文献深層調査

システマティックな文献調査: 曖昧性解消、衝突認識クエリによる検索、エビデンスグレーディング、構造化レポート作成。

主要原則: (1) 最初に曖昧性を解消 (2) 適切なスケールの成果物 (3) すべての主張をT1-T4でグレーディング (4) 「限定的エビデンス」でもすべてのセクション必須 (5) すべての主張の出典を明記 (6) 英語優先クエリ、ユーザーの言語で応答 (7) レポート = 成果物、検索ログではない

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推測するな、検索せよ

PubMed/EuropePMCを最初に検索してください。公開論文は推測を上回ります。

事実質問検索戦略:

1. 主要な用語を抽出 (最も具体的な名詞/動詞)
2. EuropePMC_search_articles(query="term1 term2 term3", limit=5)
3. 結果なし → 拡大 (最も制限的な用語を削除)
4. 多すぎる → 絞込 (特定の用語を追加)
5. 答えは通常、トップ結果の要旨に含まれる
6. クエリ失敗 → 別の用語/同義語を試す、繰り返さない

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記述するな、計算せよ

分析が統計、データ処理、スコアリング、エンリッチメントを必要とする場合、Bashを経由してPythonコードを記述し実行してください。何をするかを記述するのではなく、実行して実際の結果をレポートしてください。ToolUniverseツールを使用してデータを取得し、Python(pandas、scipy、statsmodels、matplotlib)で分析します。

ワークフロー

フェーズ0: 明確化 + モード選択 → フェーズ1: 曖昧性解消 + プロファイリング → フェーズ2: 文献検索 → フェーズ3: レポート作成

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フェーズ0: モード選択

モード	使用時	成果物
事実確認	単一の具体的な質問	1ページの事実確認レポート + 参考文献
ミニレビュー	狭いトピック	1～3ページのナラティブ
完全深層調査	包括的な概要	15セクションレポート + 参考文献

事実確認モード(高速パス)

# [トピック]: 事実確認レポート
## 質問 / ## 答え(エビデンスの評価を含む) / ## 出典 / ## 検証ノート / ## 制限事項

ドメイン検出

パターン	ドメイン	アクション
遺伝子/タンパク質記号	生物学的ターゲット	完全な生物学的曖昧性解消
医薬品名	医薬品	医薬品曖昧性解消(1.5)
疾患名	疾患	疾患曖昧性解消(1.6)
CS/MLトピック	一般的なアカデミック	生物学的ツールをスキップ、文献のみ
クロスドメイン	学際的	各エンティティをそのドメインで解決

スキル間での委譲

• 遺伝子/タンパク質深掘り: tooluniverse-target-research
• 医薬品プロファイル: tooluniverse-drug-research
• 疾患プロファイル: tooluniverse-disease-research

このスキルは文献統合に使用します。専門スキルはエンティティプロファイリングに使用します。最大深度のために両方を実行します。

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フェーズ1: 主題曖昧性解消 + プロファイリング

1.1 生物学的ターゲット解決

UniProt_search → UniProt_get_entry_by_accession → UniProt_id_mapping
ensembl_lookup_gene → MyGene_get_gene_annotation

1.2 命名衝突検出

最初の20件の結果を確認します。20%以上が外れの場合、ネガティブフィルタを構築: NOT [衝突1] NOT [衝突2]。遺伝子ファミリー: "ADAR" NOT "ADAR2" NOT "ADARB1"。クロスドメイン: コンテキスト用語を追加します。

1.3 基本プロファイル(生物学的ターゲット)

InterPro_get_protein_domains、UniProt_get_ptm_processing_by_accession、HPA_get_subcellular_location、
GTEx_get_median_gene_expression、GO_get_annotations_for_gene、Reactome_map_uniprot_to_pathways、
STRING_get_protein_interactions、intact_get_interactions、OpenTargets_get_target_tractability_by_ensemblID

GPCRターゲット: tooluniverse-target-researchに委譲します。

1.5 医薬品曖昧性解消

識別: OpenTargets_get_drug_chembId_by_generic_name、ChEMBL_get_drug、PubChem_get_CID_by_compound_name、drugbank_get_drug_basic_info_by_drug_name_or_id ターゲット: ChEMBL_get_drug_mechanisms、OpenTargets_get_associated_targets_by_drug_chemblId、DGIdb_get_drug_gene_interactions 安全性: OpenTargets_get_drug_adverse_events_by_chemblId、OpenTargets_get_drug_indications_by_chemblId、search_clinical_trials

1.6 疾患曖昧性解消

OpenTargets disease search → EFO/MONDO IDs
DisGeNET_get_disease_genes、DisGeNET_search_disease
CTD_get_disease_chemicals

