Tiefgründige und verlässliche Forschung im Bereich Bio/Medizin

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Tiefgründige und verlässliche Forschung im Bereich Bio/Medizin

Anwendungsszenarien: Durchführung einer Rechercherunde biologischer/biomedizinischer Fachliteratur und Bereitstellung detaillierter und zuverlässiger Ergebnisse für die Nutzer. 1. Nach Eingabe einer Suchanfrage analysiert das System die Frage und die Schlüsselwörter. 2. Literaturrecherche über öffentliche und reproduzierbare Datenquellen. 3. Entfernung von Duplikaten, Stratifizierung, Klassifizierung und Sortierung der Suchergebnisse. 4. Anzeige von anklickbaren Textzitaten in der Antwort. 5. Auflistung der vollständigen Literaturinformationen am Ende des Dokuments und Kennzeichnung der Quellen mit öffentlich recherchierbaren Quellen; falls eine hochsichere Verifizierung nicht möglich ist, erfolgt die Kennzeichnung als „zu verifizieren“ oder „nicht gefunden“.

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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.

Autor

李

李振龙

Kategorien

research

Tools

Write

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 Abstract-Evidenz 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 behandelt 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

Empfohlene Vorgehensweise:

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=&format=json

```

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//unicode

```

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//?report=xml

```

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

Website: biorxiv.org Retinale Organoid-Apoptose

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=</p><p> ```</p><p> OpenAlex:</p><p> ```Text</p><p> https://api.openalex.org/works?search=<Titel oder Thema></p><p> ```</p><p> Unpaywall:</p><p> ```Text</p><p> https://api.unpaywall.org/v2/<DOI>?email=<your_email></p><p> ```</p><p> verwenden:</p><p> • DOI-Abschluss.</p><p> • OA PDF-Linksuche.</p><p> • Überprüfung des Zeitschriftennamens.</p><p> • Überprüfung des Veröffentlichungsjahres.</p><p> ────────────────</p><p> 2.5 Verlagsseite</p><p> Greifen Sie nur dann auf die Seite des Herausgebers zu, wenn die API-Informationen nicht ausreichen.</p><p> Zugriffsregeln:</p><p> • Jede Publisher-URL wird nur einmal ausprobiert.</p><p> • Sollten Sie auf CAPTCHAs, Anmeldebarrieren, Cloudflare-Meldungen, Zugriff verweigerte Meldungen oder institutionelle Zugriffsbarrieren stoßen, brechen Sie den Vorgang sofort ab.</p><p> • Vermeiden Sie wiederholtes Aktualisieren, Ändern des Pfades innerhalb derselben Website oder Warten in einer Schleife.</p><p> • Verwenden Sie PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Unpaywall und DOI-Metadaten als Fallback.</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-microscope" aria-hidden="true"><path d="M6 18h8"></path><path d="M3 22h18"></path><path d="M14 22a7 7 0 1 0 0-14h-1"></path><path d="M9 14h2"></path><path d="M9 12a2 2 0 0 1-2-2V6h6v4a2 2 0 0 1-2 2Z"></path><path d="M12 6V3a1 1 0 0 0-1-1H9a1 1 0 0 0-1 1v3"></path></svg>Recherche</div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>3. Wie man Informationen nach dem Abruf organisiert</p><p> 3.1 Eine einheitliche Datensatzstruktur einrichten</p><p> Alle Dokumente werden zu einem einheitlichen Datensatz zusammengefasst.</p><p> Felder:</p><p> ```Text</p><p> pmid</p><p> doi</p><p> pmcid</p><p> Titel</p><p> Autoren</p><p> Zeitschrift</p><p> Journalabkürzung</p><p> issn</p><p> eissn</p><p> Jahr</p><p> Abstrakt</p><p> Abfragequelle</p><p> Evidenzniveau</p><p> Beweis-Tags</p><p> Papiertyp</p><p> URL</p><p> ```</p><p> 3.2 Duplikatsentfernung</p><p> Priorität:</p><p> 1. PMID-Deduplizierung.</p><p> 2. Verwenden Sie DOI, um Duplikate zu entfernen, falls PMID nicht verfügbar ist.</p><p> 3. Falls kein DOI vorhanden ist, verwenden Sie lower(title) + year + first_author, um Duplikate zu entfernen.</p><p> Behalte die query_source bei, die beim ersten Mal aufgerufen wurde, und protokolliere, welche Abfragen das Dokument getroffen haben.</p><p> 3.3 Klassifizierung von Beweismitteln</p><p> Es ist notwendig zu unterscheiden:</p><p> Direkte Beweise:</p><p> Die Zielspezies, das Gewebe, der Zelltyp, das Modell und die Behandlungsbedingungen sind direkt aufeinander abgestimmt.</p><p> Indirekte Beweise:</p><p> Angrenzende Systeme, ähnliche Modelle und ähnliche Mechanismen werden unterstützt, es handelt sich dabei jedoch nicht um direkte Systeme zur Lösung von Benutzerproblemen.</p><p> Es wurden keine direkten Beweise gefunden:</p><p> Lediglich Hintergrundinformationen, Spekulationen, Rezensionen oder verwandte Modelle sind zu finden; direkte experimentelle Ergebnisse liegen nicht vor.</p><p> 3.4 Dokumententypkennzeichnung</p><p> Zumindest Folgendes sollte beachtet werden:</p><p> • Originalforschung</p><p> • Rezension</p><p> • Protokoll</p><p> • Vorabdruck</p><p> • Datensatz/Ressource</p><p> • klinische Studie</p><p> • Methodenpapier</p><p> 3.5 Sortierregeln</p><p> Empfohlene Sortierung:</p><p> 1. Originalforschung mit direkten Beweisen.</p><p> 2. Forschung zu Schlüsselmechanismen.</p><p> 3. Neueste wichtige Forschungsergebnisse.</p><p> 4. Klassische Grundlagenstudien.</p><p> 5. Hochwertige Rezension.</p><p> 6. Indirekte Beweise.</p><p> Sortieren Sie nicht allein nach dem Impact-Faktor (IF). Der IF ist ein Indikator auf Zeitschriftenebene und sagt nichts über die Qualität eines einzelnen Artikels aus.</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-pen-tool" aria-hidden="true"><path d="M15.707 21.293a1 1 0 0 1-1.414 0l-1.586-1.586a1 1 0 0 1 0-1.414l5.586-5.586a1 1 0 0 1 1.414 0l1.586 1.586a1 1 0 0 1 0 1.414z"></path><path d="m18 13-1.375-6.874a1 1 0 0 0-.746-.776L3.235 2.028a1 1 0 0 0-1.207 1.207L5.35 15.879a1 1 0 0 0 .776.746L13 18"></path><path d="m2.3 2.3 7.286 7.286"></path><circle cx="11" cy="11" r="2"></circle></svg>Schreiben</div><div class="flex h-[32px] items-center gap-1 px-2 rounded-[20px] min-w-0" style="--bg-color:rgba(2, 4, 26, 0.04)" type="button" aria-haspopup="dialog" aria-expanded="false" aria-controls="radix-_R_mek9inpfivabtkqivb_" data-state="closed" disabled=""><div class="flex-shrink-0"><div class="overflow-hidden bg-cover bg-center bg-no-repeat" style="background-image:url(https://cdn.gooo.ai/assets/select_model_claude.png);width:14px;height:14px;border-radius:7px" role="img" aria-label="Claude Sonnet 4.5"></div></div><span class="text-xs font-normal px-[1px] truncate min-w-0 text-foreground">Claude Sonnet 4.5</span></div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>4. Wie man Zitate in einer Antwort strukturiert</p><p> 4.1 Format für Textzitate</p><p> Alle Textzitate müssen anklickbar sein.</p><p> Format:</p><p> ```Markdown</p><p> [[1. **Zeitschrift**, Jahr]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)</p><p> ```</p><p> Beispiel:</p><p> ```Markdown</p><p> Frühere Studien haben in humanen retinalen Organoiden einen mit dem Entwicklungsstadium zusammenhängenden Photorezeptorstress und eine Degeneration beobachtet [[1. **Cell Stem Cell**, 2019]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/xxxxxxx/).</p><p> ```</p><p> Schreiben Sie es nicht so:</p><p> ```Text</p><p> [1]</p><p> (PMID: xxxxx)</p><p> Siehe Referenz 1</p><p> ```</p><p> 4.2 Empfohlene Antwortstruktur</p><p> Erster Absatz: Direkte Schlussfolgerung.</p><p> ```Text</p><p> Fazit: Es liegen zwar einschlägige Berichte vor, die direkten Beweise konzentrieren sich jedoch hauptsächlich auf...; direkte Beweise bezüglich... fehlen noch.</p><p> ```</p><p> Zweiter Absatz: Klassifizierung der Beweismittel.</p><p> ```Text</p><p> Direkte Beweise:</p><p> - Referenz A: ...</p><p></p><p> Indirekte Beweise:</p><p> - Referenz B: ...</p><p></p><p> Es wurden keine direkten Beweise gefunden:</p><p> - In dieser Runde nicht gefunden...</p><p> ```</p><p> Dritter Absatz: Zusammenfassung des Mechanismus.</p><p> Nach Themen gruppieren, zum Beispiel:</p><p> • Apoptose-/Caspase-Signalweg</p><p> • oxidativer Stress</p><p> • mitochondriale Dysfunktion</p><p> • ER-Stress</p><p> • Hypoxie/metabolischer Stress</p><p> • Entzündung</p><p> • Entwicklungsdiskrepanz</p><p> Vierter Absatz: Forschungslücke.</p><p> Geben Sie klar an, bei welchen Punkten es an direkten Beweisen mangelt.</p><p> Fünfter Absatz: Inspiration aus dem Experiment.</p><p> Falls der Benutzer ein Versuchsdesign benötigt, geben Sie bitte den Marker, den Test, den Zeitpunkt und die Kontrollgruppe an.</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-pen-tool" aria-hidden="true"><path d="M15.707 21.293a1 1 0 0 1-1.414 0l-1.586-1.586a1 1 0 0 1 0-1.414l5.586-5.586a1 1 0 0 1 1.414 0l1.586 1.586a1 1 0 0 1 0 1.414z"></path><path d="m18 13-1.375-6.874a1 1 0 0 0-.746-.776L3.235 2.028a1 1 0 0 0-1.207 1.207L5.35 15.879a1 1 0 0 0 .776.746L13 18"></path><path d="m2.3 2.3 7.286 7.286"></path><circle cx="11" cy="11" r="2"></circle></svg>Schreiben</div><div class="flex h-[32px] items-center gap-1 px-2 rounded-[20px] min-w-0" style="--bg-color:rgba(2, 4, 26, 0.04)" type="button" aria-haspopup="dialog" aria-expanded="false" aria-controls="radix-_R_mik9inpfivabtkqivb_" data-state="closed" disabled=""><div class="flex-shrink-0"><div class="overflow-hidden bg-cover bg-center bg-no-repeat" style="background-image:url(https://cdn.gooo.ai/assets/select_model_claude.png);width:14px;height:14px;border-radius:7px" role="img" aria-label="Claude Sonnet 4.5"></div></div><span class="text-xs font-normal px-[1px] truncate min-w-0 text-foreground">Claude Sonnet 4.5</span></div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>5. Vollständiges Literaturverzeichnis am Ende des Artikels</p><p> Wird im Text eine bestimmte Quelle zitiert, muss am Ende des Artikels eine vollständige Liste beigefügt werden.</p><p> Format:</p><p> ```Markdown</p><p> ## Vollständige Liste der Referenzinformationen</p><p></p><p> 1. Smith J et al., **Journal Name** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=X，Qn}*</p><p> 2. Wang X et al., **Zeitschriftenname** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *{IF=Wird noch geprüft}*</p><p> ```</p><p> Autorenformat:</p><p> • 1–3 Autoren: Alle auflisten.</p><p> • Mehr als 3 Autoren: Erstautor et al.</p><p> Die PMID / DOI / URL muss anklickbar sein.</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-microscope" aria-hidden="true"><path d="M6 18h8"></path><path d="M3 22h18"></path><path d="M14 22a7 7 0 1 0 0-14h-1"></path><path d="M9 14h2"></path><path d="M9 12a2 2 0 0 1-2-2V6h6v4a2 2 0 0 1-2 2Z"></path><path d="M12 6V3a1 1 0 0 0-1-1H9a1 1 0 0 0-1 1v3"></path></svg>Recherche</div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>6. IF-Verifizierung und -Kennzeichnung</p><p> 6.1 Zunächst wollen wir die praktischen Grenzen von IF-Abfragen erläutern.</p><p> Normalerweise stammt der offizielle Journal Impact Factor aus den Clarivate Journal Citation Reports (JCR). Da externe Dienstleister in der Regel jedoch weder über ein Clarivate/JCR-Konto noch über eine lokale JCR-Tabelle verfügen, sollten Sie ihn nicht auf diesem Weg überprüfen.</p><p> ```</p><p> 6.2 Praktische Methoden zur Anwendung der IF-Fertigkeit</p><p> Hauptroute:</p><p> 1. Falls es sich bei der Eingabe um eine PMID handelt, verwenden Sie zunächst die NCBI E-Utilities, um PubMed-Metadaten zu erhalten.</p><p> - Vollständigen Zeitschriftennamen abrufen. - Quell-/ISO-Abkürzung abrufen. - ISSN/eISSN abrufen. - Zusatzfelder wie Titel, Jahr und DOI abrufen.</p><p> 2. Verwenden Sie die öffentlich verfügbare mobile JSON-Schnittstelle iikx/iscience, um Zeitschriften abzufragen.</p><p> Such-API:</p><p> ```Text</p><p> https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci&c=index&a=info&keyword=<journal_query></p><p> ```</p><p> Details zur API:</p><p> ```Text</p><p> https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail&id=<id>&classid=<classid></p><p> ```</p><p> 3. Führen Sie eine konservative Suche in den Suchergebnissen durch.</p><p> - Priorisiert exakte Übereinstimmungen mit normalisierten Zeitschriftentiteln. - Priorisiert außerdem exakte Übereinstimmungen mit Abkürzungen. - Geht bei kurzen und allgemeinen Begriffen besonders vorsichtig vor. - Akzeptiert keine offensichtlichen Teilstring-Abweichungen, wie z. B. die Verwechslung von „Nature“ mit der Reihe „Nature Reviews“. - Gibt bei instabilen Übereinstimmungen mehrdeutige oder nicht gefundene Ergebnisse zurück, anstatt zu raten.</p><p> 4. Falls PubMed eine Abkürzung angibt, versuchen Sie, diese mithilfe des NLM-Katalogs in den vollständigen Namen oder einen alternativen Titel umzuwandeln.</p><p> Die Suchoberfläche des NLM-Katalogs bleibt NCBI E-Utilities:</p><p> ```Text</p><p> https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog&term=<abbr>[Titelabkürzung]&retmode=xml&retmax=1</p><p> ```</p><p> Verwenden Sie anschließend ESummary, um den Titel / alternativen Titel zu erhalten.</p><p> 5. Lesen Sie die detaillierten Ergebnisse von iikx:</p><p> - Impact-Faktor. - IF-Jahr. - JCR-Quartil. - CAS/CAS-Quartil (falls zutreffend). - Quell-URL. - Konfidenzintervall der Übereinstimmung.</p><p> 6. Geben Sie das IF-Jahr nicht im Haupttext an; verwenden Sie stattdessen kompakte Anmerkungen.</p><p> Die abschließende Anmerkung sollte lediglich Folgendes lauten:</p><p> ```Text</p><p> *{IF＝X，Qn}*</p><p> ```</p><p> Falls es fehlschlägt:</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Überprüfung ausstehend}*</p><p> ```</p><p> oder:</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Nicht erkannt}*</p><p> ```</p><p> 6.3 Spezifische Schritte</p><p> Führen Sie für jedes Dokument die folgende Vorgehensweise durch.</p><p> Schritt 1: Den Namen der Zeitschrift für die Suche vorbereiten.</p><p> Priorisieren Sie den Abruf von Metadaten aus PubMed:</p><p> ```Text</p><p> Vollständiger Zeitschriftenname</p><p> ISO-Abkürzung / Quelle</p><p> ISSN</p><p> eISSN</p><p> ```</p><p> Falls nur eine DOI verfügbar ist, verwenden Sie zunächst Crossref oder OpenAlex, um den Namen der Zeitschrift zu ermitteln.</p><p> Crossref:</p><p> ```Text</p><p> https://api.crossref.org/works/<DOI></p><p> ```</p><p> OpenAlex:</p><p> ```Text</p><p> https://api.openalex.org/works/https://doi.org/<DOI></p><p> ```</p><p> Schritt 2: Standardisierung der Zeitschriftennamen.</p><p> Standardisierungsregeln:</p><p> • Alles kleingeschrieben.</p><p> • HTML-Entschlüsselung.</p><p> • Ersetzen Sie & durch und.</p><p> • Entfernen Sie die Interpunktion.</p><p> • Mehrere Leerzeichen kombinieren.</p><p> • Beim Vergleichen kann man auch die Kurzform verwenden, bei der alle Leerzeichen entfernt werden.</p><p> Beispiel-Pseudocode:</p><p> Python</p><p> import re, html</p><p></p><p> def norm(s):</p><p> s = html.unescape(s or '').lower()</p><p> s = re.sub(r'&', ' and ', s)</p><p> s = re.sub(r'[^a-z0-9]+', ' ', s)</p><p> return re.sub(r'\s+', ' ', s).strip()</p><p></p><p> def compact(s):</p><p> return norm(s).replace(' ', '')</p><p> ```</p><p> Schritt 3: Abfrage der iikx-Suchschnittstelle.</p><p> ```Text</p><p> https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci&c=index&a=info&keyword=<journal_query></p><p> ```</p><p> Es wird empfohlen, einen User-Agent festzulegen, zum Beispiel:</p><p> ```Text</p><p> Mozilla/5.0</p><p> ```</p><p> Wenn auf der ersten Seite keine exakte Übereinstimmung gefunden wird, können Sie eine begrenzte Anzahl von Seiten durchblättern, zum Beispiel bis zu 8 Seiten.</p><p> Die Parameter für das Umblättern sind üblicherweise:</p><p> ```Text</p><p> Seite=2</p><p> Seite=3</p><p> ```</p><p> Schritt 4: Wählen Sie Kandidaten aus den Suchergebnissen aus.</p><p> Kandidatenfelder umfassen typischerweise:</p><p> ```Text</p><p> Ausweis</p><p> Klassen-ID</p><p> Titel</p><p> Kleiner Titel</p><p> IF oder IF2024</p><p> zky2020</p><p> URL</p><p> ```</p><p> Matching-Regeln:</p><p> • Wenn compact(query) == compact(candidate.title), akzeptiere.</p><p> • Wenn norm(query) == norm(candidate.title), akzeptiere.</p><p> • Wenn compact(query) == compact(candidate.smalltitle), akzeptiere.</p><p> • Wenn norm(query) == norm(candidate.smalltitle), akzeptiere.</p><p> • Eine Teilzeichenkette wird nur akzeptiert, wenn die Abfrage lang genug und eindeutig ist.</p><p> • Seien Sie besonders vorsichtig mit kurzen Wörtern wie Natur, Wissenschaft, Zelle, Gehirn, Sehen und Netzhaut.</p><p> Schritt 5: Falls keine Übereinstimmung gefunden wird, verwenden Sie die erweiterte Abkürzung aus dem NLM-Katalog.</p><p> In PubMed lautet die Quelle beispielsweise:</p><p> ```Text</p><p> Freie Radikale Biol Med</p><p> ```</p><p> Sie können Folgendes überprüfen:</p><p> ```Text</p><p> https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog&term=Free%20Radic%20Biol%20Med%5BTitle%20Abbreviation%5D&retmode=xml&retmax=1</p><p> ```</p><p> Nachdem Sie die NLM-Katalog-ID erhalten haben, verwenden Sie sie wie folgt:</p><p> ```Text</p><p> https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi?db=nlmcatalog&id=<id>&retmode=xml</p><p> ```</p><p> Lesen:</p><p> ```Text</p><p> Titel</p><p> Alternativer Titel</p><p> ```</p><p> Verwenden Sie dann diese vollständigen Namen, um nach iikx zu suchen.</p><p> Schritt 6: Überprüfen Sie die iikx-Details-Oberfläche.</p><p> Wenn die Suchergebnisse Folgendes enthalten:</p><p> ```Text</p><p> id=<id></p><p> classid=<classid></p><p> ```</p><p> Anruf:</p><p> ```Text</p><p> https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail&id=<id>&classid=<classid></p><p> ```</p><p> Aus dem Detail lesen:</p><p> ```Text</p><p> IF2024, IF2023, IF2022 ...</p><p> WENN</p><p> zky2020 oder andere JCR-Quartilsfelder</p><p> jcr22 / jcr12 oder Partitionsfeld</p><p> issn</p><p> eissn</p><p> Titel</p><p> Kleiner Titel</p><p> Kategorie</p><p> ```</p><p> Schritt 7: Wählen Sie die neueste IF-Anweisung aus.</p><p> Durchsuchen Sie die zurückgegebenen Felder nach allen Vorkommen des folgenden Formulars:</p><p> ```Text</p><p> IF20xx</p><p> ```</p><p> Zum Beispiel:</p><p> ```Text</p><p> IF2024</p><p> IF2023</p><p> IF2022</p><p> ```</p><p> Wählen Sie das Jahr mit der größten signifikanten Ziffer.</p><p> Falls IF20xx nicht vorhanden ist, versuchen Sie Folgendes zu lesen:</p><p> ```Text</p><p> WENN</p><p> if_value</p><p> ```</p><p> Wird kein gültiger Wert gefunden, wird er als nicht erkannt markiert.</p><p> Schritt 8: Konfidenzniveau und Bezeichnung ausgeben.</p><p> Wenn der genaue Titel/die Abkürzung übereinstimmt und die Detailabfrage ein gültiges Ergebnis liefert:</p><p> ```Text</p><p> *{IF＝X，Qn}*</p><p> ```</p><p> Wenn der Ausgang des Spiels ungewiss ist:</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Überprüfung ausstehend}*</p><p> ```</p><p> Wenn die öffentliche API keine Ergebnisse liefert:</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Nicht erkannt}*</p><p> ```</p><p> 6.4 IF-Anmerkungsformat</p><p> Festes Format:</p><p> ```Text</p><p> *{IF＝X，Qn}*</p><p> ```</p><p> Beispiel:</p><p> ```Markdown</p><p> Smith J et al., **Neuron** (2020), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=15.0, Q1}*</p><p> ```</p><p> Beachten:</p><p> • Das JCR-Jahr wird nicht innerhalb der IF-Anmerkung angegeben.