩa chuẩn(s):
s = html.unescape(s or '').lower()
s = re.sub(r'&', ' và ', s)
s = re.sub(r'[^a-z0-9]+', ' ', s)
return re.sub(r'\s+', ' ', s).strip()
định nghĩa nhỏ gọn(s):
trả về norm(s).replace(' ', '')
```
Bước 3: Truy vấn giao diện tìm kiếm iikx.
```văn bản
https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci&c=index&a=info&keyword=
```
Bạn nên thiết lập User-Agent, ví dụ:
```văn bản
Mozilla/5.0
```
Nếu không tìm thấy kết quả trùng khớp chính xác ở trang đầu tiên, bạn có thể lật qua một số trang giới hạn, ví dụ như tối đa 8 trang.
Các thông số chuyển trang thường là:
```văn bản
trang=2
trang=3
```
Bước 4: Chọn ứng viên từ kết quả tìm kiếm.
Các lĩnh vực ứng viên thường bao gồm:
```văn bản
nhận dạng
được phân loại
tiêu đề
tiêu đề nhỏ
IF hoặc IF2024
zky2020
URL
```
Quy tắc đối sánh:
• Nếu compact(query) == compact(candidate.title), chấp nhận.
• Nếu norm(query) == norm(candidate.title), accept.
• Nếu compact(query) == compact(candidate.smalltitle), accept.
• Nếu norm(query) == norm(candidate.smalltitle), accept.
• Không chấp nhận chuỗi con trừ khi truy vấn đủ dài và không gây nhầm lẫn.
• Cần đặc biệt thận trọng với những từ ngắn như Nature, Science, Cell, Brain, Vision và Retina.
Bước 5: Nếu không tìm thấy kết quả phù hợp, hãy sử dụng từ viết tắt mở rộng của Danh mục NLM.
Ví dụ, trong PubMed, mục Nguồn là:
```văn bản
Free Radic Biol Med
```
Bạn có thể kiểm tra:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog&term=Free%20Radic%20Biol%20Med%5BTitle%20Abbreviation%5D&retmode=xml&retmax=1
```
Sau khi có được Mã định danh Danh mục NLM, hãy sử dụng nó như sau:
```văn bản
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi?db=nlmcatalog&id=
```
Đọc:
```văn bản
Tiêu đề
Tiêu đề thay thế
```
Sau đó, hãy sử dụng các tên đầy đủ này để tìm kiếm iikx.
Bước 6: Kiểm tra giao diện chi tiết iikx.
Nếu kết quả tìm kiếm chứa:
```văn bản
id=
classid=
```
Gọi:
```văn bản
https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail&id=
```
Đọc chi tiết:
```văn bản
IF2024, IF2023, IF2022 ...
NẾU NHƯ
zky2020 hoặc các trường tứ phân vị JCR khác
jcr22 / jcr12 hoặc trường phân vùng
mã số đăng ký kinh doanh (ISSN)
eissn
tiêu đề
tiêu đề nhỏ
loại
```
Bước 7: Chọn câu lệnh IF mới nhất.
Tìm kiếm trong các trường được trả về tất cả các trường hợp có dạng như sau:
```văn bản
IF20xx
```
Ví dụ:
```văn bản
IF2024
IF2023
IF2022
```
Chọn năm có chữ số có nghĩa lớn nhất.
Nếu IF20xx không có mặt, hãy thử đọc:
```văn bản
NẾU NHƯ
giá trị nếu
```
Nếu không tìm thấy giá trị hợp lệ nào, nó sẽ được đánh dấu là không phát hiện được.
Bước 8: Xuất mức độ tin cậy và nhãn.
Nếu tiêu đề/viết tắt chính xác trùng khớp và phần chi tiết trả về giá trị hợp lệ IF:
```văn bản
*{IF=X,Qn}*
```
Nếu kết quả trận đấu không chắc chắn:
```văn bản
*{IF=Đang chờ xác minh}*
```
Nếu API công khai không trả về kết quả nào:
```văn bản
*{IF=Không phát hiện}*
```
6.4 Định dạng chú thích IF
Định dạng cố định:
```văn bản
*{IF=X,Qn}*
```
Ví dụ:
```markdown
Smith J et al., **Neuron** (2020), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=15.0, Q1}*
```
Để ý:
• Năm JCR không được ghi bên trong chú thích IF.
• Không viết "2024 JCR IF".
• Không viết "JCR 2024".
• Chỉ giữ lại năm xuất bản.
• Nếu IF bằng 0.0, null, có nguồn không ổn định hoặc khớp không ổn định, số sẽ không được hiển thị.