1.7 複合クエリ(例: 「乳がんにおけるメトホルミン」)

両方のエンティティを解決し、CTD_get_chemical_gene_interactions、CTD_get_chemical_diseases、OpenTargetsの医薬品ターゲット/医薬品疾患ツールを介してクロスリファレンスします。共有ターゲット/経路を交差させます。

1.8 一般的なアカデミック / 1.9 学際的

非生物学: 生物学的ツールをスキップ、ArXiv/DBLP/OSFを使用。クロスドメイン: 生物学的エンティティを1.1-1.3で解決、CS/一般を並行して検索、マージして相互参照。

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フェーズ2: 文献検索

方法論は内部に留める。レポートは調査結果を示し、プロセスではない。

2.1 クエリ戦略

ステップ1: シード(15～30個のコア論文): 日付/ソートフィルタを含むドメイン固有のタイトル検索。 ステップ2: 引用拡張: PubMed_get_cited_by、EuropePMC_get_citations/references、PubMed_get_related、SemanticScholar_get_recommendations、OpenCitations_get_citations ステップ3: 衝突フィルタ付きの広いクエリ: "[TERM]" AND ([コンテキスト]) NOT [衝突]

2.2 文献ツール

生物医学: PubMed_search_articles、PMC_search_papers、EuropePMC_search_articles、PubTator3_LiteratureSearch 生物学(生態/進化/植物): EuropePMCを第一選択(PubMedは臨床以外の生物学で0～1件)。またopenalex_literature_search CS/ML: ArXiv_search_papers、DBLP_search_publications、SemanticScholar_search_papers 一般: openalex_literature_search、Crossref_search_works、CORE_search_papers、DOAJ_search_articles プレプリント: BioRxiv_get_preprint、MedRxiv_get_preprint、OSF_search_preprints、EuropePMC_search_articles(source='PPR') マルチソース: advanced_literature_search_agent(12以上のDB; Azureキーが必要、フォールバック: PubMed+ArXiv+SemanticScholar+OpenAlexを個別に照会) 引用影響: iCite_search_publications(RCR/APT)、iCite_get_publications(PMIDで)、scite_get_tallies(サポート/矛盾)。PubMedのみ、CS用途ではSemanticScholarを使用。

2.3-2.4 全文 & PubMed結果なしフォールバック

全文: 3段階の戦略はFULLTEXT_STRATEGY.mdを参照してください。

重要: PubMedは有効なクエリの約30%で0件を返します。PubMedが空を返すときは必ずEuropePMCで再試行してください。これはオプションではありません。

2.5 ツール失敗 / OA対応

1回再試行 → フォールバックツール。主な代替: PubMed_get_cited_by → EuropePMC_get_citations → OpenCitations。OA: Unpaywall(設定されている場合)、またはEurope PMC/PMC/OpenAlexフラグ。

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フェーズ3: エビデンスグレーディング

ティア	ラベル	生物学的例	CS/ML例
T1	メカニズム	CRISPRノックアウト + 救済、RCT	形式的証明、制御された削除テスト
T2	機能的	siRNAノックダウン表現型	ベースラインを持つベンチマーク
T3	関連性	GWAS、スクリーンヒット	観察的、ケーススタディ
T4	言及	レビュー記事	サーベイ、ワークショップ要旨

インライン: ターゲットX がYを制御 [T1: PMID:12345678]。テーマごと: エビデンス分布をまとめます。

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レポート出力

ファイル	モード
[topic]_report.md	完全
[topic]_factcheck_report.md	事実確認
[topic]_bibliography.json + .csv	すべて

段階的更新: すべてのセクションヘッダを含むレポートを直ちに作成します。各フェーズの後に入力します。エグゼクティブサマリーは最後に記述します。

REPORT_TEMPLATE.mdから15セクションテンプレートを使用します。ドメイン適応: 生物学(アーキテクチャ/発現/GO/疾患)、医薬品(特性/作用機序/薬動学/安全性)、疾患(疫学/病理/遺伝子/治療)、一般(履歴/理論/エビデンス/応用)。

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コミュニケーション

簡潔な進捗更新のみ: 「識別子を解決中...」、「論文セットを構築中...」、「エビデンスをグレーディング中...」 公開しないもの: 生のツール出力、重複排除カウント、検索ラウンドの詳細。

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参考資料

• TOOL_NAMES_REFERENCE.md -- パラメータ付き123ツール
• REPORT_TEMPLATE.md -- テンプレート、ドメイン適応、参考文献、完全性チェックリスト
• FULLTEXT_STRATEGY.md -- 3段階全文検証
• WORKFLOW.md -- コンパクトなチートシート
• EXAMPLES.md -- 実例