</p><p> • Schreiben Sie nicht "2024 JCR IF".</p><p> • Schreiben Sie nicht "JCR 2024".</p><p> • Lediglich das Erscheinungsjahr wird beibehalten.</p><p> • Wenn die IF-Funktion 0,0 oder null ist, eine instabile Quelle oder eine instabile Übereinstimmung aufweist, wird die Zahl nicht angezeigt.</p><p> 6.5 Standardbehandlung für IF-Prüffehler</p><p> Nicht raten.</p><p> Verwenden Sie nicht den Namen der Zeitschrift, um die Nummern einzutragen.</p><p> Verwenden Sie keine großen Modelle, um IF-Anweisungen auswendig zu lernen und auszufüllen.</p><p> Im Fehlerfall sind nur drei Zustände zulässig:</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Überprüfung ausstehend}*</p><p> ```</p><p> Verwendungszweck:</p><p> • Die Suchergebnisse sind ungenau.</p><p> Es gibt mehrere ähnliche Zeitschriften.</p><p> • Es wurde lediglich die Abkürzung gefunden, der vollständige Name konnte nicht bestätigt werden.</p><p> • Die von öffentlich zugänglichen Quellen zurückgegebenen IF-Werte sind fragwürdig.</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Nicht erkannt}*</p><p> ```</p><p> Verwendungszweck:</p><p> • Die öffentliche Schnittstelle lieferte keine Ergebnisse.</p><p> • Die Zeitschrift ist nicht im SCI/JCR gelistet.</p><p> • Die neue Ausgabe enthält noch kein IF.</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Nicht öffentlich überprüfbar}*</p><p> ```</p><p> Verwendungszweck:</p><p> • Der Benutzer benötigt einen offiziellen JCR, aber der aktuelle Agent verfügt nicht über Clarivate/JCR-Berechtigungen.</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-microscope" aria-hidden="true"><path d="M6 18h8"></path><path d="M3 22h18"></path><path d="M14 22a7 7 0 1 0 0-14h-1"></path><path d="M9 14h2"></path><path d="M9 12a2 2 0 0 1-2-2V6h6v4a2 2 0 0 1-2 2Z"></path><path d="M12 6V3a1 1 0 0 0-1-1H9a1 1 0 0 0-1 1v3"></path></svg>Recherche</div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>7. Abschließende Selbstcheckliste</p><p> Muss vor dem Versand geprüft werden:</p><p> • Sollten die Kernfragen des Nutzers zuerst beantwortet werden?</p><p> • Ob zwischen direkten Beweisen, indirekten Beweisen und dem Fehlen direkter Beweise unterschieden werden soll.</p><p> • Sind alle Textzitate anklickbar?</p><p> • Gibt es am Ende des Artikels eine vollständige Liste der verwendeten Quellen?</p><p> • Enthält jedes Dokument eine IF-Kennzeichnung (Eingabe/Ausgabe) oder eine Kennzeichnung, die auf eine ausstehende Überprüfung/Nichterkennung hinweist?</p><p> • Ob die PMID/DOI/URL anklickbar ist.</p><p> • Wird dabei vermieden, Gesamtergebnisse über das Gewebe durch Schlussfolgerungen über spezifische Zelltypen zu ersetzen?</p><p> • Wird dadurch vermieden, dass die Aktivierung/Phosphorylierung durch eine Erhöhung der Gesamtexpression ersetzt wird?</p><p> • Ob ein Preprint angegeben werden soll.</p><p> • Werden die Suchgrenzen festgelegt?</p><p> • WENN es nicht auf Erinnerung oder Vermutungen beruhte.</p></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>8. Reproduzierbarer Pseudocode</p><p> Python</p><p> queries = build_queries(user_question)</p><p></p><p> all_pmids = []</p><p> für Abfrage in Abfragen:</p><p> pmids = ncbi_esearch(query, retmax=20, sort='relevance')</p><p> all_pmids.extend(pmids)</p><p></p><p> pmids = deduplicate_keep_order(all_pmids)</p><p></p><p> metadata = ncbi_esummary(pmids)</p><p> abstracts = ncbi_efetch_abstract(pmids)</p><p></p><p> records = merge_metadata_and_abstracts(metadata, abstracts)</p><p> records = tag_evidence(records, user_question)</p><p> Datensätze = rank_records(Datensätze)</p><p> ausgewählt = select_top_records(records)</p><p></p><p> falls Volltext benötigt wird:</p><p> für Datensatz in selected_key_records:</p><p> pmcid = idconv_pmid_to_pmcid(record.pmid)</p><p> if pmcid:</p><p> record.fulltext = fetch_bioc_or_pmc_xml(pmcid)</p><p></p><p> Für Datensätze in der Auswahl:</p><p> journal_query = record.full_journal_name or record.journal_abbrev</p><p> if_result = lookup_if_public_iikx(journal_query)</p><p> if_result.confident:</p><p> record.if_annotation = f'*{IF＝{if_result.if_value}，{if_result.quartile}｝*'</p><p> elif if_result.ambiguous:</p><p> record.if_annotation = '*{IF＝Pending Verification}*'</p><p> anders:</p><p> record.if_annotation = '*{IF＝Nicht erkannt}*'</p><p></p><p> Antwort = zusammengesetzte_Antwort(</p><p> Abschluss</p><p> Evidenzgruppen,</p><p> klickbare_Zitate im Fließtext,</p><p> vollständige Referenzliste mit Wenn</p><p> )</p><p> ```</p></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>9. Empfohlene Vorlage für die endgültige Lieferung</p><p> ```Markdown</p><p> abschließend:</p><p> ...</p><p></p><p> Evidenzgrad:</p><p></p><p> Direkte Beweise:</p><p> - ……[[1. **Zeitschrift**, Jahr]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)</p><p></p><p> Indirekte Beweise:</p><p> - …[[2. **Zeitschrift**, Jahr]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)</p><p></p><p> Es wurden keine direkten Beweise gefunden:</p><p> - ……</p><p></p><p> Mechanismusübersicht:</p><p> 1. ……</p><p> 2. ……</p><p></p><p> Suchgrenzen:</p><p> Diese Suchrunde umfasste hauptsächlich PubMed, PMC, BioC und bioRxiv. Die erste Sichtung erfolgte anhand von Metadaten und Abstracts, wobei nur die wichtigsten Dokumente einer Volltextprüfung unterzogen wurden. Die IF-Annotationen basierten auf öffentlich zugänglichen Quellen; Dokumente, die nicht mit hoher Sicherheit zugeordnet werden konnten, wurden als „Verifizierung ausstehend“ oder „Nicht gefunden“ gekennzeichnet.</p><p></p><p> Vollständige Liste der Literaturinformationen:</p><p> 1. Smith J et al., **Journal Name** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=X，Q1}*</p><p> 2. Wang X et al., **Zeitschriftenname** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *{IF=Wird noch geprüft}*</p><p> ```</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-pen-tool" aria-hidden="true"><path d="M15.707 21.293a1 1 0 0 1-1.414 0l-1.586-1.586a1 1 0 0 1 0-1.414l5.586-5.586a1 1 0 0 1 1.414 0l1.586 1.586a1 1 0 0 1 0 1.414z"></path><path d="m18 13-1.375-6.874a1 1 0 0 0-.746-.776L3.235 2.028a1 1 0 0 0-1.207 1.207L5.35 15.879a1 1 0 0 0 .776.746L13 18"></path><path d="m2.3 2.3 7.286 7.286"></path><circle cx="11" cy="11" r="2"></circle></svg>Schreiben</div><div class="flex h-[32px] items-center gap-1 px-2 rounded-[20px] min-w-0" style="--bg-color:rgba(2, 4, 26, 0.04)" type="button" aria-haspopup="dialog" aria-expanded="false" aria-controls="radix-_R_n6k9inpfivabtkqivb_" data-state="closed" disabled=""><div class="flex-shrink-0"><div class="overflow-hidden bg-cover bg-center bg-no-repeat" style="background-image:url(https://cdn.gooo.ai/assets/select_model_claude.png);width:14px;height:14px;border-radius:7px" role="img" aria-label="Claude Sonnet 4.5"></div></div><span class="text-xs font-normal px-[1px] truncate min-w-0 text-foreground">Claude Sonnet 4.5</span></div></div></div></div></div></div><div class="flex flex-col gap-5 px-[168px]"><div class="flex items-center justify-between gap-3"><h3 class="font-semibold text-primary text-2xl">Related Skills</h3><a class="inline-flex items-center gap-1 text-sm font-semibold text-secondary-fg transition-colors hover:text-primary" href="/skills?category=research">View all<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-arrow-right size-4" aria-hidden="true"><path d="M5 12h14"></path><path d="m12 5 7 7-7 7"></path></svg></a></div><div class="grid grid-cols-1 gap-5 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3"><div role="link" tabindex="0" class="cursor-pointer"><div class="group relative flex flex-col gap-4 p-5 rounded-3xl bg-board-card overflow-hidden transition-shadow hover:shadow-md h-[336px]"><div class="flex items-center shrink-0"><div class="relative size-8 rounded-full overflow-hidden" style="background-image:linear-gradient(rgba(0,0,0,0.2), rgba(0,0,0,0.2)), url(https://cdn.gooo.ai/assets/skill-bg05.png);background-size:cover"><div class="absolute inset-0 flex items-center justify-center"><svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="text-white" style="filter:drop-shadow(0 0 4px rgba(0, 0, 0, 0.20))"><g clip-path="url(#clip0_92_327)"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M19.6757 14.6355C19.4792 14.6957 19.2627 14.7101 19.038 14.6651L17.3914 14.3358L16.5755 15.5038C16.1574 16.1022 15.3296 16.2413 14.739 15.8122L13.8726 15.1829L12.9903 16.3593C12.6193 16.854 11.952 17.0203 11.3922 16.7577L11.1252 16.6324L10.9522 17.4688C10.7978 18.2152 10.0392 18.6709 9.30773 18.4567L8.26116 18.1503L7.72946 19.232C7.71896 19.2533 7.70801 19.2743 7.69662 19.2947C7.88247 19.5117 8.1689 19.523 8.3166 19.4949C8.41437 19.4763 8.57038 19.4162 8.68809 19.2932C9.50745 19.4291 11.3719 19.7212 12.2879 19.7212C13.2191 19.7212 14.4716 19.4994 15.1972 19.3541C15.4008 19.3133 15.6037 19.3915 15.7199 19.5465L16.1498 20.1197C16.6596 20.7993 17.7333 20.5558 17.8999 19.7227L18.1093 18.6759C18.1308 18.5682 18.1879 18.4707 18.2714 18.3992L20.5618 16.4359C20.6249 16.3819 20.6781 16.3231 20.7221 16.261C21.0708 16.1805 21.3308 15.868 21.3308 15.4948C21.3308 15.0606 20.9787 14.7085 20.5445 14.7085C20.3951 14.7085 20.2554 14.7502 20.1365 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Diese Aktionen mögen zufällig erscheinen, doch sie bergen zugrundeliegende Themen. Echo hilft dir, diese zu erkennen. Eine dreistufige Analysefunktion dringt Schicht für Schicht tiefer vor: ⚡ Kontraintuitive Entdeckung – Du denkst, du tust A, tust aber tatsächlich B. 🌊 Auswirkungen zweiter Ordnung – Was du heute säst, wird in 6 Monaten wachsen. 💎 Grundprinzipien – Entferne alle Äußerlichkeiten und bewahre nur diesen einen Satz: Für dich selbst ist es mentale Archäologie. Für andere ist es eine Geschichte, die berührt. Mit einem Klick wechselst du zwischen verschiedenen Freigabemodi: Personenwechsel, Szenenvervollständigung, Terminologieübersetzung. Ausgabe auf Twitter, Xiaohongshu, WeChat-Offizielle-Accounts und Videoskripte. Bei kontinuierlicher Nutzung merkt sich Echo deine thematischen Fäden. Dein digitales Leben hallt jeden Tag wider. Echo hilft dir, es festzuhalten, zu verstärken und zu teilen.</p></div><div class="flex-1 rounded-xl overflow-hidden relative bg-[#f5f5f5]"><img src="https://cdn.gooo.ai/web-images/d0c1cd68df7921cdc3c3109bf95bd981e28e10af15c830d09232076c49d19384@small" alt="Echoes Pro – Erfassen, dekodieren und teilen Sie Ihre YouMind-Gedankenprozesse." class="object-cover absolute inset-0 w-full h-full"/><div class="absolute inset-0 bg-black/40 flex items-center justify-center transition-opacity duration-200 opacity-0"><button type="button" class="px-6 py-2 text-sm font-medium text-primary bg-white rounded-full hover:bg-gray-100 transition-colors">In YouMind ausprobieren</button></div></div></div></div><div role="link" tabindex="0" class="cursor-pointer"><div class="group relative flex flex-col gap-4 p-5 rounded-3xl bg-board-card overflow-hidden transition-shadow hover:shadow-md h-[336px]"><div class="flex items-center shrink-0"><div class="relative size-8 rounded-full overflow-hidden" style="background-image:linear-gradient(rgba(0,0,0,0.2), rgba(0,0,0,0.2)), url(https://cdn.gooo.ai/assets/skill-bg01.png);background-size:cover"><div class="absolute inset-0 flex items-center justify-center"><svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="text-white" style="filter:drop-shadow(0 0 4px rgba(0, 0, 0, 0.20))"><g clip-path="url(#clip0_92_338)"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M16.9034 3.96737L16.797 4.37172C16.6135 5.06893 16.0689 5.61342 15.3717 5.79685L14.9676 5.90318C14.8682 5.92933 14.8682 6.07042 14.9676 6.09659L15.372 6.20305C16.069 6.38655 16.6134 6.93096 16.7969 7.62804L16.9034 8.0324C16.9295 8.1318 17.0706 8.13179 17.0968 8.03239L17.2031 7.62823C17.3866 6.93105 17.931 6.38655 18.6282 6.20304L19.0326 6.09659C19.132 6.07043 19.132 5.92933 19.0326 5.90318L18.6285 5.79687C17.9312 5.61343 17.3866 5.06884 17.2031 4.37153L17.0968 3.96738C17.0706 3.86797 16.9295 3.86797 16.9034 3.96737ZM11.2991 4.31153C12.488 4.31153 13.6219 4.54735 14.6565 4.97477C14.215 5.2924 13.7197 5.53946 13.1868 5.70095L12.454 5.923C12.3657 5.94975 12.3577 6.07157 12.4416 6.10974L13.7932 6.72416C14.8936 7.22438 15.7755 8.10629 16.2758 9.20666L16.9091 10.5997C16.9446 10.6778 17.0556 10.6778 17.0911 10.5997L17.724 9.20711C17.9202 8.77545 18.1751 8.3774 18.4789 8.02281C19.4987 9.45924 20.0981 11.2149 20.0981 13.1106V15.03C20.0981 16.5934 20.6117 18.1134 21.5598 19.3565C21.8582 19.7478 21.5792 20.3115 21.0871 20.3115H5.7C3.93269 20.3115 2.5 18.8788 2.5 17.1115V13.1106C2.5 8.25101 6.43948 4.31153 11.2991 4.31153ZM7.92594 14.7061C7.92594 15.4312 7.33809 16.019 6.61295 16.019C5.8878 16.019 5.29995 15.4312 5.29995 14.7061C5.29995 13.9809 5.8878 13.3931 6.61295 13.3931C7.33809 13.3931 7.92594 13.9809 7.92594 14.7061ZM12.7389 16.019C13.4641 16.019 14.0519 15.4312 14.0519 14.7061C14.0519 13.9809 13.4641 13.3931 12.7389 13.3931C12.0138 13.3931 11.4259 13.9809 11.4259 14.7061C11.4259 15.4312 12.0138 16.019 12.7389 16.019Z" fill="currentColor"></path></g><defs><clipPath id="clip0_92_338"><rect width="24" height="24" fill="currentColor"></rect></clipPath></defs></svg></div></div></div><div class="flex flex-col gap-2 shrink-0"><h3 class="text-xl font-semibold leading-7 text-primary line-clamp-1">Assistent zum Verfassen horizontaler Forschungsberichte für Regierung und Unternehmen v5.0</h3><p class="text-sm leading-5 text-caption-fg line-clamp-3 h-[60px]">Dies ist ein umfassender Berichtsassistent, der speziell für Forschungsprojekte im öffentlichen und privaten Sektor entwickelt wurde. Die aktualisierte fünfte Generation kann Berichte mit über 30.000 Wörtern erstellen. Zu den Kernfunktionen gehören die Recherche vorhandener Literatur, die Kontextanalyse, die Überarbeitung von standardisierten Texten und Logik, die vierstufige, zweiseitige Verifizierung von Tiefe und Vollständigkeit des Artikels sowie die automatische Generierung authentischer Referenzen für wichtige Daten, Richtlinien und Fallstudien am Ende des Artikels und von Anmerkungen im Text. Der Assistent integriert einen natürlichen, akademischen Schreibstil, der KI-generierte Artefakte eliminiert, jegliche Spuren von KI-generiertem Schreiben beseitigt und so ein hohes akademisches Niveau gewährleistet.</p></div><div class="flex-1 rounded-xl overflow-hidden relative bg-[#f5f5f5]"><img src="https://cdn.gooo.ai/web-images/8a39c351a959ccf354ccaa3f16574402544dfb9c36ae1eab969d375f7efd6165@small" alt="Assistent zum Verfassen horizontaler Forschungsberichte für Regierung und Unternehmen v5.0" class="object-cover absolute inset-0 w-full h-full"/><div class="absolute inset-0 bg-black/40 flex items-center justify-center transition-opacity duration-200 opacity-0"><button type="button" class="px-6 py-2 text-sm font-medium text-primary bg-white rounded-full hover:bg-gray-100 transition-colors">In YouMind ausprobieren</button></div></div></div></div><div role="link" tabindex="0" class="cursor-pointer"><div class="group relative flex flex-col gap-4 p-5 rounded-3xl bg-board-card overflow-hidden transition-shadow hover:shadow-md h-[336px]"><div class="flex items-center shrink-0"><div class="relative size-8 rounded-full overflow-hidden" style="background-image:linear-gradient(rgba(0,0,0,0.2), rgba(0,0,0,0.2)), url(https://cdn.gooo.ai/assets/skill-bg10.png);background-size:cover"><div class="absolute inset-0 flex items-center justify-center"><svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="text-white" style="filter:drop-shadow(0 0 4px rgba(0, 0, 0, 0.20))"><path d="M18.3639 4.39989C16.2891 4.39989 15.84 5.15989 15.84 5.15989C15.5436 4.36949 14.8474 3.63989 13.56 3.63989C12.613 3.63989 11.28 4.53593 11.28 6.52789C11.28 9.77157 13.2552 11.3904 13.275 11.4071C13.6033 11.6693 13.6558 12.1481 13.3928 12.4749C13.2431 12.6626 13.0219 12.7599 12.7992 12.7599C12.6328 12.7599 12.4656 12.7059 12.325 12.5927C12.2201 12.5091 9.75999 10.4928 9.75999 6.52789C9.75999 5.69341 9.93175 4.98889 10.2076 4.39989C9.51451 4.39989 8.60403 4.39989 7.58867 4.39989C5.05787 4.39989 2.91999 6.75589 2.91999 9.71989C2.91999 12.9583 5.03887 13.3101 5.19163 19.6273C5.20151 20.0361 5.54199 20.3599 5.95087 20.3599H8.23999C8.65951 20.3599 8.99999 20.0194 8.99999 19.5999V16.9399C8.99999 16.3106 9.51071 15.7999 10.14 15.7999C10.7693 15.7999 11.28 16.3106 11.28 16.9399V19.5999C11.28 20.0194 11.6205 20.3599 12.04 20.3599H14.0038C14.4241 20.3599 14.7654 20.0225 14.7638 19.6022C14.757 17.6247 15.5223 11.9999 17.36 11.9999C18.5456 11.9999 19.7388 13.3033 19.64 15.5757C19.64 17.5563 18.459 18.3771 17.797 18.6811C17.5257 18.8057 17.36 19.0846 17.36 19.3833C17.36 19.9252 17.8988 20.3097 18.4088 20.1251C20.7739 19.2693 22.68 16.2202 22.68 10.4799C22.68 5.79981 20.1423 4.39989 18.3639 4.39989ZM20.4 10.4799C19.944 10.4799 19.64 10.1759 19.64 9.71989C19.64 9.26389 19.944 8.95989 20.4 8.95989C20.856 8.95989 21.16 9.26389 21.16 9.71989C21.16 10.1759 20.856 10.4799 20.4 10.4799Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div><div class="flex flex-col gap-2 shrink-0"><h3 class="text-xl font-semibold leading-7 text-primary line-clamp-1">Bohai Petty Official's Mind Analyzer</h3><p class="text-sm leading-5 text-caption-fg line-clamp-3 h-[60px]">Dieses Buch nutzt fünf Denkmodelle und zehn Entscheidungsheuristiken aus dem Ansatz von „Bohai Xiaoli“ (ein Pseudonym) zur tiefgreifenden Problemanalyse. Es verwirft oberflächliche Darstellungen und dringt zur zugrundeliegenden Logik vor. Für die Berechnung wird ein Kosten-Nutzen-Modell verwendet. Informationslücken werden identifiziert, die Authentizität überprüft und strukturelle Beschränkungen berücksichtigt. Das Ergebnis umfasst eine dreistufige logische Dekonstruktion, eine Kosten-Nutzen-Analyse und konkrete Handlungsempfehlungen – alles in einem dialogischen und kritischen Stil, der an „Bohai Xiaoli“ erinnert. Es eignet sich für Szenarien wie Geschäftsentscheidungen, Dilemmata am Arbeitsplatz, strategische Entscheidungen und historische Analysen.