6.5 Xử lý tiêu chuẩn đối với các lỗi kiểm tra IF
Đừng đoán mò.
Không sử dụng tên tạp chí để điền số.
Không nên sử dụng các mô hình lớn để ghi nhớ và điền vào các câu lệnh IF.
Chỉ có ba trạng thái được phép khi thất bại:
```văn bản
*{IF=Đang chờ xác minh}*
```
Dùng cho:
• Kết quả tìm kiếm không rõ ràng.
Có một số tạp chí tương tự.
• Chỉ tìm thấy tên viết tắt, nhưng không thể xác nhận tên đầy đủ.
• Chỉ số IF được trả về từ các nguồn công khai là đáng ngờ.
```văn bản
*{IF=Không phát hiện}*
```
Dùng cho:
• Giao diện công cộng không trả về kết quả nào.
• Tạp chí này không thuộc phạm vi của SCI/JCR.
• Vấn đề mới này hiện chưa có IF.
```văn bản
*{IF=Không thể xác minh công khai}*
```
Dùng cho:
• Người dùng cần có JCR chính thức, nhưng Agent hiện tại không có quyền truy cập Clarivate/JCR.
7. Danh sách tự kiểm tra cuối cùng
Phải được kiểm tra trước khi giao hàng:
• Liệu nên ưu tiên trả lời các câu hỏi cốt lõi của người dùng trước?
• Liệu có nên phân biệt giữa bằng chứng trực tiếp, bằng chứng gián tiếp và trường hợp không tìm thấy bằng chứng trực tiếp hay không.
• Tất cả các trích dẫn trong văn bản có thể nhấp chuột được không?
• Cuối bài viết có danh sách tài liệu tham khảo đầy đủ không?
• Liệu mỗi tài liệu có bao gồm nhãn IF (Đầu vào/Đầu ra) hoặc nhãn cho biết đang chờ xác minh/chưa được phát hiện không?
• Kiểm tra xem PMID/DOI/URL có thể nhấp chuột được không.
• Liệu phương pháp này có tránh việc thay thế kết quả tổng thể về mô bằng các kết luận về các loại tế bào cụ thể hay không?
• Liệu phương pháp này có tránh việc thay thế quá trình kích hoạt/phosphoryl hóa bằng việc tăng tổng lượng biểu hiện gen hay không?
• Có nên ghi chú đây là bản thảo chưa xuất bản hay không.
• Nó có chỉ định phạm vi tìm kiếm không?
• Nếu điều đó không dựa trên trí nhớ hoặc phỏng đoán.
8. Mã giả có thể tái tạo
Python
truy vấn = xây dựng truy vấn(câu hỏi của người dùng)
all_pmids = []
cho truy vấn trong các truy vấn:
pmids = ncbi_esearch(query, retmax=20, sort='relevance')
all_pmids.extend(pmids)
pmids = deduplicate_keep_order(all_pmids)
metadata = ncbi_esummary(pmids)
tóm tắt = ncbi_efetch_abstract(pmids)
records = merge_metadata_and_abstracts(metadata, abstracts)
records = tag_evidence(records, user_question)
bản ghi = xếp hạng_bản ghi(bản ghi)
đã chọn = select_top_records(records)
nếu cần toàn văn:
đối với bản ghi trong selected_key_records:
pmcid = idconv_pmid_to_pmcid(record.pmid)
nếu pmcid:
record.fulltext = fetch_bioc_or_pmc_xml(pmcid)
Để ghi lại trong mục đã chọn:
journal_query = record.full_journal_name or record.journal_abbrev
if_result = lookup_if_public_iikx(journal_query)
if_result.confident:
record.if_annotation = f'*{IF={if_result.if_value},{if_result.quartile}}*'
elif if_result.ambiguous:
record.if_annotation = '*{IF=Đang chờ xác minh}*'
khác:
record.if_annotation = '*{IF=Không phát hiện}*'
câu trả lời = soạn_câu_trả_lời(
Phần kết luận
nhóm bằng chứng,
clickable_body_citations,
danh sách tham khảo đầy đủ với điều kiện
)
```
9. Mẫu báo cáo giao hàng cuối cùng được đề xuất
```markdown
Tóm lại:
...
Mức độ bằng chứng:
Bằng chứng trực tiếp:
- ……[[1. **Tạp chí**, Năm]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)
Bằng chứng gián tiếp:
- …[[2. **Tạp chí**, Năm]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)
Không tìm thấy bằng chứng trực tiếp nào:
- ……
Tóm tắt cơ chế:
1. ……
2. ……
Phạm vi tìm kiếm:
Vòng tìm kiếm này chủ yếu sử dụng PubMed, PMC, BioC và bioRxiv; sàng lọc ban đầu dựa trên siêu dữ liệu và tóm tắt, chỉ những tài liệu quan trọng mới được xem xét toàn văn. Chú thích IF dựa trên các nguồn công khai; các tài liệu không thể đối khớp với độ tin cậy cao được đánh dấu là đang chờ xác minh hoặc không được phát hiện.