</p></div><div class="flex-1 rounded-xl overflow-hidden relative bg-[#f5f5f5]"><img src="https://cdn.gooo.ai/web-images/634c6ff54d0bef7f746e5c7e41f83484687c4f08080d67e58d5c00d071da6147@small" alt="Bohai Petty Official's Mind Analyzer" class="object-cover absolute inset-0 w-full h-full"/><div class="absolute inset-0 bg-black/40 flex items-center justify-center transition-opacity duration-200 opacity-0"><button type="button" class="px-6 py-2 text-sm font-medium text-primary bg-white rounded-full hover:bg-gray-100 transition-colors">In YouMind ausprobieren</button></div></div></div></div></div></div></div><div class="flex md:hidden flex-col gap-5 w-full"><div class="flex items-start justify-between px-5"><div class="relative w-[72px] h-20 shrink-0 flex flex-col"><div class="relative w-16 h-16 rounded-full overflow-hidden" style="background-image:linear-gradient(rgba(0,0,0,0.2), rgba(0,0,0,0.2)), url(https://cdn.gooo.ai/assets/skill-bg13.png);background-size:cover"><div class="absolute inset-0 flex items-center justify-center"><svg width="32" height="32" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="text-white" style="filter:drop-shadow(0 0 8.4px rgba(0, 0, 0, 0.20))"><g clip-path="url(#clip0_92_327)"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M19.6757 14.6355C19.4792 14.6957 19.2627 14.7101 19.038 14.6651L17.3914 14.3358L16.5755 15.5038C16.1574 16.1022 15.3296 16.2413 14.739 15.8122L13.8726 15.1829L12.9903 16.3593C12.6193 16.854 11.952 17.0203 11.3922 16.7577L11.1252 16.6324L10.9522 17.4688C10.7978 18.2152 10.0392 18.6709 9.30773 18.4567L8.26116 18.1503L7.72946 19.232C7.71896 19.2533 7.70801 19.2743 7.69662 19.2947C7.88247 19.5117 8.1689 19.523 8.3166 19.4949C8.41437 19.4763 8.57038 19.4162 8.68809 19.2932C9.50745 19.4291 11.3719 19.7212 12.2879 19.7212C13.2191 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fill="currentColor"></rect></clipPath></defs></svg></div></div></div><div class="flex gap-2 items-center"><button data-slot="button" class="inline-flex items-center justify-center font-normal transition-all [&_svg]:pointer-events-none shrink-0 [&_svg]:shrink-0 outline-none aria-invalid:border-destructive disabled:pointer-events-none disabled:opacity-50 disabled:cursor-not-allowed border border-new-border hover:bg-snip-card active:bg-muted hover:text-accent-foreground disabled:bg-snip-card disabled:text-muted-foreground disabled:border-bg-border h-8 text-sm gap-1 [&_svg]:size-[16px] has-[>svg]:px-3 leading-5 rounded-[40px] px-4 py-1.5 whitespace-nowrap">Link kopieren</button><button data-slot="button" class="inline-flex items-center justify-center font-normal transition-all [&_svg]:pointer-events-none shrink-0 [&_svg]:shrink-0 outline-none aria-invalid:border-destructive disabled:pointer-events-none disabled:opacity-50 disabled:cursor-not-allowed bg-primary text-primary-fg hover:opacity-80 active:bg-primary h-8 text-sm gap-1 [&_svg]:size-[16px] has-[>svg]:px-3 leading-5 rounded-[40px] px-4 py-1.5 whitespace-nowrap">In YouMind ausprobieren</button></div></div><div class="flex flex-col gap-3 px-5"><div class="flex items-center gap-2 min-w-0"><h2 class="min-w-0 text-2xl font-semibold leading-8 text-primary truncate">Tiefgründige und verlässliche Forschung im Bereich Bio/Medizin</h2></div><p class="text-sm leading-5 text-secondary-fg line-clamp-4 max-h-20">Anwendungsszenarien: Durchführung einer Rechercherunde biologischer/biomedizinischer Fachliteratur und Bereitstellung detaillierter und zuverlässiger Ergebnisse für die Nutzer. 1. Nach Eingabe einer Suchanfrage analysiert das System die Frage und die Schlüsselwörter. 2. Literaturrecherche über öffentliche und reproduzierbare Datenquellen. 3. Entfernung von Duplikaten, Stratifizierung, Klassifizierung und Sortierung der Suchergebnisse. 4. Anzeige von anklickbaren Textzitaten in der Antwort. 5. Auflistung der vollständigen Literaturinformationen am Ende des Dokuments und Kennzeichnung der Quellen mit öffentlich recherchierbaren Quellen; falls eine hochsichere Verifizierung nicht möglich ist, erfolgt die Kennzeichnung als „zu verifizieren“ oder „nicht gefunden“.</p><div class="flex items-center gap-3 text-sm leading-5 flex-wrap"><div class="flex items-center gap-2"><span class="text-secondary-fg">installedBy</span><div class="flex items-center gap-1"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-user-round shrink-0" aria-hidden="true"><circle cx="12" cy="8" r="5"></circle><path d="M20 21a8 8 0 0 0-16 0"></path></svg><span>6</span></div></div></div></div><div class="flex flex-col gap-4 px-4"><div class="h-60 rounded-3xl overflow-hidden bg-muted relative cursor-pointer"><img src="https://cdn.gooo.ai/web-images/a5f4973dccb5c12acd58034ffdea6d898802a4d4be1e9568bb3088c4f635cda2" alt="Tiefgründige und verlässliche Forschung im Bereich Bio/Medizin preview 1" class="object-cover w-full h-full"/></div><div class="h-60 rounded-3xl overflow-hidden bg-muted relative cursor-pointer"><img src="https://cdn.gooo.ai/web-images/f697d3abe7d40284b9afc64c0ec008739ef2f24e668d3e36d7f7890b70206ad7" alt="Tiefgründige und verlässliche Forschung im Bereich Bio/Medizin preview 2" class="object-cover w-full h-full"/></div></div><div class="px-5"><div class="relative overflow-hidden rounded-[28px] border border-black/[0.06] bg-card px-5 py-5"><div class="pointer-events-none absolute inset-0 bg-[radial-gradient(circle_at_top_left,rgba(191,219,254,0.1),transparent_28%),radial-gradient(circle_at_right_center,rgba(254,240,138,0.1),transparent_24%)] opacity-70"></div><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-quote pointer-events-none absolute bottom-5 right-5 size-12 text-black/[0.045] md:bottom-6 md:right-6 md:size-14" aria-hidden="true"><path d="M16 3a2 2 0 0 0-2 2v6a2 2 0 0 0 2 2 1 1 0 0 1 1 1v1a2 2 0 0 1-2 2 1 1 0 0 0-1 1v2a1 1 0 0 0 1 1 6 6 0 0 0 6-6V5a2 2 0 0 0-2-2z"></path><path d="M5 3a2 2 0 0 0-2 2v6a2 2 0 0 0 2 2 1 1 0 0 1 1 1v1a2 2 0 0 1-2 2 1 1 0 0 0-1 1v2a1 1 0 0 0 1 1 6 6 0 0 0 6-6V5a2 2 0 0 0-2-2z"></path></svg><div class="relative flex flex-col gap-4"><div class="flex justify-between gap-3 flex-col items-start"><div class="inline-flex w-fit items-center gap-2 rounded-full border border-sky-100 bg-sky-50 px-3 py-1"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-badge-check size-3.5 text-sky-600" aria-hidden="true"><path d="M3.85 8.62a4 4 0 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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.</p></div></div></div></div><div class="flex gap-5 px-5"><div class="flex flex-col gap-2 flex-1 min-w-0"><p class="text-sm leading-5 text-caption-fg">Autor</p><a class="hover:opacity-80 transition-opacity" href="/skills/bio/7d8d4986-6f56-4da7-8fb5-e8e0355a3ae3"><div class="flex items-center gap-1.5 min-w-0"><span class="relative flex overflow-hidden rounded-full size-5 shrink-0"><span class="flex h-full w-full items-center justify-center rounded-full bg-muted text-[10px] font-medium">李</span></span><p class="text-sm leading-5 font-medium text-foreground truncate">李振龙</p></div></a></div><div class="flex flex-col gap-2 flex-1 min-w-0"><p class="text-sm leading-5 text-caption-fg">Kategorien</p><a class="hover:opacity-80 transition-opacity" href="/skills?category=research"><p class="text-sm leading-5 text-foreground">research</p></a></div><div class="flex flex-col gap-2 flex-1 min-w-0"><p class="text-sm leading-5 text-caption-fg">Tools</p><div class="flex items-center gap-3 h-5"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-pen-tool text-foreground shrink-0" aria-hidden="true"><path d="M15.707 21.293a1 1 0 0 1-1.414 0l-1.586-1.586a1 1 0 0 1 0-1.414l5.586-5.586a1 1 0 0 1 1.414 0l1.586 1.586a1 1 0 0 1 0 1.414z"></path><path d="m18 13-1.375-6.874a1 1 0 0 0-.746-.776L3.235 2.028a1 1 0 0 0-1.207 1.207L5.35 15.879a1 1 0 0 0 .776.746L13 18"></path><path d="m2.3 2.3 7.286 7.286"></path><circle cx="11" cy="11" r="2"></circle></svg></div></div></div><div class="flex flex-col gap-2.5 px-5"><div class="flex items-center justify-between"><p class="text-sm leading-5 text-caption-fg">Anweisungen </p><button class="flex items-center gap-1 rounded-[20px] px-2.5 py-px "><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="14" height="14" class="shrink-0 text-caption-fg" viewBox="0 0 20 20" aria-hidden="true" fill="currentColor"><use xlink:href="#icon-translate"></use></svg><span class="text-xs leading-[18px] whitespace-nowrap text-caption-fg">showOriginal</span></button></div><div class="bg-background rounded-3xl p-3 flex flex-col gap-2.5"><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>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 Abstract-Evidenz 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 behandelt werden.</p><p></p><p> 1. Vorverarbeitung nach dem Start einer Suche durch einen Benutzer</p><p> 1.1 Analysieren Sie zunächst die Frage des Benutzers.</p><p> Nach Eingang der Frage eines Nutzers wird die natürlichsprachliche Frage zunächst in strukturierte Elemente zerlegt.</p><p> Muss identifiziert werden:</p><p> • Forschungsthemen: Gene, Proteine, Medikamente, Kanäle, Zelltypen, Gewebe, Krankheiten und Modelle.</p><p> • Biologische Systeme: Menschen, Mäuse, Ratten, Zebrafische, Organoide, Netzhaut, Gehirnregionen, Zelllinien usw.</p><p> • Beziehungstypen: Expression, Regulation, Funktion, Mechanismus, Phänotyp, Tod, Überleben, Behandlung, Toxizität, Entwicklung, Degeneration usw.</p><p> • Anforderungen an die Nachweise: Ob direkte Nachweise, mechanistische Nachweise, Volltextnachweise, Diagramme, Dosierungsparameter und experimentelle Methoden erforderlich sind.</p><p> • Zeitlicher Rahmen: unbegrenzte Zeit, die letzten 5 Jahre, das letzte Jahr, die neuesten Entwicklungen und klassische Literatur.</p><p> • Ausgabetypen: Kurzantwort, repräsentative Literatur, Zusammenfassung der Übersicht, Vorschläge für die Versuchsplanung, Evidenztabelle, Mechanismusdiagramm.</p><p> Beispiel:</p><p> Benutzerproblem:</p><p> "Bitte helfen Sie mir, Literatur zum Thema Absterben von retinalen Organoiden zu finden."</p><p> Strukturierte Zerlegung (Beispiel):</p><p> • Kernmodelle: Retina-Organoid, Retina-Organoid, aus hPSCs gewonnenes Retina-Organoid, Optikusbecher-Organoid.</p><p> • Phänotyp: Zelltod, Apoptose, Degeneration, Überlebensverlust, Stress, Nekrose.</p><p> • Verwandte Zellen: Photorezeptor, Zapfen, Stäbchen, retinale Ganglienzelle, Müller-Glia.</p><p> • Mögliche Mechanismen: oxidativer Stress, ER-Stress, mitochondriale Dysfunktion, Hypoxie, Entzündung, Ferroptose, Nekroptose.</p><p> • Evidenzziele: Priorisieren Sie Originalstudien, die Zelltod/Apoptose/Degeneration in humanen oder tierischen retinalen Organoiden direkt beobachten; suchen Sie anschließend nach Literatur zu indirekten Mechanismen.</p><p> 1.2 Prinzipien der Keyword-Segmentierung (Beispiel)</p><p> Schreiben Sie nicht nur eine Suchanfrage. Bereiten Sie mindestens drei Kategorien von Begriffen für jedes Konzept vor.</p><p> Kategorie 1: Präzise Wörter.</p><p> • retinales Organoid</p><p> • Retina-Organoid</p><p> • menschliches retinales Organoid</p><p> • Von hPSC abgeleitetes Netzhautorganoid</p><p> • iPSC-abgeleitetes retinales Organoid</p><p> Die zweite Kategorie: Synonyme und Hyperonyme.</p><p> • Augenbecher-Organoid</p><p> • 3D-Retinakultur</p><p> • aus Stammzellen gewonnene Netzhaut</p><p> • Netzhautdifferenzierung</p><p> • Netzhautgewebemodell</p><p> Die dritte Kategorie: Mechanismus- und phänotypische Begriffe.</p><p> • Apoptose</p><p> • Zelltod</p><p> • Degeneration</p><p> • Überleben</p><p> • Stress</p><p> • oxidativer Stress</p><p> • ER-Stress</p><p> • mitochondriale Dysfunktion</p><p> • Hypoxie</p><p> • Nekroptose</p><p> • Ferroptose</p><p> Wenn der Benutzer den Zelltyp angibt, fügen Sie Folgendes hinzu:</p><p> • Fotorezeptor</p><p> • Kegel</p><p> • Stab</p><p> • retinale Ganglienzelle</p><p> • Müller-Glia</p><p> • Bipolarzelle</p><p> • Amakrinzelle</p><p> Wenn der Benutzer die Art oder den Ursprung angibt, fügen Sie Folgendes hinzu:</p><p> • menschlich</p><p> • Maus</p><p> • Ratte</p><p> • Zebrafisch</p><p> • hESC</p><p> • iPSC</p><p> • pluripotente Stammzelle</p><p> 1.3 Generieren hierarchischer Suchanfragen</p><p> Generieren Sie mindestens 3–6 Suchanfragen. Jede Suchanfrage entspricht einem Suchziel.</p><p> Erste Ebene: Direkte Beweisbeschaffung.</p><p> Dient dazu, Literatur zu finden, die direkt zum Zielmodell und Zielphänotyp passt.</p><p> ```Text</p><p> ("Retina-Organoid" ODER "Retina-Organoid" ODER "menschliches Retina-Organoid") UND (Apoptose ODER "Zelltod" ODER Degeneration)</p><p> ```</p><p> Zweite Ebene: Erweiterter Modellabruf.</p><p> Dient dazu, Literatur zu erfassen, in der der Autor zwar nicht den präzisen Begriff „retinales Organoid“ verwendet, dieser aber tatsächlich relevant ist.</p><p> ```Text</p><p> ("optisches Cup-Organoid" ODER "3D-Retinakultur" ODER "aus Stammzellen gewonnene Retina") UND (Überleben ODER Apoptose ODER Stress)</p><p> ```</p><p> Dritte Ebene: Mechanismusspezifische Suche.</p><p> Wird verwendet, um spezifische Signalwege oder Mechanismen zu überprüfen.</p><p> ```Text</p><p> ("Retina-Organoid" ODER "Retina-Organoid") UND ("Oxidativer Stress" ODER "ER-Stress" ODER Hypoxie ODER Mitochondrien")</p><p> ```</p><p> Vierte Ebene: Zelltypspezifische Suche.</p><p> ```Text</p><p> ("Retina-Organoid" ODER "Retina-Organoid") UND (Photorezeptor ODER Zapfen ODER Stäbchen ODER "Retina-Ganglienzelle") UND (Tod ODER Apoptose ODER Degeneration)</p><p> ```</p><p> Fünfte Ebene: Abruf des Krankheitsmodells.</p><p> ```Text</p><p> ("Retina-Organoid" ODER "Retina-Organoid") UND (Krankheit ODER Degeneration ODER Dystrophie ODER Retinitis ODER Glaukom)</p><p> ```</p><p> Sechste Ebene: Überprüfung/Hintergrundsuche.</p><p> ```Text</p><p> ("Retina-Organoid" ODER "Retina-Organoid") UND (Überprüfung ODER Protokoll ODER Modell)</p><p> ```</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-microscope" aria-hidden="true"><path d="M6 18h8"></path><path d="M3 22h18"></path><path d="M14 22a7 7 0 1 0 0-14h-1"></path><path d="M9 14h2"></path><path d="M9 12a2 2 0 0 1-2-2V6h6v4a2 2 0 0 1-2 2Z"></path><path d="M12 6V3a1 1 0 0 0-1-1H9a1 1 0 0 0-1 1v3"></path></svg>Recherche</div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>2. Welche Methoden und Websites wurden für die Suche verwendet?</p><p> 2.1 Bevorzugt: PubMed / NCBI E-Utilities</p><p> 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.</p><p> 2.1.1 ESearch: Abrufen der PMID mithilfe einer Abfrage</p><p> Schnittstelle:</p><p> ```Text</p><p> https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi</p><p> ```</p><p> Parameter:</p><p> ```Text</p><p> db=pubmed</p><p> Suchbegriff=<Suchbegriff></p><p> retmode=json</p><p> retmax=20</p><p> sort=relevanz</p><p> ```</p><p> Sie können auch nach Zeit sortieren:</p><p> ```Text</p><p> sort=pub+date</p><p> ```</p><p> Beispiel:</p><p> ```Text</p><p> 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</p><p> ```</p><p> Lesen Sie aus der Rückgabe:</p><p> ```Text</p><p> esearchresult.idlist</p><p> ```</p><p> Dies ist die PMID-Liste.</p><p> 2.1.2 Zusammenfassung: Beschaffung von Literaturmetadaten</p><p> Schnittstelle:</p><p> ```Text</p><p> https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi</p><p> ```</p><p> Parameter:</p><p> ```Text</p><p> db=pubmed</p><p> id=PMID1,PMID2,PMID3</p><p> retmode=json</p><p> ```</p><p> Extrahierte Felder:</p><p> • PMID</p><p> • Titel</p><p> • vollständiger Zeitschriftenname</p><p> • Abkürzung der Quelle/Zeitschrift</p><p> • Veröffentlichungsdatum</p><p> • Autoren</p><p> • DOI und PMCID in Artikel-IDs</p><p> • Band, Ausgabe, Seiten</p><p> 2.1.3 EFetch: Abrufen von Zusammenfassungs- und XML-Details</p><p> Schnittstelle:</p><p> ```Text</p><p> https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi</p><p> ```</p><p> Parameter:</p><p> ```Text</p><p> db=pubmed</p><p> id=PMID1,PMID2</p><p> retmode=xml</p><p> rettype=abstract</p><p> ```</p><p> Extrahierte Felder:</p><p> • Artikeltitel</p><p> • AbstractText</p><p> • Zeitschriftentitel</p><p> • ISO-Abkürzung</p><p> • ISSN / eISSN</p><p> • Veröffentlichungsdatum</p><p> • DOI</p><p> • PMCID</p><p> • MeSH-Begriffe</p><p> 2.1.4 Strategie für den Batch-Abruf</p><p> Empfohlene Vorgehensweise:</p><p> 1. Rufen Sie ESearch für jede Abfrage auf.</p><p> 2. Wählen Sie für jede Suchanfrage die ersten 5 bis 20 Ergebnisse aus.</p><p> 3. Alle PMIDs zusammenführen.</p><p> 4. Verwenden Sie PMID, um Duplikate zu entfernen.</p><p> 5. Verwenden Sie ESummary / EFetch, um Metadaten und abstrakte Daten in Batches abzurufen.</p><p> 6. Lesen Sie in der ersten Sichtungsphase nur die Metadaten und die Zusammenfassung; beginnen Sie nicht mit dem Lesen des Volltextes.</p><p> ────────────────</p><p> 2.2 Zweite Phase: Vollständige Überprüfung der PMC/BioC-Dokumente</p><p> Der vollständige Text wird nur in folgenden Fällen aufgenommen:</p><p> • Die Nutzer bitten darum, den vollständigen Text sorgfältig zu lesen.</p><p> • Der Abstract reicht nicht aus, um den Mechanismus zu bestimmen.</p><p> • Erfordert Diagramme, experimentelle Methoden, Konzentrationen, Dosierungen, IC50, EC50, Kd und Ki.</p><p> • Eine kleine Anzahl wichtiger PMIDs wurde identifiziert und muss von Fall zu Fall überprüft werden.</p><p> 2.2.1 PMID zu PMCID</p><p> Schnittstelle:</p><p> ```Text</p><p> https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/idconv/v1.0/?ids=<PMID>&format=json</p><p> ```</p><p> Wird PMCID zurückgegeben, bedeutet dies, dass PMC möglicherweise über einen offenen Volltext verfügt.</p><p> 2.2.2 BioC-JSON priorisieren</p><p> Schnittstelle:</p><p> ```Text</p><p> https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pmcoa.cgi/BioC_json/<PMCID>/unicode</p><p> ```</p><p> Vorteile: Hochstrukturiert, geeignet zum Extrahieren von Haupttextabschnitten.</p><p> 2.2.3 PMC XML verwenden, wenn BioC nicht verfügbar ist</p><p> Schnittstelle:</p><p> ```Text</p><p> https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/<PMCID>/?report=xml</p><p> ```</p><p> Beim Extrahieren des Haupttextes überspringen:</p><p> • Referenzen</p><p> • Bibliographie</p><p> • Danksagungen</p><p> • Autorenbeiträge</p><p> • konkurrierende Interessen</p><p> Die vollständige Textprüfung muss ein Abbruchkriterium enthalten:</p><p> • Jedes Dokument wird nur einmal gescannt.</p><p> • Standardmäßig werden nur Absätze extrahiert, die sich auf die Frage beziehen.</p><p> • Wenn das Zielfeld nicht übereinstimmt, markieren Sie es als „Keine direkten Beweise gefunden“.</p><p> • Vermeiden Sie das wiederholte Auslesen von Schlüsselwörtern.</p><p> ────────────────</p><p> 2.3 bioRxiv / medRxiv</p><p> Dient als Ergänzung zu den neuesten Preprints.</p><p> Sie können die offizielle API verwenden:</p><p> ```Text</p><p> https://api.biorxiv.org/details/biorxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD</p><p> https://api.biorxiv.org/details/medrxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD</p><p> ```</p><p> Sie können ergänzend auch eine normale Suche verwenden:</p><p> ```Text</p><p> Website: biorxiv.org Retinale Organoid-Apoptose</p><p> Website:medrxiv.org Retina-Organoid-Degeneration</p><p> ```</p><p> Vorabdrucke müssen gekennzeichnet werden:</p><p> ```Text</p><p> Dies ist ein Preprint und wurde noch nicht von Fachkollegen begutachtet.</p><p> ```</p><p> ────────────────</p><p> 2.4 Crossref/OpenAlex/Unpaywall</p><p> Wird verwendet, um DOI, Adresse für den offenen Volltext und Publikationsinformationen zu vervollständigen.</p><p> Crossref:</p><p> ```Text</p><p> https://api.crossref.org/works?query.title=<title></p><p> ```</p><p> OpenAlex:</p><p> ```Text</p><p> https://api.openalex.org/works?search=<Titel oder Thema></p><p> ```</p><p> Unpaywall:</p><p> ```Text</p><p> https://api.unpaywall.org/v2/<DOI>?email=<your_email></p><p> ```</p><p> verwenden:</p><p> • DOI-Abschluss.</p><p> • OA PDF-Linksuche.</p><p> • Überprüfung des Zeitschriftennamens.</p><p> • Überprüfung des Veröffentlichungsjahres.</p><p> ────────────────</p><p> 2.5 Verlagsseite</p><p> Greifen Sie nur dann auf die Seite des Herausgebers zu, wenn die API-Informationen nicht ausreichen.</p><p> Zugriffsregeln:</p><p> • Jede Publisher-URL wird nur einmal ausprobiert.</p><p> • Sollten Sie auf CAPTCHAs, Anmeldebarrieren, Cloudflare-Meldungen, Zugriff verweigerte Meldungen oder institutionelle Zugriffsbarrieren stoßen, brechen Sie den Vorgang sofort ab.</p><p> • Vermeiden Sie wiederholtes Aktualisieren, Ändern des Pfades innerhalb derselben Website oder Warten in einer Schleife.</p><p> • Verwenden Sie PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Unpaywall und DOI-Metadaten als Fallback.</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-microscope" aria-hidden="true"><path d="M6 18h8"></path><path d="M3 22h18"></path><path d="M14 22a7 7 0 1 0 0-14h-1"></path><path d="M9 14h2"></path><path d="M9 12a2 2 0 0 1-2-2V6h6v4a2 2 0 0 1-2 2Z"></path><path d="M12 6V3a1 1 0 0 0-1-1H9a1 1 0 0 0-1 1v3"></path></svg>Recherche</div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>3. Wie man Informationen nach dem Abruf organisiert</p><p> 3.1 Eine einheitliche Datensatzstruktur einrichten</p><p> Alle Dokumente werden zu einem einheitlichen Datensatz zusammengefasst.</p><p> Felder:</p><p> ```Text</p><p> pmid</p><p> doi</p><p> pmcid</p><p> Titel</p><p> Autoren</p><p> Zeitschrift</p><p> Journalabkürzung</p><p> issn</p><p> eissn</p><p> Jahr</p><p> Abstrakt</p><p> Abfragequelle</p><p> Evidenzniveau</p><p> Beweis-Tags</p><p> Papiertyp</p><p> URL</p><p> ```</p><p> 3.2 Duplikatsentfernung</p><p> Priorität:</p><p> 1. PMID-Deduplizierung.</p><p> 2. Verwenden Sie DOI, um Duplikate zu entfernen, falls PMID nicht verfügbar ist.</p><p> 3. Falls kein DOI vorhanden ist, verwenden Sie lower(title) + year + first_author, um Duplikate zu entfernen.</p><p> Behalte die query_source bei, die beim ersten Mal aufgerufen wurde, und protokolliere, welche Abfragen das Dokument getroffen haben.</p><p> 3.3 Klassifizierung von Beweismitteln</p><p> Es ist notwendig zu unterscheiden:</p><p> Direkte Beweise:</p><p> Die Zielspezies, das Gewebe, der Zelltyp, das Modell und die Behandlungsbedingungen sind direkt aufeinander abgestimmt.</p><p> Indirekte Beweise:</p><p> Angrenzende Systeme, ähnliche Modelle und ähnliche Mechanismen werden unterstützt, es handelt sich dabei jedoch nicht um direkte Systeme zur Lösung von Benutzerproblemen.</p><p> Es wurden keine direkten Beweise gefunden:</p><p> Lediglich Hintergrundinformationen, Spekulationen, Rezensionen oder verwandte Modelle sind zu finden; direkte experimentelle Ergebnisse liegen nicht vor.</p><p> 3.4 Dokumententypkennzeichnung</p><p> Zumindest Folgendes sollte beachtet werden:</p><p> • Originalforschung</p><p> • Rezension</p><p> • Protokoll</p><p> • Vorabdruck</p><p> • Datensatz/Ressource</p><p> • klinische Studie</p><p> • Methodenpapier</p><p> 3.5 Sortierregeln</p><p> Empfohlene Sortierung:</p><p> 1. Originalforschung mit direkten Beweisen.</p><p> 2. Forschung zu Schlüsselmechanismen.</p><p> 3. Neueste wichtige Forschungsergebnisse.</p><p> 4. Klassische Grundlagenstudien.</p><p> 5. Hochwertige Rezension.</p><p> 6. Indirekte Beweise.</p><p> Sortieren Sie nicht allein nach dem Impact-Faktor (IF). Der IF ist ein Indikator auf Zeitschriftenebene und sagt nichts über die Qualität eines einzelnen Artikels aus.</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-pen-tool" aria-hidden="true"><path d="M15.707 21.293a1 1 0 0 1-1.414 0l-1.586-1.586a1 1 0 0 1 0-1.414l5.586-5.586a1 1 0 0 1 1.414 0l1.586 1.586a1 1 0 0 1 0 1.414z"></path><path d="m18 13-1.375-6.874a1 1 0 0 0-.746-.776L3.235 2.028a1 1 0 0 0-1.207 1.207L5.35 15.879a1 1 0 0 0 .776.746L13 18"></path><path d="m2.3 2.3 7.286 7.286"></path><circle cx="11" cy="11" r="2"></circle></svg>Schreiben</div><div class="flex h-[32px] items-center gap-1 px-2 rounded-[20px] min-w-0" style="--bg-color:rgba(2, 4, 26, 0.04)" type="button" aria-haspopup="dialog" aria-expanded="false" aria-controls="radix-_R_5jmhinpfivabtkqivb_" data-state="closed" disabled=""><div class="flex-shrink-0"><div class="overflow-hidden bg-cover bg-center bg-no-repeat" style="background-image:url(https://cdn.gooo.ai/assets/select_model_claude.png);width:14px;height:14px;border-radius:7px" role="img" aria-label="Claude Sonnet 4.5"></div></div><span class="text-xs font-normal px-[1px] truncate min-w-0 text-foreground">Claude Sonnet 4.5</span></div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>4. Wie man Zitate in einer Antwort strukturiert</p><p> 4.1 Format für Textzitate</p><p> Alle Textzitate müssen anklickbar sein.</p><p> Format:</p><p> ```Markdown</p><p> [[1. **Zeitschrift**, Jahr]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)</p><p> ```</p><p> Beispiel:</p><p> ```Markdown</p><p> Frühere Studien haben in humanen retinalen Organoiden einen mit dem Entwicklungsstadium zusammenhängenden Photorezeptorstress und eine Degeneration beobachtet [[1. **Cell Stem Cell**, 2019]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/xxxxxxx/).</p><p> ```</p><p> Schreiben Sie es nicht so:</p><p> ```Text</p><p> [1]</p><p> (PMID: xxxxx)</p><p> Siehe Referenz 1</p><p> ```</p><p> 4.2 Empfohlene Antwortstruktur</p><p> Erster Absatz: Direkte Schlussfolgerung.</p><p> ```Text</p><p> Fazit: Es liegen zwar einschlägige Berichte vor, die direkten Beweise konzentrieren sich jedoch hauptsächlich auf...; direkte Beweise bezüglich... fehlen noch.</p><p> ```</p><p> Zweiter Absatz: Klassifizierung der Beweismittel.</p><p> ```Text</p><p> Direkte Beweise:</p><p> - Referenz A: ...</p><p></p><p> Indirekte Beweise:</p><p> - Referenz B: ...</p><p></p><p> Es wurden keine direkten Beweise gefunden:</p><p> - In dieser Runde nicht gefunden...</p><p> ```</p><p> Dritter Absatz: Zusammenfassung des Mechanismus.</p><p> Nach Themen gruppieren, zum Beispiel:</p><p> • Apoptose-/Caspase-Signalweg</p><p> • oxidativer Stress</p><p> • mitochondriale Dysfunktion</p><p> • ER-Stress</p><p> • Hypoxie/metabolischer Stress</p><p> • Entzündung</p><p> • Entwicklungsdiskrepanz</p><p> Vierter Absatz: Forschungslücke.</p><p> Geben Sie klar an, bei welchen Punkten es an direkten Beweisen mangelt.</p><p> Fünfter Absatz: Inspiration aus dem Experiment.</p><p> Falls der Benutzer ein Versuchsdesign benötigt, geben Sie bitte den Marker, den Test, den Zeitpunkt und die Kontrollgruppe an.</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-pen-tool" aria-hidden="true"><path d="M15.707 21.293a1 1 0 0 1-1.414 0l-1.586-1.586a1 1 0 0 1 0-1.414l5.586-5.586a1 1 0 0 1 1.414 0l1.586 1.586a1 1 0 0 1 0 1.414z"></path><path d="m18 13-1.375-6.874a1 1 0 0 0-.746-.776L3.235 2.028a1 1 0 0 0-1.207 1.207L5.35 15.879a1 1 0 0 0 .776.746L13 18"></path><path d="m2.3 2.3 7.286 7.286"></path><circle cx="11" cy="11" r="2"></circle></svg>Schreiben</div><div class="flex h-[32px] items-center gap-1 px-2 rounded-[20px] min-w-0" style="--bg-color:rgba(2, 4, 26, 0.04)" type="button" aria-haspopup="dialog" aria-expanded="false" aria-controls="radix-_R_5kmhinpfivabtkqivb_" data-state="closed" disabled=""><div class="flex-shrink-0"><div class="overflow-hidden bg-cover bg-center bg-no-repeat" style="background-image:url(https://cdn.gooo.ai/assets/select_model_claude.png);width:14px;height:14px;border-radius:7px" role="img" aria-label="Claude Sonnet 4.5"></div></div><span class="text-xs font-normal px-[1px] truncate min-w-0 text-foreground">Claude Sonnet 4.5</span></div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>5. Vollständiges Literaturverzeichnis am Ende des Artikels</p><p> Wird im Text eine bestimmte Quelle zitiert, muss am Ende des Artikels eine vollständige Liste beigefügt werden.</p><p> Format:</p><p> ```Markdown</p><p> ## Vollständige Liste der Referenzinformationen</p><p></p><p> 1. Smith J et al., **Journal Name** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=X，Qn}*</p><p> 2. Wang X et al., **Zeitschriftenname** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *{IF=Wird noch geprüft}*</p><p> ```</p><p> Autorenformat:</p><p> • 1–3 Autoren: Alle auflisten.</p><p> • Mehr als 3 Autoren: Erstautor et al.</p><p> Die PMID / DOI / URL muss anklickbar sein.</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-microscope" aria-hidden="true"><path d="M6 18h8"></path><path d="M3 22h18"></path><path d="M14 22a7 7 0 1 0 0-14h-1"></path><path d="M9 14h2"></path><path d="M9 12a2 2 0 0 1-2-2V6h6v4a2 2 0 0 1-2 2Z"></path><path d="M12 6V3a1 1 0 0 0-1-1H9a1 1 0 0 0-1 1v3"></path></svg>Recherche</div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>6. IF-Verifizierung und -Kennzeichnung</p><p> 6.1 Zunächst wollen wir die praktischen Grenzen von IF-Abfragen erläutern.</p><p> Normalerweise stammt der offizielle Journal Impact Factor aus den Clarivate Journal Citation Reports (JCR). Da externe Dienstleister in der Regel jedoch weder über ein Clarivate/JCR-Konto noch über eine lokale JCR-Tabelle verfügen, sollten Sie ihn nicht auf diesem Weg überprüfen.</p><p> ```</p><p> 6.2 Praktische Methoden zur Anwendung der IF-Fertigkeit</p><p> Hauptroute:</p><p> 1. Falls es sich bei der Eingabe um eine PMID handelt, verwenden Sie zunächst die NCBI E-Utilities, um PubMed-Metadaten zu erhalten.</p><p> - Vollständigen Zeitschriftennamen abrufen. - Quell-/ISO-Abkürzung abrufen. - ISSN/eISSN abrufen. - Zusatzfelder wie Titel, Jahr und DOI abrufen.</p><p> 2. Verwenden Sie die öffentlich verfügbare mobile JSON-Schnittstelle iikx/iscience, um Zeitschriften abzufragen.</p><p> Such-API:</p><p> ```Text</p><p> https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci&c=index&a=info&keyword=<journal_query></p><p> ```</p><p> Details zur API:</p><p> ```Text</p><p> https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail&id=<id>&classid=<classid></p><p> ```</p><p> 3. Führen Sie eine konservative Suche in den Suchergebnissen durch.</p><p> - Priorisiert exakte Übereinstimmungen mit normalisierten Zeitschriftentiteln. - Priorisiert außerdem exakte Übereinstimmungen mit Abkürzungen. - Geht bei kurzen und allgemeinen Begriffen besonders vorsichtig vor. - Akzeptiert keine offensichtlichen Teilstring-Abweichungen, wie z. B. die Verwechslung von „Nature“ mit der Reihe „Nature Reviews“. - Gibt bei instabilen Übereinstimmungen mehrdeutige oder nicht gefundene Ergebnisse zurück, anstatt zu raten.</p><p> 4. Falls PubMed eine Abkürzung angibt, versuchen Sie, diese mithilfe des NLM-Katalogs in den vollständigen Namen oder einen alternativen Titel umzuwandeln.</p><p> Die Suchoberfläche des NLM-Katalogs bleibt NCBI E-Utilities:</p><p> ```Text</p><p> https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog&term=<abbr>[Titelabkürzung]&retmode=xml&retmax=1</p><p> ```</p><p> Verwenden Sie anschließend ESummary, um den Titel / alternativen Titel zu erhalten.</p><p> 5. Lesen Sie die detaillierten Ergebnisse von iikx:</p><p> - Impact-Faktor. - IF-Jahr. - JCR-Quartil. - CAS/CAS-Quartil (falls zutreffend). - Quell-URL. - Konfidenzintervall der Übereinstimmung.</p><p> 6. Geben Sie das IF-Jahr nicht im Haupttext an; verwenden Sie stattdessen kompakte Anmerkungen.</p><p> Die abschließende Anmerkung sollte lediglich Folgendes lauten:</p><p> ```Text</p><p> *{IF＝X，Qn}*</p><p> ```</p><p> Falls es fehlschlägt:</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Überprüfung ausstehend}*</p><p> ```</p><p> oder:</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Nicht erkannt}*</p><p> ```</p><p> 6.3 Spezifische Schritte</p><p> Führen Sie für jedes Dokument die folgende Vorgehensweise durch.</p><p> Schritt 1: Den Namen der Zeitschrift für die Suche vorbereiten.</p><p> Priorisieren Sie den Abruf von Metadaten aus PubMed:</p><p> ```Text</p><p> Vollständiger Zeitschriftenname</p><p> ISO-Abkürzung / Quelle</p><p> ISSN</p><p> eISSN</p><p> ```</p><p> Falls nur eine DOI verfügbar ist, verwenden Sie zunächst Crossref oder OpenAlex, um den Namen der Zeitschrift zu ermitteln.</p><p> Crossref:</p><p> ```Text</p><p> https://api.crossref.org/works/<DOI></p><p> ```</p><p> OpenAlex:</p><p> ```Text</p><p> https://api.openalex.org/works/https://doi.org/<DOI></p><p> ```</p><p> Schritt 2: Standardisierung der Zeitschriftennamen.</p><p> Standardisierungsregeln:</p><p> • Alles kleingeschrieben.</p><p> • HTML-Entschlüsselung.</p><p> • Ersetzen Sie & durch und.</p><p> • Entfernen Sie die Interpunktion.</p><p> • Mehrere Leerzeichen kombinieren.</p><p> • Beim Vergleichen kann man auch die Kurzform verwenden, bei der alle Leerzeichen entfernt werden.</p><p> Beispiel-Pseudocode:</p><p> Python</p><p> import re, html</p><p></p><p> def norm(s):</p><p> s = html.unescape(s or '').lower()</p><p> s = re.sub(r'&', ' and ', s)</p><p> s = re.sub(r'[^a-z0-9]+', ' ', s)</p><p> return re.sub(r'\s+', ' ', s).strip()</p><p></p><p> def compact(s):</p><p> return norm(s).replace(' ', '')</p><p> ```</p><p> Schritt 3: Abfrage der iikx-Suchschnittstelle.</p><p> ```Text</p><p> https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci&c=index&a=info&keyword=<journal_query></p><p> ```</p><p> Es wird empfohlen, einen User-Agent festzulegen, zum Beispiel:</p><p> ```Text</p><p> Mozilla/5.0</p><p> ```</p><p> Wenn auf der ersten Seite keine exakte Übereinstimmung gefunden wird, können Sie eine begrenzte Anzahl von Seiten durchblättern, zum Beispiel bis zu 8 Seiten.</p><p> Die Parameter für das Umblättern sind üblicherweise:</p><p> ```Text</p><p> Seite=2</p><p> Seite=3</p><p> ```</p><p> Schritt 4: Wählen Sie Kandidaten aus den Suchergebnissen aus.</p><p> Kandidatenfelder umfassen typischerweise:</p><p> ```Text</p><p> Ausweis</p><p> Klassen-ID</p><p> Titel</p><p> Kleiner Titel</p><p> IF oder IF2024</p><p> zky2020</p><p> URL</p><p> ```</p><p> Matching-Regeln:</p><p> • Wenn compact(query) == compact(candidate.title), akzeptiere.</p><p> • Wenn norm(query) == norm(candidate.title), akzeptiere.</p><p> • Wenn compact(query) == compact(candidate.smalltitle), akzeptiere.</p><p> • Wenn norm(query) == norm(candidate.smalltitle), akzeptiere.</p><p> • Eine Teilzeichenkette wird nur akzeptiert, wenn die Abfrage lang genug und eindeutig ist.</p><p> • Seien Sie besonders vorsichtig mit kurzen Wörtern wie Natur, Wissenschaft, Zelle, Gehirn, Sehen und Netzhaut.</p><p> Schritt 5: Falls keine Übereinstimmung gefunden wird, verwenden Sie die erweiterte Abkürzung aus dem NLM-Katalog.</p><p> In PubMed lautet die Quelle beispielsweise:</p><p> ```Text</p><p> Freie Radikale Biol Med</p><p> ```</p><p> Sie können Folgendes überprüfen:</p><p> ```Text</p><p> https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog&term=Free%20Radic%20Biol%20Med%5BTitle%20Abbreviation%5D&retmode=xml&retmax=1</p><p> ```</p><p> Nachdem Sie die NLM-Katalog-ID erhalten haben, verwenden Sie sie wie folgt:</p><p> ```Text</p><p> https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi?db=nlmcatalog&id=<id>&retmode=xml</p><p> ```</p><p> Lesen:</p><p> ```Text</p><p> Titel</p><p> Alternativer Titel</p><p> ```</p><p> Verwenden Sie dann diese vollständigen Namen, um nach iikx zu suchen.</p><p> Schritt 6: Überprüfen Sie die iikx-Details-Oberfläche.</p><p> Wenn die Suchergebnisse Folgendes enthalten:</p><p> ```Text</p><p> id=<id></p><p> classid=<classid></p><p> ```</p><p> Anruf:</p><p> ```Text</p><p> https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail&id=<id>&classid=<classid></p><p> ```</p><p> Aus dem Detail lesen:</p><p> ```Text</p><p> IF2024, IF2023, IF2022 ...</p><p> WENN</p><p> zky2020 oder andere JCR-Quartilsfelder</p><p> jcr22 / jcr12 oder Partitionsfeld</p><p> issn</p><p> eissn</p><p> Titel</p><p> Kleiner Titel</p><p> Kategorie</p><p> ```</p><p> Schritt 7: Wählen Sie die neueste IF-Anweisung aus.</p><p> Durchsuchen Sie die zurückgegebenen Felder nach allen Vorkommen des folgenden Formulars:</p><p> ```Text</p><p> IF20xx</p><p> ```</p><p> Zum Beispiel:</p><p> ```Text</p><p> IF2024</p><p> IF2023</p><p> IF2022</p><p> ```</p><p> Wählen Sie das Jahr mit der größten signifikanten Ziffer.</p><p> Falls IF20xx nicht vorhanden ist, versuchen Sie Folgendes zu lesen:</p><p> ```Text</p><p> WENN</p><p> if_value</p><p> ```</p><p> Wird kein gültiger Wert gefunden, wird er als nicht erkannt markiert.</p><p> Schritt 8: Konfidenzniveau und Bezeichnung ausgeben.</p><p> Wenn der genaue Titel/die Abkürzung übereinstimmt und die Detailabfrage ein gültiges Ergebnis liefert:</p><p> ```Text</p><p> *{IF＝X，Qn}*</p><p> ```</p><p> Wenn der Ausgang des Spiels ungewiss ist:</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Überprüfung ausstehend}*</p><p> ```</p><p> Wenn die öffentliche API keine Ergebnisse liefert:</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Nicht erkannt}*</p><p> ```</p><p> 6.4 IF-Anmerkungsformat</p><p> Festes Format:</p><p> ```Text</p><p> *{IF＝X，Qn}*</p><p> ```</p><p> Beispiel:</p><p> ```Markdown</p><p> Smith J et al., **Neuron** (2020), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=15.0, Q1}*</p><p> ```</p><p> Beachten:</p><p> • Das JCR-Jahr wird nicht innerhalb der IF-Anmerkung angegeben.</p><p> • Schreiben Sie nicht "2024 JCR IF".</p><p> • Schreiben Sie nicht "JCR 2024".</p><p> • Lediglich das Erscheinungsjahr wird beibehalten.</p><p> • Wenn die IF-Funktion 0,0 oder null ist, eine instabile Quelle oder eine instabile Übereinstimmung aufweist, wird die Zahl nicht angezeigt.</p><p> 6.5 Standardbehandlung für IF-Prüffehler</p><p> Nicht raten.</p><p> Verwenden Sie nicht den Namen der Zeitschrift, um die Nummern einzutragen.</p><p> Verwenden Sie keine großen Modelle, um IF-Anweisungen auswendig zu lernen und auszufüllen.</p><p> Im Fehlerfall sind nur drei Zustände zulässig:</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Überprüfung ausstehend}*</p><p> ```</p><p> Verwendungszweck:</p><p> • Die Suchergebnisse sind ungenau.</p><p> Es gibt mehrere ähnliche Zeitschriften.</p><p> • Es wurde lediglich die Abkürzung gefunden, der vollständige Name konnte nicht bestätigt werden.</p><p> • Die von öffentlich zugänglichen Quellen zurückgegebenen IF-Werte sind fragwürdig.</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Nicht erkannt}*</p><p> ```</p><p> Verwendungszweck:</p><p> • Die öffentliche Schnittstelle lieferte keine Ergebnisse.</p><p> • Die Zeitschrift ist nicht im SCI/JCR gelistet.</p><p> • Die neue Ausgabe enthält noch kein IF.</p><p> ```Text</p><p> *{IF=Nicht öffentlich überprüfbar}*</p><p> ```</p><p> Verwendungszweck:</p><p> • Der Benutzer benötigt einen offiziellen JCR, aber der aktuelle Agent verfügt nicht über Clarivate/JCR-Berechtigungen.</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-microscope" aria-hidden="true"><path d="M6 18h8"></path><path d="M3 22h18"></path><path d="M14 22a7 7 0 1 0 0-14h-1"></path><path d="M9 14h2"></path><path d="M9 12a2 2 0 0 1-2-2V6h6v4a2 2 0 0 1-2 2Z"></path><path d="M12 6V3a1 1 0 0 0-1-1H9a1 1 0 0 0-1 1v3"></path></svg>Recherche</div></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>7. Abschließende Selbstcheckliste</p><p> Muss vor dem Versand geprüft werden:</p><p> • Sollten die Kernfragen des Nutzers zuerst beantwortet werden?</p><p> • Ob zwischen direkten Beweisen, indirekten Beweisen und dem Fehlen direkter Beweise unterschieden werden soll.</p><p> • Sind alle Textzitate anklickbar?</p><p> • Gibt es am Ende des Artikels eine vollständige Liste der verwendeten Quellen?</p><p> • Enthält jedes Dokument eine IF-Kennzeichnung (Eingabe/Ausgabe) oder eine Kennzeichnung, die auf eine ausstehende Überprüfung/Nichterkennung hinweist?