Danh sách đầy đủ thông tin tài liệu:
1. Smith J et al., **Tên tạp chí** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=X,Q1}*
2. Wang X và cộng sự, **Tên tạp chí** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *{IF=Cần xác minh}*
```
Mô tả
Các trường hợp áp dụng: Hoàn thành một vòng tìm kiếm tài liệu khoa học sinh học/y sinh và cung cấp cho người dùng kết quả chi tiết và đáng tin cậy. 1. Sau khi người dùng bắt đầu tìm kiếm, hệ thống sẽ phân tích câu hỏi và từ khóa. 2. Tìm kiếm tài liệu bằng cách sử dụng các nguồn dữ liệu công khai và có thể tái tạo. 3. Loại bỏ các kết quả trùng lặp, phân tầng, phân loại và sắp xếp kết quả tìm kiếm. 4. Sử dụng trích dẫn văn bản có thể nhấp chuột trong phản hồi. 5. Liệt kê thông tin tài liệu đầy đủ ở cuối tài liệu và đánh dấu IF với các đường dẫn tìm kiếm công khai; nếu không thể xác minh với độ tin cậy cao, cần phải đánh dấu là "cần xác minh" hoặc "không phát hiện".
Kỹ năng liên quan
Xem tất cảLàm thế nào để nhanh chóng hiểu về một ngành công nghiệp?
📋 Hướng dẫn sử dụng: Kỹ năng này là một công cụ nghiên cứu ngành được vận hành bởi các phương pháp của McKinsey, dựa trên khung tám chiều trong cuốn sách "Làm thế nào để nhanh chóng hiểu một ngành" của Xiao Jing. Bạn chỉ cần cho nó biết tên ngành, và nó sẽ tạo ra một báo cáo nghiên cứu ngành có hệ thống cho bạn. —————————————————————————————— 🚀 Cách sử dụng cơ bản: Chỉ cần cho tôi biết ngành bạn muốn nghiên cứu, càng cụ thể càng tốt: a. "Vui lòng phân tích ngành công nghiệp pin thể rắn cho tôi" b. "Hãy xem xét chuỗi ngành công nghiệp robot hình người từ góc độ khởi nghiệp" c. "Ngành công nghiệp quang điện có còn đáng để đầu tư không?" Bạn có thể bao gồm ba thông tin (không bắt buộc, tôi sẽ sử dụng mặc định nếu thiếu): 1. Tên ngành: Càng cụ thể càng tốt, ví dụ như "quang điện perovskite" thay vì "năng lượng mới", đây là "bắt buộc"; 2. Mục tiêu: Đầu tư/Lựa chọn nghề nghiệp/Khởi nghiệp/Phân tích cạnh tranh/Khoa học phổ biến, mặc định: Đầu tư; 3. Khu vực: Thị trường Trung Quốc/Toàn cầu/Hoa Kỳ/Đông Nam Á..., mặc định: Thị trường Trung Quốc; —————————————————————————————— ⚙️ Quá trình này sẽ tự động thực hiện những gì? Toàn bộ quy trình được chia thành bốn giai đoạn: 1. Nhiều vòng tìm kiếm trực tuyến để thu thập bằng chứng về quy mô thị trường/tốc độ tăng trưởng/tỷ lệ thâm nhập, chuỗi ngành, bối cảnh cạnh tranh, lợi thế cạnh tranh, chính sách và định giá—mọi kết luận đều có nguồn và khung thời gian, và không bao giờ bịa đặt; 2. Định vị vòng đời: sử dụng tỷ lệ thâm nhập để xác định xem ngành đang ở giai đoạn giới thiệu/tăng trưởng/trưởng thành/suy thoái, với trọng tâm nghiên cứu hoàn toàn khác nhau ở mỗi giai đoạn; 3. Phân tích chuyên sâu trên tám khía cạnh: mô hình kinh doanh → quy mô thị trường → lợi thế cạnh tranh (bắt buộc phân tích chuyên sâu các xu hướng động) → bối cảnh cạnh tranh (bắt buộc chấm điểm từng yếu tố trong năm yếu tố) → định giá → phân tích PEST → môi trường kinh doanh; 4. Kiểm tra phản đồng thuận: phân biệt giữa các xu hướng rõ ràng, được định giá theo thị trường và các vấn đề thực sự bị bỏ qua, đồng thời đưa ra các đề xuất hỗ trợ ra quyết