</p><p> • Ob die PMID/DOI/URL anklickbar ist.</p><p> • Wird dabei vermieden, Gesamtergebnisse über das Gewebe durch Schlussfolgerungen über spezifische Zelltypen zu ersetzen?</p><p> • Wird dadurch vermieden, dass die Aktivierung/Phosphorylierung durch eine Erhöhung der Gesamtexpression ersetzt wird?</p><p> • Ob ein Preprint angegeben werden soll.</p><p> • Werden die Suchgrenzen festgelegt?</p><p> • WENN es nicht auf Erinnerung oder Vermutungen beruhte.</p></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>8. Reproduzierbarer Pseudocode</p><p> Python</p><p> queries = build_queries(user_question)</p><p></p><p> all_pmids = []</p><p> für Abfrage in Abfragen:</p><p> pmids = ncbi_esearch(query, retmax=20, sort='relevance')</p><p> all_pmids.extend(pmids)</p><p></p><p> pmids = deduplicate_keep_order(all_pmids)</p><p></p><p> metadata = ncbi_esummary(pmids)</p><p> abstracts = ncbi_efetch_abstract(pmids)</p><p></p><p> records = merge_metadata_and_abstracts(metadata, abstracts)</p><p> records = tag_evidence(records, user_question)</p><p> Datensätze = rank_records(Datensätze)</p><p> ausgewählt = select_top_records(records)</p><p></p><p> falls Volltext benötigt wird:</p><p> für Datensatz in selected_key_records:</p><p> pmcid = idconv_pmid_to_pmcid(record.pmid)</p><p> if pmcid:</p><p> record.fulltext = fetch_bioc_or_pmc_xml(pmcid)</p><p></p><p> Für Datensätze in der Auswahl:</p><p> journal_query = record.full_journal_name or record.journal_abbrev</p><p> if_result = lookup_if_public_iikx(journal_query)</p><p> if_result.confident:</p><p> record.if_annotation = f'*{IF＝{if_result.if_value}，{if_result.quartile}｝*'</p><p> elif if_result.ambiguous:</p><p> record.if_annotation = '*{IF＝Pending Verification}*'</p><p> anders:</p><p> record.if_annotation = '*{IF＝Nicht erkannt}*'</p><p></p><p> Antwort = zusammengesetzte_Antwort(</p><p> Abschluss</p><p> Evidenzgruppen,</p><p> klickbare_Zitate im Fließtext,</p><p> vollständige Referenzliste mit Wenn</p><p> )</p><p> ```</p></div></div><div class="flex flex-col rounded-[16px] bg-card p-3"><div class="skill-detail-content h-auto text-sm font-normal break-words whitespace-pre-wrap bg-transparent border-none rounded-xl instruction-content-container pb-4"><p>9. Empfohlene Vorlage für die endgültige Lieferung</p><p> ```Markdown</p><p> abschließend:</p><p> ...</p><p></p><p> Evidenzgrad:</p><p></p><p> Direkte Beweise:</p><p> - ……[[1. **Zeitschrift**, Jahr]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)</p><p></p><p> Indirekte Beweise:</p><p> - …[[2. **Zeitschrift**, Jahr]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)</p><p></p><p> Es wurden keine direkten Beweise gefunden:</p><p> - ……</p><p></p><p> Mechanismusübersicht:</p><p> 1. ……</p><p> 2. ……</p><p></p><p> Suchgrenzen:</p><p> Diese Suchrunde umfasste hauptsächlich PubMed, PMC, BioC und bioRxiv. Die erste Sichtung erfolgte anhand von Metadaten und Abstracts, wobei nur die wichtigsten Dokumente einer Volltextprüfung unterzogen wurden. Die IF-Annotationen basierten auf öffentlich zugänglichen Quellen; Dokumente, die nicht mit hoher Sicherheit zugeordnet werden konnten, wurden als „Verifizierung ausstehend“ oder „Nicht gefunden“ gekennzeichnet.</p><p></p><p> Vollständige Liste der Literaturinformationen:</p><p> 1. Smith J et al., **Journal Name** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=X，Q1}*</p><p> 2. Wang X et al., **Zeitschriftenname** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *{IF=Wird noch geprüft}*</p><p> ```</p></div><div class="flex flex-row items-center gap-2 flex-1 min-w-0"><div class="relative flex h-[32px] items-center rounded-full px-2 text-xs text-foreground gap-[4px]"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="14" height="14" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round" class="lucide lucide-pen-tool" aria-hidden="true"><path d="M15.707 21.293a1 1 0 0 1-1.414 0l-1.586-1.586a1 1 0 0 1 0-1.414l5.586-5.586a1 1 0 0 1 1.414 0l1.586 1.586a1 1 0 0 1 0 1.414z"></path><path d="m18 13-1.375-6.874a1 1 0 0 0-.746-.776L3.235 2.028a1 1 0 0 0-1.207 1.207L5.35 15.879a1 1 0 0 0 .776.746L13 18"></path><path d="m2.3 2.3 7.286 7.286"></path><circle cx="11" cy="11" r="2"></circle></svg>Schreiben</div><div class="flex h-[32px] items-center gap-1 px-2 rounded-[20px] min-w-0" style="--bg-color:rgba(2, 4, 26, 0.04)" type="button" aria-haspopup="dialog" aria-expanded="false" aria-controls="radix-_R_5pmhinpfivabtkqivb_" data-state="closed" disabled=""><div class="flex-shrink-0"><div class="overflow-hidden bg-cover bg-center bg-no-repeat" style="background-image:url(https://cdn.gooo.ai/assets/select_model_claude.png);width:14px;height:14px;border-radius:7px" role="img" aria-label="Claude Sonnet 4.5"></div></div><span class="text-xs font-normal px-[1px] truncate min-w-0 text-foreground">Claude Sonnet 4.5</span></div></div></div></div></div><div class="flex flex-col gap-5 px-5"><div class="flex items-center justify-between gap-3"><h3 class="font-semibold text-primary text-lg">Related Skills</h3><a class="inline-flex items-center gap-1 text-sm font-semibold text-secondary-fg transition-colors hover:text-primary" href="/skills?category=research">View all<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" 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viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="text-white" style="filter:drop-shadow(0 0 4px rgba(0, 0, 0, 0.20))"><g clip-path="url(#clip0_92_327)"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M19.6757 14.6355C19.4792 14.6957 19.2627 14.7101 19.038 14.6651L17.3914 14.3358L16.5755 15.5038C16.1574 16.1022 15.3296 16.2413 14.739 15.8122L13.8726 15.1829L12.9903 16.3593C12.6193 16.854 11.952 17.0203 11.3922 16.7577L11.1252 16.6324L10.9522 17.4688C10.7978 18.2152 10.0392 18.6709 9.30773 18.4567L8.26116 18.1503L7.72946 19.232C7.71896 19.2533 7.70801 19.2743 7.69662 19.2947C7.88247 19.5117 8.1689 19.523 8.3166 19.4949C8.41437 19.4763 8.57038 19.4162 8.68809 19.2932C9.50745 19.4291 11.3719 19.7212 12.2879 19.7212C13.2191 19.7212 14.4716 19.4994 15.1972 19.3541C15.4008 19.3133 15.6037 19.3915 15.7199 19.5465L16.1498 20.1197C16.6596 20.7993 17.7333 20.5558 17.8999 19.7227L18.1093 18.6759C18.1308 18.5682 18.1879 18.4707 18.2714 18.3992L20.5618 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Ihre YouMind-Gedankenprozesse.</h3><p class="text-sm leading-5 text-caption-fg line-clamp-3 h-[60px]">Jeden Tag speicherst, markierst, schreibst und denkst du in YouMind. Diese Aktionen mögen zufällig erscheinen, doch sie bergen zugrundeliegende Themen. Echo hilft dir, diese zu erkennen. Eine dreistufige Analysefunktion dringt Schicht für Schicht tiefer vor: ⚡ Kontraintuitive Entdeckung – Du denkst, du tust A, tust aber tatsächlich B. 🌊 Auswirkungen zweiter Ordnung – Was du heute säst, wird in 6 Monaten wachsen. 💎 Grundprinzipien – Entferne alle Äußerlichkeiten und bewahre nur diesen einen Satz: Für dich selbst ist es mentale Archäologie. Für andere ist es eine Geschichte, die berührt. Mit einem Klick wechselst du zwischen verschiedenen Freigabemodi: Personenwechsel, Szenenvervollständigung, Terminologieübersetzung. Ausgabe auf Twitter, Xiaohongshu, WeChat-Offizielle-Accounts und Videoskripte. Bei kontinuierlicher Nutzung merkt sich Echo deine thematischen Fäden. Dein digitales Leben hallt jeden Tag wider. Echo hilft dir, es festzuhalten, zu verstärken und zu teilen.</p></div><div class="flex-1 rounded-xl overflow-hidden relative bg-[#f5f5f5]"><img src="https://cdn.gooo.ai/web-images/d0c1cd68df7921cdc3c3109bf95bd981e28e10af15c830d09232076c49d19384@small" alt="Echoes Pro – Erfassen, dekodieren und teilen Sie Ihre YouMind-Gedankenprozesse." class="object-cover absolute inset-0 w-full h-full"/><div class="absolute inset-0 bg-black/40 flex items-center justify-center transition-opacity duration-200 opacity-0"><button type="button" class="px-6 py-2 text-sm font-medium text-primary bg-white rounded-full hover:bg-gray-100 transition-colors">In YouMind ausprobieren</button></div></div></div></div></div><div role="group" aria-roledescription="slide" class="min-w-0 shrink-0 grow-0 pl-4 basis-[85%] sm:basis-[70%]"><div role="link" tabindex="0" class="cursor-pointer"><div class="group relative flex flex-col gap-4 p-5 rounded-3xl bg-board-card overflow-hidden transition-shadow hover:shadow-md h-[320px]"><div class="flex items-center shrink-0"><div class="relative size-8 rounded-full overflow-hidden" style="background-image:linear-gradient(rgba(0,0,0,0.2), rgba(0,0,0,0.2)), url(https://cdn.gooo.ai/assets/skill-bg01.png);background-size:cover"><div class="absolute inset-0 flex items-center justify-center"><svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="text-white" style="filter:drop-shadow(0 0 4px rgba(0, 0, 0, 0.20))"><g clip-path="url(#clip0_92_338)"><path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd" d="M16.9034 3.96737L16.797 4.37172C16.6135 5.06893 16.0689 5.61342 15.3717 5.79685L14.9676 5.90318C14.8682 5.92933 14.8682 6.07042 14.9676 6.09659L15.372 6.20305C16.069 6.38655 16.6134 6.93096 16.7969 7.62804L16.9034 8.0324C16.9295 8.1318 17.0706 8.13179 17.0968 8.03239L17.2031 7.62823C17.3866 6.93105 17.931 6.38655 18.6282 6.20304L19.0326 6.09659C19.132 6.07043 19.132 5.92933 19.0326 5.90318L18.6285 5.79687C17.9312 5.61343 17.3866 5.06884 17.2031 4.37153L17.0968 3.96738C17.0706 3.86797 16.9295 3.86797 16.9034 3.96737ZM11.2991 4.31153C12.488 4.31153 13.6219 4.54735 14.6565 4.97477C14.215 5.2924 13.7197 5.53946 13.1868 5.70095L12.454 5.923C12.3657 5.94975 12.3577 6.07157 12.4416 6.10974L13.7932 6.72416C14.8936 7.22438 15.7755 8.10629 16.2758 9.20666L16.9091 10.5997C16.9446 10.6778 17.0556 10.6778 17.0911 10.5997L17.724 9.20711C17.9202 8.77545 18.1751 8.3774 18.4789 8.02281C19.4987 9.45924 20.0981 11.2149 20.0981 13.1106V15.03C20.0981 16.5934 20.6117 18.1134 21.5598 19.3565C21.8582 19.7478 21.5792 20.3115 21.0871 20.3115H5.7C3.93269 20.3115 2.5 18.8788 2.5 17.1115V13.1106C2.5 8.25101 6.43948 4.31153 11.2991 4.31153ZM7.92594 14.7061C7.92594 15.4312 7.33809 16.019 6.61295 16.019C5.8878 16.019 5.29995 15.4312 5.29995 14.7061C5.29995 13.9809 5.8878 13.3931 6.61295 13.3931C7.33809 13.3931 7.92594 13.9809 7.92594 14.7061ZM12.7389 16.019C13.4641 16.019 14.0519 15.4312 14.0519 14.7061C14.0519 13.9809 13.4641 13.3931 12.7389 13.3931C12.0138 13.3931 11.4259 13.9809 11.4259 14.7061C11.4259 15.4312 12.0138 16.019 12.7389 16.019Z" fill="currentColor"></path></g><defs><clipPath id="clip0_92_338"><rect width="24" height="24" fill="currentColor"></rect></clipPath></defs></svg></div></div></div><div class="flex flex-col gap-2 shrink-0"><h3 class="text-xl font-semibold leading-7 text-primary line-clamp-1">Assistent zum Verfassen horizontaler Forschungsberichte für Regierung und Unternehmen v5.0</h3><p class="text-sm leading-5 text-caption-fg line-clamp-3 h-[60px]">Dies ist ein umfassender Berichtsassistent, der speziell für Forschungsprojekte im öffentlichen und privaten Sektor entwickelt wurde. Die aktualisierte fünfte Generation kann Berichte mit über 30.000 Wörtern erstellen. Zu den Kernfunktionen gehören die Recherche vorhandener Literatur, die Kontextanalyse, die Überarbeitung von standardisierten Texten und Logik, die vierstufige, zweiseitige Verifizierung von Tiefe und Vollständigkeit des Artikels sowie die automatische Generierung authentischer Referenzen für wichtige Daten, Richtlinien und Fallstudien am Ende des Artikels und von Anmerkungen im Text. Der Assistent integriert einen natürlichen, akademischen Schreibstil, der KI-generierte Artefakte eliminiert, jegliche Spuren von KI-generiertem Schreiben beseitigt und so ein hohes akademisches Niveau gewährleistet.</p></div><div class="flex-1 rounded-xl overflow-hidden relative bg-[#f5f5f5]"><img src="https://cdn.gooo.ai/web-images/8a39c351a959ccf354ccaa3f16574402544dfb9c36ae1eab969d375f7efd6165@small" alt="Assistent zum Verfassen horizontaler Forschungsberichte für Regierung und Unternehmen v5.0" class="object-cover absolute inset-0 w-full h-full"/><div class="absolute inset-0 bg-black/40 flex items-center justify-center transition-opacity duration-200 opacity-0"><button type="button" class="px-6 py-2 text-sm font-medium text-primary bg-white rounded-full hover:bg-gray-100 transition-colors">In YouMind ausprobieren</button></div></div></div></div></div><div role="group" aria-roledescription="slide" class="min-w-0 shrink-0 grow-0 pl-4 basis-[85%] sm:basis-[70%]"><div role="link" tabindex="0" class="cursor-pointer"><div class="group relative flex flex-col gap-4 p-5 rounded-3xl bg-board-card overflow-hidden transition-shadow hover:shadow-md h-[320px]"><div class="flex items-center shrink-0"><div class="relative size-8 rounded-full overflow-hidden" style="background-image:linear-gradient(rgba(0,0,0,0.2), rgba(0,0,0,0.2)), url(https://cdn.gooo.ai/assets/skill-bg10.png);background-size:cover"><div class="absolute inset-0 flex items-center justify-center"><svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" class="text-white" style="filter:drop-shadow(0 0 4px rgba(0, 0, 0, 0.20))"><path d="M18.3639 4.39989C16.2891 4.39989 15.84 5.15989 15.84 5.15989C15.5436 4.36949 14.8474 3.63989 13.56 3.63989C12.613 3.63989 11.28 4.53593 11.28 6.52789C11.28 9.77157 13.2552 11.3904 13.275 11.4071C13.6033 11.6693 13.6558 12.1481 13.3928 12.4749C13.2431 12.6626 13.0219 12.7599 12.7992 12.7599C12.6328 12.7599 12.4656 12.7059 12.325 12.5927C12.2201 12.5091 9.75999 10.4928 9.75999 6.52789C9.75999 5.69341 9.93175 4.98889 10.2076 4.39989C9.51451 4.39989 8.60403 4.39989 7.58867 4.39989C5.05787 4.39989 2.91999 6.75589 2.91999 9.71989C2.91999 12.9583 5.03887 13.3101 5.19163 19.6273C5.20151 20.0361 5.54199 20.3599 5.95087 20.3599H8.23999C8.65951 20.3599 8.99999 20.0194 8.99999 19.5999V16.9399C8.99999 16.3106 9.51071 15.7999 10.14 15.7999C10.7693 15.7999 11.28 16.3106 11.28 16.9399V19.5999C11.28 20.0194 11.6205 20.3599 12.04 20.3599H14.0038C14.4241 20.3599 14.7654 20.0225 14.7638 19.6022C14.757 17.6247 15.5223 11.9999 17.36 11.9999C18.5456 11.9999 19.7388 13.3033 19.64 15.5757C19.64 17.5563 18.459 18.3771 17.797 18.6811C17.5257 18.8057 17.36 19.0846 17.36 19.3833C17.36 19.9252 17.8988 20.3097 18.4088 20.1251C20.7739 19.2693 22.68 16.2202 22.68 10.4799C22.68 5.79981 20.1423 4.39989 18.3639 4.39989ZM20.4 10.4799C19.944 10.4799 19.64 10.1759 19.64 9.71989C19.64 9.26389 19.944 8.95989 20.4 8.95989C20.856 8.95989 21.16 9.26389 21.16 9.71989C21.16 10.1759 20.856 10.4799 20.4 10.4799Z" fill="currentColor"></path></svg></div></div></div><div class="flex flex-col gap-2 shrink-0"><h3 class="text-xl font-semibold leading-7 text-primary line-clamp-1">Bohai Petty Official's Mind Analyzer</h3><p class="text-sm leading-5 text-caption-fg line-clamp-3 h-[60px]">Dieses Buch nutzt fünf Denkmodelle und zehn Entscheidungsheuristiken aus dem Ansatz von „Bohai Xiaoli“ (ein Pseudonym) zur tiefgreifenden Problemanalyse. Es verwirft oberflächliche Darstellungen und dringt zur zugrundeliegenden Logik vor. Für die Berechnung wird ein Kosten-Nutzen-Modell verwendet. Informationslücken werden identifiziert, die Authentizität überprüft und strukturelle Beschränkungen berücksichtigt. Das Ergebnis umfasst eine dreistufige logische Dekonstruktion, eine Kosten-Nutzen-Analyse und konkrete Handlungsempfehlungen – alles in einem dialogischen und kritischen Stil, der an „Bohai Xiaoli“ erinnert. Es eignet sich für Szenarien wie Geschäftsentscheidungen, Dilemmata am Arbeitsplatz, strategische Entscheidungen und historische Analysen.</p></div><div class="flex-1 rounded-xl overflow-hidden relative bg-[#f5f5f5]"><img src="https://cdn.gooo.ai/web-images/634c6ff54d0bef7f746e5c7e41f83484687c4f08080d67e58d5c00d071da6147@small" alt="Bohai Petty Official's Mind Analyzer" class="object-cover absolute inset-0 w-full h-full"/><div class="absolute inset-0 bg-black/40 flex items-center justify-center transition-opacity duration-200 opacity-0"><button type="button" class="px-6 py-2 text-sm font-medium text-primary bg-white rounded-full hover:bg-gray-100 transition-colors">In YouMind ausprobieren</button></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><div class="px-5 md:px-[168px]"><div class="relative overflow-hidden rounded-[36px] border border-black/[0.06] bg-card px-6 py-10 md:rounded-[40px] md:px-10 md:py-14"><div class="pointer-events-none absolute inset-0 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Nutze es als wichtigste Referenz, um abzuleiten, wie ein zukünftiges Bildgenerierungsmodell angekündigt werden könnte und was bei AGI Image 10 absurd mächtig geworden sein könnte.\n\nErstelle ein urkomisches Launch-Deck im Roast-Stil für ein fiktives Zukunftsmodell namens AGI Image 10, angekündigt von OpenAGI (nicht OpenAI) auf der OpenAGI 2030 Spring Keynote. Der Presenter ist Sam Ultraman, eine fiktive Figur, die wie Sam Altman aussieht, und hält die ernsteste Keynote seines Lebens über ein Bildmodell, das möglicherweise selbstbewusst geworden ist.\n\nEs soll wirken wie eine überproduzierte Tech-Keynote, die sich viel zu ernst nimmt: dramatische Hero-Enthüllung, klare futuristische Typografie, realistische Gesichter, lesbare Charts, Premium-Visuals und Headlines mit Meme-Potenzial. Starte mit: „das Bildmodell, das endlich versteht, was dein Kunde mit ‘make it pop’ meinte.“ Füge Parodie-Benchmarks, erfundene Investorenreaktionen, lächerliche Preistiers, Safety Notes und eine Warteliste mit 10 Millionen Menschen ein.1f:T48c,Sieh dir zuerst dieses Video an und verstehe es: https://www.youtube.com/watch?v=sWkGomJ3TLI\n\nDas ist das Launch-Video von GPT Image 2. Nutze es als wichtigste Referenz, um abzuleiten, wie ein zukünftiges Bildgenerierungsmodell angekündigt werden könnte und was bei AGI Image 10 absurd mächtig geworden sein könnte.\n\nErstelle eine urkomische Produktlaunch-Präsentation im Roast-Stil für ein fiktives Zukunftsmodell namens AGI Image 10, angekündigt von OpenAGI (nicht OpenAI) auf der OpenAGI 2030 Spring Keynote. Der Presenter ist Sam Ultraman, eine fiktive Figur, die wie Sam Altman aussieht, und hält die ernsteste Keynote seines Lebens über ein Bildmodell, das möglicherweise selbstbewusst geworden ist.\n\nDas Deck soll sich anfühlen wie eine ernste AI-Keynote, die langsam zum Meme wird. Jede Folie soll witzig, scharf, lesbar und screenshot-würdig sein. 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Wechsle zu Nano Banana Pro in zwei Fällen: (a) das Deck hat eine wiederkehrende Figur / Person / Brand-IP, die seitenübergreifend streng konsistent bleiben muss (NBP ankert mit bis zu 14 Referenzbildern); (b) du brauchst lokale Bearbeitungen / Inpainting an einem bestehenden Bild. YouMinds Agent erkennt diese Fälle ebenfalls und schlägt den Wechsel vor.\"},\"smartVideoPlan\":{\"q\":\"Welcher Plan enthält Smart Video (vertonter Video-Export)?\",\"a\":\"Smart Video ist eine Kernfunktion von YouMind und wird über den Credit-Pool deines Plans abgerechnet. Klicke in YouMind auf \\\"Video exportieren\\\", um die Credit-Kosten des aktuellen Exports zu sehen; Länge, Voice Cloning und HD-Rendering beeinflussen die Menge. Plan-Kontingente auf der Pricing-Seite.