định; —————————————————————————————— 📊 Sản phẩm sẽ như thế nào? Một báo cáo nghiên cứu ngành chuyên nghiệp ở định dạng Markdown được cấu trúc như sau: 1. ⚡ Đánh giá nhanh 30 giây — Giai đoạn / Logic lợi nhuận cốt lõi / Cơ hội lớn nhất / Rủi ro lớn nhất / Kết luận một câu; 2. Xác định chủ đề và phạm vi nghiên cứu; 3. Định vị vòng đời sản phẩm (bao gồm dữ liệu tỷ lệ thâm nhập thị trường); 4. Phân tích tám chiều từng mục (Lợi thế cạnh tranh bao gồm bảng xu hướng động và bảng điểm Năm lực lượng của Porter); 5. Kiểm tra phản đồng thuận; 6. Kết luận và đề xuất quyết định; 7. Danh sách rủi ro chính; 8. Nguồn dữ liệu và giải thích thời gian; —————————————————————————————— 🔑 Hai điểm nổi bật cốt lõi 1. Phân tích lợi thế cạnh tranh chuyên sâu: Không chỉ thảo luận về các loại rào cản, mà còn yêu cầu trả lời câu hỏi "liệu nó đã mở rộng hay thu hẹp trong 2-3 năm qua", sử dụng dữ liệu về thị phần / biên lợi nhuận gộp / sức mạnh định giá; 2. Chấm điểm theo mô hình Năm Lực lượng của Porter: Tất cả năm tiêu chí đều được đánh giá, không có chỗ cho sự tắt đón, xác định ai hiện đang có sức mạnh thương lượng mạnh nhất và liệu cấu trúc thị trường có thuận lợi hay đang xấu đi đối với các công ty hàng đầu; —————————————————————————————— ⏱️ Quá trình này mất khoảng 2-4 phút, vì nó yêu cầu nhiều vòng tìm kiếm, phân tích từng khía cạnh và viết báo cáo. —————————————————————————————— 🧩 Sau khi kết quả báo cáo được mở rộng, chúng ta có thể tiếp tục với hai phân tích chuyên sâu (bạn cần xác nhận thủ công; chúng sẽ không chạy tự động): 1. "Phân tích chuỗi để tìm ra điểm nghẽn": Xác định các điểm nghẽn vật lý không thể tránh khỏi trong chuỗi ngành trong giai đoạn tăng trưởng mạnh và chỉ ra những người hưởng lợi thực sự; 2. "Định giá DCF": Chạy mô hình dòng tiền chiết khấu hoàn chỉnh cho các công ty cụ thể trong ngành; —————————————————————————————— ▶️ Bạn muốn thử? Chỉ cần cho tôi biết tên ngành, chẳng hạn như "Hãy xem xét ngành AI Agent từ góc độ khởi nghiệp" hoặc "Tình hình hiện tại của chuỗi ngành năng lượng hydro như thế nào?"
Học tậpLàm thế nào để nhanh chóng hiểu về một công ty
Nhập tên công ty hoặc cổ phiếu, và sử dụng mô hình tư duy đa chiều của Charlie Munger để tiến hành nghiên cứu và phân tích đầu tư chuyên sâu về cổ phiếu đó từ góc độ đầu tư giá trị. SKILL tự động kết nối với Internet để khai thác thông tin chuyên sâu, buộc phải tìm kiếm trước khi đưa ra phán quyết, đối chiếu hai nguồn và gắn nhãn phạm vi và nguồn. Nó tiến hành phân tích chuyên sâu theo khuôn khổ bảy chiều của đầu tư giá trị, cung cấp định giá ba kịch bản và quyết định chất lượng/giá 2×2, và tạo ra báo cáo "Phân tích chuyên sâu về đầu tư giá trị" có thể áp dụng được.
Học tậpPhân tích ba yếu tố: Hiểu bài báo
Sử dụng phương pháp phân tích ba yếu tố để xác định các yếu tố chính, hiểu vòng lặp nhỏ và nắm vững vòng lặp lớn, công cụ này tự động hoặc tương tác phân tích khung lập luận của bất kỳ bài viết nào. Nó bao gồm 14 mẫu gợi ý AI tích hợp sẵn, phù hợp với tất cả các học giả.
Tìm kỹ năng yêu thích tiếp theo của bạn
Khám phá thêm các kỹ năng AI được tuyển chọn cho nghiên cứu, sáng tạo và công việc hằng ngày.