\"},\"convertExisting\":{\"q\":\"Kann ich bestehende Dokumente / Artikel / X-Threads in Folien umwandeln?\",\"a\":\"Ja. YouMind nimmt Word, PDF, Markdown, Web-Links, X-Threads, YouTube-Links und mehr nativ entgegen. 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Das ist Abi — das offizielle Maskottchen von ABTI und ein Abbild jeder Mensch-KI-Beziehung.\",\"desc2\":\"Abis Look und alle 28 Persönlichkeitstypen wurden von YouMind erstellt. YouMind ist das Tool, mit dem du gerade mit KI chattest. Es speichert YouTube-Videos, Podcasts, Artikel und mehr — und lässt dich damit tiefgehend lernen und kreativ werden.\",\"desc3\":\"Es generiert Artikel, Bilder, Slides, Websites, Videos, Audio... im Grunde alles außer Abwasch (Feature in Entwicklung). Plus eine ganze Community von \u003clink\u003eSkills\u003c/link\u003e. Kurzum: dein KI-Zweithirn — nur dass dieses besser funktioniert als dein originales.\",\"amyDesc1\":\"Amy ist der zweite Hauptcharakter im ABTI-Lineup und marschiert Schulter an Schulter mit Abi. Wenn Abi der „durch den Grind bereits halb kahle\\\" Workaholic ist, ist Amy die „hat noch Haare, aber innerlich genauso kaputt\\\"-Version. 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ABTI generates a unique roast for every single person based on their real conversations. No two ABTI cards are alike.\"},\"mbti\":{\"q\":\"Was ist der Unterschied zwischen ABTI und MBTI?\",\"a\":\"Keiner. MBTI ist legitime Psychologie (knapp). ABTI ist reines Internet-Chaos. Das Einzige, was sie gemeinsam haben, sind vier Buchstaben und die Tatsache, dass du dein Ergebnis auf Social Media teilst. Safe.\"},\"english\":{\"q\":\"Gibt es das auch auf Englisch?\",\"a\":\"Ja! Der Prompt funktioniert in jeder Sprache. Deine KI analysiert in der Sprache, in der du chattest. Die Ergebniskarte ist zweisprachig. Deine chaotische Energie überwindet Sprachbarrieren. Sheesh.\"},\"youmind\":{\"q\":\"Was ist YouMind?\",\"a\":\"Das Ding, mit dem du gerade mit KI chattest. Speichert alles — YouTube, Podcasts, Artikel — und lässt dich damit lernen und kreieren. Generiert Artikel, Bilder, Slides, Websites, Videos, Audio... alles außer Wäsche waschen (daran wird gearbeitet). 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query 在 PubMed / NCBI E-utilities 做可复现初筛，再用 PMID 去重和摘要证据分级；只有少量关键文献进入 PMC / BioC 全文复核；正文引用必须可点击；文末必须列完整文献信息；IF 只能通过公开可访问来源保守核查，不能默认有 JCR 或本地数据库，不能猜，不能把低置信匹配当成确定结果。\n\n1. 用户发起检索后的预处理\n1.1 先解析用户问题\n收到用户问题后，先把自然语言问题拆成结构化要素。\n必须识别：\n• 研究对象：基因、蛋白、药物、通道、细胞类型、组织、疾病、模型。\n• 生物系统：人、小鼠、大鼠、斑马鱼、类器官、视网膜、脑区、细胞系等。\n• 关系类型：表达、调控、功能、机制、表型、死亡、生存、治疗、毒性、发育、退化等。\n• 证据需求：是否需要直接证据、机制证据、全文证据、图表、剂量参数、实验方法。\n• 时间范围：不限时间、近 5 年、近 1 年、最新进展、经典文献。\n• 输出类型：简答、代表文献、综述式总结、实验设计建议、证据表、机制图谱。\n示例：\n用户问题：\n“帮我找视网膜类器官死亡相关文献。”\n结构化拆解（示例）：\n• 核心模型：retinal organoid, retina organoid, hPSC-derived retinal organoid, optic cup organoid。\n• 表型：cell death, apoptosis, degeneration, survival loss, stress, necrosis。\n• 相关细胞：photoreceptor, cone, rod, retinal ganglion cell, Müller glia。\n• 潜在机制：oxidative stress, ER stress, mitochondrial dysfunction, hypoxia, inflammation, ferroptosis, necroptosis。\n• 证据目标：优先找直接在人源或动物源 retinal organoid 中观察到细胞死亡/凋亡/退化的原始研究；再找间接机制文献。\n1.2 关键词拆分原则（示例）\n不要只写一个检索式。每个概念至少准备三类词。\n第一类：精确词。\n• retinal organoid\n• retina organoid\n• human retinal organoid\n• hPSC-derived retinal organoid\n• iPSC-derived retinal organoid\n第二类：同义词和上位词。\n• optic cup organoid\n• 3D retinal culture\n• stem cell-derived retina\n• retinal differentiation\n• retinal tissue model\n第三类：机制和表型词。\n• apoptosis\n• cell death\n• degeneration\n• survival\n• stress\n• oxidative stress\n• ER stress\n• mitochondrial dysfunction\n• hypoxia\n• necroptosis\n• ferroptosis\n如果用户限定细胞类型，加入：\n• photoreceptor\n• cone\n• rod\n• retinal ganglion cell\n• Müller glia\n• bipolar cell\n• amacrine cell\n如果用户限定物种或来源，加入：\n• human\n• mouse\n• rat\n• zebrafish\n• hESC\n• iPSC\n• pluripotent stem cell\n1.3 生成分层检索式\n至少生成 3–6 组 query。每组 query 对应一个检索目的。\n第一层：直接证据检索。\n用于找目标模型 + 目标表型直接命中的文献。\n```text\n(\"retinal organoid\" OR \"retina organoid\" OR \"human retinal organoid\") AND (apoptosis OR \"cell death\" OR degeneration)\n```\n第二层：扩展模型检索。\n用于捕捉作者没有使用 retinal organoid 精确词但实际相关的文献。\n```text\n(\"optic cup organoid\" OR \"3D retinal culture\" OR \"stem cell-derived retina\") AND (survival OR apoptosis OR stress)\n```\n第三层：机制专项检索。\n用于验证具体通路或机制。\n```text\n(\"retinal organoid\" OR \"retina organoid\") AND (\"o"])</script><script>self.__next_f.push([1,"xidative stress\" OR \"ER stress\" OR hypoxia OR mitochondria)\n```\n第四层：细胞类型专项检索。\n```text\n(\"retinal organoid\" OR \"retina organoid\") AND (photoreceptor OR cone OR rod OR \"retinal ganglion cell\") AND (death OR apoptosis OR degeneration)\n```\n第五层：疾病模型检索。\n```text\n(\"retinal organoid\" OR \"retina organoid\") AND (disease OR degeneration OR dystrophy OR retinitis OR glaucoma)\n```\n第六层：综述/背景检索。\n```text\n(\"retinal organoid\" OR \"retina organoid\") AND (review OR protocol OR model)\n```34:T12a5,\u003cp\u003e这套流程的核心是：先用多 query 在 PubMed / NCBI E-utilities 做可复现初筛，再用 PMID 去重和摘要证据分级；只有少量关键文献进入 PMC / BioC 全文复核；正文引用必须可点击；文末必须列完整文献信息；IF 只能通过公开可访问来源保守核查，不能默认有 JCR 或本地数据库，不能猜，不能把低置信匹配当成确定结果。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e1. 用户发起检索后的预处理\u003c/p\u003e\u003cp\u003e1.1 先解析用户问题\u003c/p\u003e\u003cp\u003e收到用户问题后，先把自然语言问题拆成结构化要素。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e必须识别：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 研究对象：基因、蛋白、药物、通道、细胞类型、组织、疾病、模型。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 生物系统：人、小鼠、大鼠、斑马鱼、类器官、视网膜、脑区、细胞系等。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 关系类型：表达、调控、功能、机制、表型、死亡、生存、治疗、毒性、发育、退化等。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 证据需求：是否需要直接证据、机制证据、全文证据、图表、剂量参数、实验方法。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 时间范围：不限时间、近 5 年、近 1 年、最新进展、经典文献。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 输出类型：简答、代表文献、综述式总结、实验设计建议、证据表、机制图谱。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e示例：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e用户问题：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e“帮我找视网膜类器官死亡相关文献。”\u003c/p\u003e\u003cp\u003e结构化拆解（示例）：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 核心模型：retinal organoid, retina organoid, hPSC-derived retinal organoid, optic cup organoid。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 表型：cell death, apoptosis, degeneration, survival loss, stress, necrosis。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 相关细胞：photoreceptor, cone, rod, retinal ganglion cell, Müller glia。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 潜在机制：oxidative stress, ER stress, 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degeneration\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• survival\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• oxidative stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• ER stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• mitochondrial dysfunction\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• hypoxia\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• necroptosis\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• ferroptosis\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果用户限定细胞类型，加入：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• photoreceptor\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• cone\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• rod\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• retinal ganglion cell\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• Müller glia\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• bipolar cell\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• amacrine cell\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果用户限定物种或来源，加入：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• human\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• mouse\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• rat\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• zebrafish\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• hESC\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• iPSC\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• pluripotent stem cell\u003c/p\u003e\u003cp\u003e1.3 生成分层检索式\u003c/p\u003e\u003cp\u003e至少生成 3–6 组 query。每组 query 对应一个检索目的。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第一层：直接证据检索。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e用于找目标模型 + 目标表型直接命中的文献。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e(\u0026quot;retinal organoid\u0026quot; OR \u0026quot;retina organoid\u0026quot; OR \u0026quot;human retinal organoid\u0026quot;) AND (apoptosis OR \u0026quot;cell dea"])</script><script>self.__next_f.push([1,"th\u0026quot; OR degeneration)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第二层：扩展模型检索。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e用于捕捉作者没有使用 retinal organoid 精确词但实际相关的文献。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e(\u0026quot;optic cup organoid\u0026quot; OR \u0026quot;3D retinal culture\u0026quot; OR \u0026quot;stem cell-derived retina\u0026quot;) AND (survival OR apoptosis OR stress)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第三层：机制专项检索。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e用于验证具体通路或机制。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e(\u0026quot;retinal organoid\u0026quot; OR \u0026quot;retina organoid\u0026quot;) AND (\u0026quot;oxidative stress\u0026quot; OR \u0026quot;ER stress\u0026quot; OR hypoxia OR mitochondria)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第四层：细胞类型专项检索。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e(\u0026quot;retinal organoid\u0026quot; OR \u0026quot;retina organoid\u0026quot;) AND (photoreceptor OR cone OR rod OR \u0026quot;retinal ganglion cell\u0026quot;) AND (death OR apoptosis OR degeneration)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第五层：疾病模型检索。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e(\u0026quot;retinal organoid\u0026quot; OR \u0026quot;retina organoid\u0026quot;) AND (disease OR degeneration OR dystrophy OR retinitis OR glaucoma)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第六层：综述/背景检索。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e(\u0026quot;retinal organoid\u0026quot; OR \u0026quot;retina organoid\u0026quot;) AND (review OR protocol OR model)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e35:T1763,\u003cp\u003eDer 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 Abstract-Evidenz 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 behandelt werden.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1. Vorverarbeitung nach dem Start einer Suche durch einen Benutzer\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1.1 Analysieren Sie zunächst die Frage des Benutzers.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Nach Eingang der Frage eines Nutzers wird die natürlichsprachliche Frage zunächst in strukturierte Elemente zerlegt.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Muss identifiziert werden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Forschungsthemen: Gene, Proteine, Medikamente, Kanäle, Zelltypen, Gewebe, Krankheiten und Modelle.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Biologische Systeme: Menschen, Mäuse, Ratten, Zebrafische, Organoide, Netzhaut, Gehirnregionen, Zelllinien usw.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Beziehungstypen: Expression, Regulation, Funktion, Mechanismus, Phänotyp, Tod, Überleben, Behandlung, Toxizität, Entwicklung, Degeneration usw.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Anforderungen an die Nachweise: Ob direkte Nachweise, mechanistische Nachweise, Volltextnachweise, Diagramme, Dosierungsparameter und experimentelle Methoden erforderlich sind.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Zeitlicher Rahmen: unbegrenzte Zeit, die letzten 5 Jahre, das letzte Jahr, die neuesten Entwicklungen und klassische Literatur.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Ausgabetypen: Kurzantwort, repräsentative Literatur, Zusammenfassung der Übersicht, Vorschläge für die Versuchsplanung, Evidenztabelle, Mechanismusdiagramm.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Beispiel:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Benutzerproblem:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \"Bitte helfen Sie mir, Literatur zum Thema Absterben von retinalen Organoiden zu finden.\"\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Strukturierte Zerlegung (Beispiel):\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Kernmodelle: Retina-Organoid, Retina-Organoid, aus hPSCs gewonnenes Retina-Organoid, Optikusbecher-Organoid.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Phänotyp: Zelltod, Apoptose, Degeneration, Überlebensverlust, Stress, Nekrose.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Verwandte Zellen: Photorezeptor, Zapfen, Stäbchen, retinale Ganglienzelle, Müller-Glia.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Mögliche Mechanismen: oxidativer Stress, ER-Stress, mitochondriale Dysfunktion, Hypoxie, Entzündung, Ferroptose, Nekroptose.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Evidenzziele: Priorisieren Sie Originalstudien, die Zelltod/Apoptose/Degeneration in humanen oder tierischen retinalen Organoiden direkt beobachten; suchen Sie anschließend nach Literatur zu indirekten Mechanismen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1.2 Prinzipien der Keyword-Segmentierung (B"])</script><script>self.__next_f.push([1,"eispiel)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schreiben Sie nicht nur eine Suchanfrage. Bereiten Sie mindestens drei Kategorien von Begriffen für jedes Konzept vor.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Kategorie 1: Präzise Wörter.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • retinales Organoid\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Retina-Organoid\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • menschliches retinales Organoid\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Von hPSC abgeleitetes Netzhautorganoid\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • iPSC-abgeleitetes retinales Organoid\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Die zweite Kategorie: Synonyme und Hyperonyme.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Augenbecher-Organoid\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • 3D-Retinakultur\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • aus Stammzellen gewonnene Netzhaut\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Netzhautdifferenzierung\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Netzhautgewebemodell\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Die dritte Kategorie: Mechanismus- und phänotypische Begriffe.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Apoptose\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Zelltod\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Degeneration\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Überleben\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • oxidativer Stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • ER-Stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • mitochondriale Dysfunktion\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Hypoxie\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Nekroptose\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Ferroptose\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wenn der Benutzer den Zelltyp angibt, fügen Sie Folgendes hinzu:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Fotorezeptor\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Kegel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Stab\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • retinale Ganglienzelle\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Müller-Glia\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Bipolarzelle\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Amakrinzelle\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wenn der Benutzer die Art oder den Ursprung angibt, fügen Sie Folgendes hinzu:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • menschlich\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Maus\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Ratte\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Zebrafisch\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • hESC\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • iPSC\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • pluripotente Stammzelle\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1.3 Generieren hierarchischer Suchanfragen\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Generieren Sie mindestens 3–6 Suchanfragen. Jede Suchanfrage entspricht einem Suchziel.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Erste Ebene: Direkte Beweisbeschaffung.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Dient dazu, Literatur zu finden, die direkt zum Zielmodell und Zielphänotyp passt.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e (\"Retina-Organoid\" ODER \"Retina-Organoid\" ODER \"menschliches Retina-Organoid\") UND (Apoptose ODER \"Zelltod\" ODER Degeneration)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Zweite Ebene: Erweiterter Modellabruf.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Dient dazu, Literatur zu erfassen, in der der Autor zwar nicht den präzisen Begriff „retinales Organoid“ verwendet, dieser aber tatsächlich relevant ist.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e (\"optisches Cup-Organoid\" ODER \"3D-Retinakultur\" ODER \"aus Stammzellen gewonnene Retina\") UND (Überleben ODER Apoptose ODER Stress)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Dritte Ebene: Mechanismusspezifische Suche.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wird verwendet, um spezifische Signalwege oder Mechanismen zu überprüfen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e (\"Retina-Organoid\" ODER \"Retina-Organoid\") UND (\"Oxidativer Stress\" ODER \"ER-Stress\" ODER Hypoxie ODER Mitochondrien\")\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Vierte Ebene: Zelltypspezifische Suche.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e (\"Retina-Organoid\" ODER \"Retina-Organoid\") UND (Photorezeptor ODER Zapfen ODER Stäbchen ODER \"Retina-Ganglienzelle\") UND (Tod ODER Apoptose ODER Degeneration)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Fünfte Ebene: Abruf des Krankheitsmodells.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e (\"Retina-Organoid\" ODER \"Retina-Organoid\") UND (Krankheit ODER Degeneration ODER Dystrophie ODER Retinitis ODER Glaukom)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Sechste Ebene: Überprüfung/Hintergrundsuche.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e (\"Retina-Organoid\" ODER \"Retina-Organoid\") UND (Überprüfung ODER Protokoll ODER Modell)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e36:T10ea,2. 使用什么方法、在什么网站检索\n2.1 首选：PubMed / NCBI E-utilities\nPubMed 是生物医学文献检索首选。不要默认抓 PubMed 网页。应使用 NCBI E-utilities API。\n2.1.1 ESearch：用 query 获取 PMID\n接口：\n```text\nhttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi\n```\n参数：\n```text\ndb=pubmed\nterm=\u003c检索式\u003e\nretmode=json\nretmax=20\nsort=relevance\n```\n也可按时间排序：\n```text\nsort=pub+date\n```\n示例：\n```text\nhttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=pubmed\u0026term=(%22retinal%20organoid%22%20OR%20%22retina%20organoid%22)%20AND%20(apoptosis%20OR%20%22cell%20death%22)\u0026retmode=json\u0026retmax=20\u0026sort=relevance\n```\n返回中读取：\n```text\nesearchresult.idlist\n```\n这就是 PMID 列表。\n2.1.2 ESummary：获取文献 metadata\n接口：\n```text\nhttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi\n```\n参数：\n```text\ndb=pubmed\nid=PMID1,PMID2,PMID3\nretmode=json\n```\n提取字"])</script><script>self.__next_f.push([1,"段：\n• PMID\n• title\n• fulljournalname\n• source / journal abbreviation\n• pubdate\n• authors\n• articleids 中的 DOI、PMCID\n• volume、issue、pages\n2.1.3 EFetch：获取摘要和 XML 细节\n接口：\n```text\nhttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi\n```\n参数：\n```text\ndb=pubmed\nid=PMID1,PMID2\nretmode=xml\nrettype=abstract\n```\n提取字段：\n• ArticleTitle\n• AbstractText\n• Journal Title\n• ISOAbbreviation\n• ISSN / eISSN\n• PubDate\n• DOI\n• PMCID\n• MeSH terms\n2.1.4 批量检索策略\n推荐流程：\n1. 对每个 query 调用 ESearch。\n2. 每个 query 取前 5–20 篇。\n3. 合并所有 PMID。\n4. 按 PMID 去重。\n5. 用 ESummary / EFetch 批量获取 metadata 和 abstract。\n6. 初筛阶段只读 metadata + abstract，不要一开始抓全文。\n────────────────\n2.2 第二阶段：PMC / BioC 全文复核\n只有以下情况才进入全文：\n• 用户要求精读全文。\n• 摘要不足以判断机制。\n• 需要图表、实验方法、浓度、剂量、IC50、EC50、Kd、Ki。\n• 已筛出少量关键 PMID，需要逐篇机制复核。\n2.2.1 PMID 转 PMCID\n接口：\n```text\nhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/idconv/v1.0/?ids=\u003cPMID\u003e\u0026format=json\n```\n如果返回 PMCID，说明可能有 PMC 开放全文。\n2.2.2 优先 BioC JSON\n接口：\n```text\nhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pmcoa.cgi/BioC_json/\u003cPMCID\u003e/unicode\n```\n优点：结构化程度高，适合抽取正文段落。\n2.2.3 BioC 不可用时尝试 PMC XML\n接口：\n```text\nhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/\u003cPMCID\u003e/?report=xml\n```\n抽取正文时跳过：\n• references\n• bibliography\n• acknowledgements\n• author contributions\n• competing interests\n全文复核必须设置停止判据：\n• 每篇文献只扫描一次。\n• 默认只抽取与问题相关的段落。\n• 如果未命中目标字段，标注“未见直接证据”。\n• 不要无限换关键词重复抓取。\n────────────────\n2.3 bioRxiv / medRxiv\n用于补充最新预印本。\n可以使用官方 API：\n```text\nhttps://api.biorxiv.org/details/biorxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD\nhttps://api.biorxiv.org/details/medrxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD\n```\n也可用普通搜索作为补充：\n```text\nsite:biorxiv.org retinal organoid apoptosis\nsite:medrxiv.org retina organoid degeneration\n```\n预印本必须标注：\n```text\n预印本，未经同行评议。\n```\n────────────────\n2.4 Crossref / OpenAlex / Unpaywall\n用于补全 DOI、开放全文地址、出版信息。\nCrossref：\n```text\nhttps://api.crossref.org/works?query.title=\u003ctitle\u003e\n```\nOpenAlex：\n```text\nhttps://api.openalex.org/works?search=\u003ctitle or topic\u003e\n```\nUnpaywall：\n```text\nhttps://api.unpaywall.org/v2/\u003cDOI\u003e?email=\u003cyour_email\u003e\n```\n用途：\n• DOI 补全。\n• OA PDF 链接查找。\n• 期刊名核验。\n• 出版年份核验。\n────────────────\n2.5 出版商页面\n只有在 API 信息不足时才访问出版商页面。\n访问规则：\n• 每个出版商 URL 只尝试一次。\n• 遇到验证码、登录墙、Cloudflare、Access Denied、机构权限墙，立即停止。\n• 不要反复刷新、换同站路径、循环等待。\n• 改用 PubMed、PMC、Crossref、OpenAlex、Unpaywall、DOI metadata 兜底。37:T14e9,\u003cp\u003e2. 使用什么方法、在什么网站检索\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.1 首选：PubMed / NCBI E-utilities\u003c/p\u003e\u003cp\u003ePubMed 是生物医学文献检索首选。不要默认抓 PubMed 网页。应使用 NCBI E-utilities API。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.1.1 ESearch：用 query 获取 PMID\u003c/p\u003e\u003cp\u003e接口：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e参数：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003edb=pubmed\u003c/p\u003e\u003cp\u003eterm=\u0026lt;检索式\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003eretmode=json\u003c/p\u003e\u003cp\u003eretmax=20\u003c/p\u003e\u003cp\u003esort=relevance\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e也可按时间排序：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003esort=pub+date\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e示例：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=pubmed\u0026amp;term=(%22retinal%20organoid%22%20OR%"])</script><script>self.__next_f.push([1,"20%22retina%20organoid%22)%20AND%20(apoptosis%20OR%20%22cell%20death%22)\u0026amp;retmode=json\u0026amp;retmax=20\u0026amp;sort=relevance\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e返回中读取：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eesearchresult.idlist\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e这就是 PMID 列表。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.1.2 ESummary：获取文献 metadata\u003c/p\u003e\u003cp\u003e接口：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e参数：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003edb=pubmed\u003c/p\u003e\u003cp\u003eid=PMID1,PMID2,PMID3\u003c/p\u003e\u003cp\u003eretmode=json\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e提取字段：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• PMID\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• title\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• fulljournalname\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• source / journal abbreviation\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• pubdate\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• authors\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• articleids 中的 DOI、PMCID\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• volume、issue、pages\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.1.3 EFetch：获取摘要和 XML 细节\u003c/p\u003e\u003cp\u003e接口：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e参数：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003edb=pubmed\u003c/p\u003e\u003cp\u003eid=PMID1,PMID2\u003c/p\u003e\u003cp\u003eretmode=xml\u003c/p\u003e\u003cp\u003erettype=abstract\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e提取字段：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• ArticleTitle\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• AbstractText\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• Journal Title\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• ISOAbbreviation\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• ISSN / eISSN\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• PubDate\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• DOI\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• PMCID\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• MeSH terms\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.1.4 批量检索策略\u003c/p\u003e\u003cp\u003e推荐流程：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e1. 对每个 query 调用 ESearch。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2. 每个 query 取前 5–20 篇。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e3. 合并所有 PMID。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e4. 按 PMID 去重。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e5. 用 ESummary / EFetch 批量获取 metadata 和 abstract。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e6. 初筛阶段只读 metadata + abstract，不要一开始抓全文。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e────────────────\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.2 第二阶段：PMC / BioC 全文复核\u003c/p\u003e\u003cp\u003e只有以下情况才进入全文：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 用户要求精读全文。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 摘要不足以判断机制。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 需要图表、实验方法、浓度、剂量、IC50、EC50、Kd、Ki。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 已筛出少量关键 PMID，需要逐篇机制复核。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.2.1 PMID 转 PMCID\u003c/p\u003e\u003cp\u003e接口：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/idconv/v1.0/?ids=\u0026lt;PMID\u0026gt;\u0026amp;format=json\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果返回 PMCID，说明可能有 PMC 开放全文。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.2.2 优先 BioC JSON\u003c/p\u003e\u003cp\u003e接口：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pmcoa.cgi/BioC_json/\u0026lt;PMCID\u0026gt;/unicode\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e优点：结构化程度高，适合抽取正文段落。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.2.3 BioC 不可用时尝试 PMC XML\u003c/p\u003e\u003cp\u003e接口：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/\u0026lt;PMCID\u0026gt;/?report=xml\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e抽取正文时跳过：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• references\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• bibliography\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• acknowledgements\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• author contributions\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• competing interests\u003c/p\u003e\u003cp\u003e全文复核必须设置停止判据：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 每篇文献只扫描一次。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 默认只抽取与问题相关的段落。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 如果未命中目标字段，标注“未见直接证据”。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 不要无限换关键词重复抓取。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e────────────────\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.3 bioRxiv / medRxiv\u003c/p\u003e\u003cp\u003e用于补充最新预印本。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e可以使用官方 API：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://api.biorxiv.org/details/biorxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://api.biorxiv.org/details/medrxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e也可用普通搜索作为补充：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003esite:biorxiv.org retinal organoid apoptosis\u003c/p\u003e\u003cp\u003esite:medrxiv.org retina organoid degeneration\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e预印本必须标注：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e预印本，未经同行评议。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e────────────────\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.4 Crossref / OpenAlex / Unpaywall\u003c/p\u003e\u003cp\u003e用于补全 DOI、开放全文地址、出版信息。\u003c/p\u003e\u003cp\u003eCrossref：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://api.crossref.org/works?query.title=\u0026lt;title\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003eOpenAlex：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://api.openalex.org/works?search=\u0026lt;title or topic\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003eUnpaywall：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://api.unpaywall.org/v2/\u0026lt;DOI\u0026gt;?email=\u0026lt;your_email\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e用途：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• DOI 补全。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• OA PDF 链接查找"])</script><script>self.__next_f.push([1,"。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 期刊名核验。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 出版年份核验。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e────────────────\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2.5 出版商页面\u003c/p\u003e\u003cp\u003e只有在 API 信息不足时才访问出版商页面。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e访问规则：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 每个出版商 URL 只尝试一次。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 遇到验证码、登录墙、Cloudflare、Access Denied、机构权限墙，立即停止。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 不要反复刷新、换同站路径、循环等待。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 改用 PubMed、PMC、Crossref、OpenAlex、Unpaywall、DOI metadata 兜底。\u003c/p\u003e38:T1a71,\u003cp\u003e2. Welche Methoden und Websites wurden für die Suche verwendet?\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.1 Bevorzugt: PubMed / NCBI E-Utilities\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 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.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.1.1 ESearch: Abrufen der PMID mithilfe einer Abfrage\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schnittstelle:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Parameter:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e db=pubmed\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Suchbegriff=\u003cSuchbegriff\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e retmode=json\u003c/p\u003e\u003cp\u003e retmax=20\u003c/p\u003e\u003cp\u003e sort=relevanz\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Sie können auch nach Zeit sortieren:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e sort=pub+date\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Beispiel:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=pubmed\u0026term=(%22retinal%20organoid%22%20OR%20%22retina%20organoid%22)%20AND%20(apoptosis%20OR%20%22cell%20death%22)\u0026retmode=json\u0026retmax=20\u0026sort=relevance\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Lesen Sie aus der Rückgabe:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e esearchresult.idlist\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Dies ist die PMID-Liste.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.1.2 Zusammenfassung: Beschaffung von Literaturmetadaten\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schnittstelle:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Parameter:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e db=pubmed\u003c/p\u003e\u003cp\u003e id=PMID1,PMID2,PMID3\u003c/p\u003e\u003cp\u003e retmode=json\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Extrahierte Felder:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • PMID\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Titel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • vollständiger Zeitschriftenname\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Abkürzung der Quelle/Zeitschrift\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Veröffentlichungsdatum\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Autoren\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • DOI und PMCID in Artikel-IDs\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Band, Ausgabe, Seiten\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.1.3 EFetch: Abrufen von Zusammenfassungs- und XML-Details\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schnittstelle:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Parameter:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e db=pubmed\u003c/p\u003e\u003cp\u003e id=PMID1,PMID2\u003c/p\u003e\u003cp\u003e retmode=xml\u003c/p\u003e\u003cp\u003e rettype=abstract\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Extrahierte Felder:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Artikeltitel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • AbstractText\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Zeitschriftentitel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • ISO-Abkürzung\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • ISSN / eISSN\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Veröffentlichungsdatum\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • DOI\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • PMCID\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • MeSH-Begriffe\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.1.4 Strategie für den Batch-Abruf\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Empfohlene Vorgehensweise:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1. Rufen Sie ESearch für jede Abfrage auf.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2. Wählen Sie für jede Suchanfrage die ersten 5 bis 20 Ergebnisse aus.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 3. Alle PMIDs zusammenführen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 4. Verwenden Sie PMID, um Duplikate zu entfernen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 5. Verwenden Sie ESummary / EFetch, um Metadaten und abstrakte Daten in Batches abzurufen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 6. Lesen Sie in der ersten Sichtungsphase nur die Metadaten und die Zusammenfassung; beginnen Sie nicht mit dem Lesen des Volltextes.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ────────────────\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.2 Zweite Phase: Vollständige Überprüfung der PMC/BioC-Dokumente\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Der vollständige Text wird nur in folgenden Fällen aufgenommen:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Die Nutzer bitten darum, den vollständigen Text sorgfältig zu lesen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Der Abstract reicht nicht aus, um den Mechanismus zu bestimmen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Erfordert Diagramme, experimentelle Methoden, Konzentrationen, Dosierungen, IC50, EC50, Kd und Ki.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Eine kleine Anzahl wichtiger PMIDs wurde identifiziert und muss von Fall zu Fall überprüft werden.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.2.1 PMID zu PMCID\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schnittstelle:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/idconv/v1.0/?ids=\u003cPMID\u003e\u0026format=json\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wird PMCID zurückgegeben, bedeutet"])</script><script>self.__next_f.push([1," dies, dass PMC möglicherweise über einen offenen Volltext verfügt.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.2.2 BioC-JSON priorisieren\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schnittstelle:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pmcoa.cgi/BioC_json/\u003cPMCID\u003e/unicode\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Vorteile: Hochstrukturiert, geeignet zum Extrahieren von Haupttextabschnitten.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.2.3 PMC XML verwenden, wenn BioC nicht verfügbar ist\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schnittstelle:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/\u003cPMCID\u003e/?report=xml\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Beim Extrahieren des Haupttextes überspringen:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Referenzen\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Bibliographie\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Danksagungen\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Autorenbeiträge\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • konkurrierende Interessen\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Die vollständige Textprüfung muss ein Abbruchkriterium enthalten:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Jedes Dokument wird nur einmal gescannt.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Standardmäßig werden nur Absätze extrahiert, die sich auf die Frage beziehen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Wenn das Zielfeld nicht übereinstimmt, markieren Sie es als „Keine direkten Beweise gefunden“.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Vermeiden Sie das wiederholte Auslesen von Schlüsselwörtern.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ────────────────\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.3 bioRxiv / medRxiv\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Dient als Ergänzung zu den neuesten Preprints.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Sie können die offizielle API verwenden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://api.biorxiv.org/details/biorxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://api.biorxiv.org/details/medrxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Sie können ergänzend auch eine normale Suche verwenden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Website: biorxiv.org Retinale Organoid-Apoptose\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Website:medrxiv.org Retina-Organoid-Degeneration\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Vorabdrucke müssen gekennzeichnet werden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Dies ist ein Preprint und wurde noch nicht von Fachkollegen begutachtet.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ────────────────\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.4 Crossref/OpenAlex/Unpaywall\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wird verwendet, um DOI, Adresse für den offenen Volltext und Publikationsinformationen zu vervollständigen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Crossref:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://api.crossref.org/works?query.title=\u003ctitle\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e OpenAlex:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://api.openalex.org/works?search=\u003cTitel oder Thema\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Unpaywall:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://api.unpaywall.org/v2/\u003cDOI\u003e?email=\u003cyour_email\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e verwenden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • DOI-Abschluss.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • OA PDF-Linksuche.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Überprüfung des Zeitschriftennamens.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Überprüfung des Veröffentlichungsjahres.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ────────────────\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2.5 Verlagsseite\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Greifen Sie nur dann auf die Seite des Herausgebers zu, wenn die API-Informationen nicht ausreichen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Zugriffsregeln:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Jede Publisher-URL wird nur einmal ausprobiert.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Sollten Sie auf CAPTCHAs, Anmeldebarrieren, Cloudflare-Meldungen, Zugriff verweigerte Meldungen oder institutionelle Zugriffsbarrieren stoßen, brechen Sie den Vorgang sofort ab.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Vermeiden Sie wiederholtes Aktualisieren, Ändern des Pfades innerhalb derselben Website oder Warten in einer Schleife.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Verwenden Sie PubMed, PMC, Crossref, OpenAlex, Unpaywall und DOI-Metadaten als Fallback.\u003c/p\u003e39:T90d,\u003cp\u003e3. Wie man Informationen nach dem Abruf organisiert\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 3.1 Eine einheitliche Datensatzstruktur einrichten\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Alle Dokumente werden zu einem einheitlichen Datensatz zusammengefasst.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Felder:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e pmid\u003c/p\u003e\u003cp\u003e doi\u003c/p\u003e\u003cp\u003e pmcid\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Titel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Autoren\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Zeitschrift\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Journalabkürzung\u003c/p\u003e\u003cp\u003e issn\u003c/p\u003e\u003cp\u003e eissn\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Jahr\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Abstrakt\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Abfragequelle\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Evidenzniveau\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Beweis-Tags\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Papiertyp\u003c/p\u003e\u003cp\u003e URL\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 3.2 Duplikatsentfernung\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Priorität:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1. PMID-Deduplizierung.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2. Verwenden Sie DOI, um Duplikate zu entfernen, falls PMID nicht verfügbar ist.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 3. Falls kein DOI vorhanden ist, verwenden Sie lower(title) + year + first_author, um Duplikate zu entfernen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Behalte die query_source bei, die beim ersten Mal aufgerufen wurde, und protokolliere, welc"])</script><script>self.__next_f.push([1,"he Abfragen das Dokument getroffen haben.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 3.3 Klassifizierung von Beweismitteln\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Es ist notwendig zu unterscheiden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Direkte Beweise:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Die Zielspezies, das Gewebe, der Zelltyp, das Modell und die Behandlungsbedingungen sind direkt aufeinander abgestimmt.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Indirekte Beweise:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Angrenzende Systeme, ähnliche Modelle und ähnliche Mechanismen werden unterstützt, es handelt sich dabei jedoch nicht um direkte Systeme zur Lösung von Benutzerproblemen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Es wurden keine direkten Beweise gefunden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Lediglich Hintergrundinformationen, Spekulationen, Rezensionen oder verwandte Modelle sind zu finden; direkte experimentelle Ergebnisse liegen nicht vor.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 3.4 Dokumententypkennzeichnung\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Zumindest Folgendes sollte beachtet werden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Originalforschung\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Rezension\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Protokoll\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Vorabdruck\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Datensatz/Ressource\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • klinische Studie\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Methodenpapier\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 3.5 Sortierregeln\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Empfohlene Sortierung:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1. Originalforschung mit direkten Beweisen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2. Forschung zu Schlüsselmechanismen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 3. Neueste wichtige Forschungsergebnisse.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 4. Klassische Grundlagenstudien.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 5. Hochwertige Rezension.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 6. Indirekte Beweise.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Sortieren Sie nicht allein nach dem Impact-Faktor (IF). Der IF ist ein Indikator auf Zeitschriftenebene und sagt nichts über die Qualität eines einzelnen Artikels aus.\u003c/p\u003e3a:T74e,\u003cp\u003e4. Wie man Zitate in einer Antwort strukturiert\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 4.1 Format für Textzitate\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Alle Textzitate müssen anklickbar sein.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Format:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Markdown\u003c/p\u003e\u003cp\u003e [[1. **Zeitschrift**, Jahr]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Beispiel:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Markdown\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Frühere Studien haben in humanen retinalen Organoiden einen mit dem Entwicklungsstadium zusammenhängenden Photorezeptorstress und eine Degeneration beobachtet [[1. **Cell Stem Cell**, 2019]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/xxxxxxx/).\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schreiben Sie es nicht so:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e [1]\u003c/p\u003e\u003cp\u003e (PMID: xxxxx)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Siehe Referenz 1\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 4.2 Empfohlene Antwortstruktur\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Erster Absatz: Direkte Schlussfolgerung.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Fazit: Es liegen zwar einschlägige Berichte vor, die direkten Beweise konzentrieren sich jedoch hauptsächlich auf...; direkte Beweise bezüglich... fehlen noch.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Zweiter Absatz: Klassifizierung der Beweismittel.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Direkte Beweise:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e - Referenz A: ...\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Indirekte Beweise:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e - Referenz B: ...\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Es wurden keine direkten Beweise gefunden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e - In dieser Runde nicht gefunden...\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Dritter Absatz: Zusammenfassung des Mechanismus.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Nach Themen gruppieren, zum Beispiel:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Apoptose-/Caspase-Signalweg\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • oxidativer Stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • mitochondriale Dysfunktion\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • ER-Stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Hypoxie/metabolischer Stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Entzündung\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Entwicklungsdiskrepanz\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Vierter Absatz: Forschungslücke.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Geben Sie klar an, bei welchen Punkten es an direkten Beweisen mangelt.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Fünfter Absatz: Inspiration aus dem Experiment.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Falls der Benutzer ein Versuchsdesign benötigt, geben Sie bitte den Marker, den Test, den Zeitpunkt und die Kontrollgruppe an.\u003c/p\u003e3b:T1831,6. IF 核查与标注\n6.1 先说明 IF 核查的现实限制\n正常情况下，官方 Journal Impact Factor 来自 Clarivate Journal Citation Reports（JCR）。但任意外部 Agent 通常没有 Clarivate/JCR 账号，也没有本地 JCR 表，所以不要通过这个路径核查。\n```\n6.2 IF skill 的实际方法\n主要路线：\n1. 如果输入是 PMID，先用 NCBI E-utilities 获取 PubMed metadata。\n- 获取 FullJournalName。 - 获取 Source / ISO abbreviation。 - 获取 ISSN / eISSN。 - 获取标题、年份、DOI 等辅助字段。\n2. 用公开的 iikx / 爱科学移动端 JSON 接口查询期刊。\n搜索接口：\n```text\nhttps://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci\u0026c=index\u0026a=info\u0026keyword=\u003cjournal_query\u003e\n```\n详情接口：\n```text\nhttps://m.i"])</script><script>self.__next_f.push([1,"ikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail\u0026id=\u003cid\u003e\u0026classid=\u003cclassid\u003e\n```\n3. 对搜索结果做保守匹配。\n- 优先 exact normalized journal title match。 - 其次 exact abbreviation match。 - 对短词和宽泛词非常谨慎。 - 不接受明显 substring 误配，例如 Nature 被误配成 Nature Reviews 系列。 - 如果匹配不稳，返回 ambiguous / not_found，而不是猜。\n4. 如果 PubMed 给的是缩写，尝试用 NLM Catalog 扩展为全称或 alternate title。\nNLM Catalog 搜索接口仍然是 NCBI E-utilities：\n```text\nhttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog\u0026term=\u003cabbr\u003e[Title Abbreviation]\u0026retmode=xml\u0026retmax=1\n```\n然后用 ESummary 取 Title / TitleAlternate。\n5. 从 iikx detail 结果中读取：\n- impact factor。 - IF 年份。 - JCR quartile。 - CAS / 中科院分区，如果有。 - source URL。 - match confidence。\n6. 标注时不把 IF 年份写进正文紧凑标注。\n最终标注只写：\n```text\n*｛IF＝X，Qn｝*\n```\n如果失败：\n```text\n*｛IF＝待核验｝*\n```\n或：\n```text\n*｛IF＝未检出｝*\n```\n6.3 具体步骤\n对每篇文献执行以下流程。\n第一步：准备期刊查询名。\n优先从 PubMed metadata 取：\n```text\nFullJournalName\nISOAbbreviation / Source\nISSN\neISSN\n```\n如果只有 DOI，则先用 Crossref 或 OpenAlex 取期刊名。\nCrossref：\n```text\nhttps://api.crossref.org/works/\u003cDOI\u003e\n```\nOpenAlex：\n```text\nhttps://api.openalex.org/works/https://doi.org/\u003cDOI\u003e\n```\n第二步：规范化期刊名。\n规范化规则：\n• 全部小写。\n• HTML unescape。\n• 将 \u0026 替换为 and。\n• 去除标点。\n• 多个空格合并。\n• 比较时可同时使用 compact 形式，即去除所有空格。\n示例伪代码：\n```python\nimport re, html\n \ndef norm(s):\n s = html.unescape(s or '').lower()\n s = re.sub(r'\u0026', ' and ', s)\n s = re.sub(r'[^a-z0-9]+', ' ', s)\n return re.sub(r'\\s+', ' ', s).strip()\n \ndef compact(s):\n return norm(s).replace(' ', '')\n```\n第三步：查询 iikx 搜索接口。\n```text\nhttps://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci\u0026c=index\u0026a=info\u0026keyword=\u003cjournal_query\u003e\n```\n建议设置 User-Agent，例如：\n```text\nMozilla/5.0\n```\n如果第一页没找到 exact match，可以有限翻页，例如最多 8 页。\n翻页参数通常为：\n```text\npage=2\npage=3\n```\n第四步：从搜索结果中选候选。\n候选字段通常包括：\n```text\nid\nclassid\ntitle\nsmalltitle\nIF 或 IF2024\nzky2020\nurl\n```\n匹配规则：\n• 如果 compact(query) == compact(candidate.title)，接受。\n• 如果 norm(query) == norm(candidate.title)，接受。\n• 如果 compact(query) == compact(candidate.smalltitle)，接受。\n• 如果 norm(query) == norm(candidate.smalltitle)，接受。\n• 如果只是 substring，不要直接接受，除非 query 足够长且无歧义。\n• 对 Nature、Science、Cell、Brain、Vision、Retina 等短词尤其谨慎。\n第五步：如果没有匹配，用 NLM Catalog 扩展缩写。\n例如 PubMed 里 Source 是：\n```text\nFree Radic Biol Med\n```\n可以查：\n```text\nhttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog\u0026term=Free%20Radic%20Biol%20Med%5BTitle%20Abbreviation%5D\u0026retmode=xml\u0026retmax=1\n```\n拿到 NLM Catalog ID 后，再用：\n```text\nhttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi?db=nlmcatalog\u0026id=\u003cid\u003e\u0026retmode=xml\n```\n读取：\n```text\nTitle\nTitleAlternate\n```\n然后用这些全称再查 iikx。\n第六步：查 iikx 详情接口。\n如果搜索结果里有：\n```text\nid=\u003cid\u003e\nclassid=\u003cclassid\u003e\n```\n调用：\n```text\nhttps://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail\u0026id=\u003cid\u003e\u0026classid=\u003cclassid\u003e\n```\n从 detail 中读取：\n```text\nIF2024, IF2023, IF2022 ...\nIF\nzky2020 或其他 JCR quartile 字段\njcr22 / jcr12 或分区字段\nissn\neissn\ntitle\nsmalltitle\ncategory\n```\n第七步：选择最新 IF。\n在返回字段中查找所有形如：\n```text\nIF20xx\n```\n例如：\n```text\nIF2024\nIF2023\nIF2022\n```\n选年份最大的有效数字。\n如果没有 IF20xx，则尝试读取：\n```text\nIF\nif_value\n```\n如果没有有效值，则标为未检出。\n第八"])</script><script>self.__next_f.push([1,"步：输出置信度和标注。\n如果 exact title / abbreviation 命中，并且 detail 返回有效 IF：\n```text\n*｛IF＝X，Qn｝*\n```\n如果匹配不确定：\n```text\n*｛IF＝待核验｝*\n```\n如果公开接口没有结果：\n```text\n*｛IF＝未检出｝*\n```\n6.4 IF 标注格式\n固定格式：\n```text\n*｛IF＝X，Qn｝*\n```\n示例：\n```markdown\nSmith J et al., **Neuron** (2020), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *｛IF＝15.0，Q1｝*\n```\n注意：\n• IF 标注内部不写 JCR 年份。\n• 不写“2024 JCR IF”。\n• 不写“JCR 2024”。\n• 年份只保留在文献发表年份处。\n• 如果 IF 为 0.0、空值、来源不稳、匹配不稳，不展示数字。\n6.5 IF 核查失败时的标准处理\n不要猜。\n不要用期刊名印象补数字。\n不要用大模型记忆补 IF。\n失败时只允许三种状态：\n```text\n*｛IF＝待核验｝*\n```\n用于：\n• 搜索结果模糊。\n• 有多个相似期刊。\n• 只找到缩写但无法确认全称。\n• 公开来源返回的 IF 可疑。\n```text\n*｛IF＝未检出｝*\n```\n用于：\n• 公开接口没有结果。\n• 期刊不在 SCI / JCR 覆盖范围。\n• 新刊暂无 IF。\n```text\n*｛IF＝不可公开核验｝*\n```\n用于：\n• 用户要求必须官方 JCR，但当前 Agent 没有 Clarivate/JCR 权限。3c:T1e64,\u003cp\u003e6. IF 核查与标注\u003c/p\u003e\u003cp\u003e6.1 先说明 IF 核查的现实限制\u003c/p\u003e\u003cp\u003e正常情况下，官方 Journal Impact Factor 来自 Clarivate Journal Citation Reports（JCR）。但任意外部 Agent 通常没有 Clarivate/JCR 账号，也没有本地 JCR 表，所以不要通过这个路径核查。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e6.2 IF skill 的实际方法\u003c/p\u003e\u003cp\u003e主要路线：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e1. 如果输入是 PMID，先用 NCBI E-utilities 获取 PubMed metadata。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e- 获取 FullJournalName。 - 获取 Source / ISO abbreviation。 - 获取 ISSN / eISSN。 - 获取标题、年份、DOI 等辅助字段。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2. 用公开的 iikx / 爱科学移动端 JSON 接口查询期刊。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e搜索接口：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci\u0026amp;c=index\u0026amp;a=info\u0026amp;keyword=\u0026lt;journal_query\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e详情接口：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail\u0026amp;id=\u0026lt;id\u0026gt;\u0026amp;classid=\u0026lt;classid\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e3. 对搜索结果做保守匹配。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e- 优先 exact normalized journal title match。 - 其次 exact abbreviation match。 - 对短词和宽泛词非常谨慎。 - 不接受明显 substring 误配，例如 Nature 被误配成 Nature Reviews 系列。 - 如果匹配不稳，返回 ambiguous / not_found，而不是猜。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e4. 如果 PubMed 给的是缩写，尝试用 NLM Catalog 扩展为全称或 alternate title。\u003c/p\u003e\u003cp\u003eNLM Catalog 搜索接口仍然是 NCBI E-utilities：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog\u0026amp;term=\u0026lt;abbr\u0026gt;[Title Abbreviation]\u0026amp;retmode=xml\u0026amp;retmax=1\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e然后用 ESummary 取 Title / TitleAlternate。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e5. 从 iikx detail 结果中读取：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e- impact factor。 - IF 年份。 - JCR quartile。 - CAS / 中科院分区，如果有。 - source URL。 - match confidence。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e6. 标注时不把 IF 年份写进正文紧凑标注。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e最终标注只写：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e*｛IF＝X，Qn｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果失败：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e*｛IF＝待核验｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e或：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e*｛IF＝未检出｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e6.3 具体步骤\u003c/p\u003e\u003cp\u003e对每篇文献执行以下流程。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第一步：准备期刊查询名。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e优先从 PubMed metadata 取：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eFullJournalName\u003c/p\u003e\u003cp\u003eISOAbbreviation / Source\u003c/p\u003e\u003cp\u003eISSN\u003c/p\u003e\u003cp\u003eeISSN\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果只有 DOI，则先用 Crossref 或 OpenAlex 取期刊名。\u003c/p\u003e\u003cp\u003eCrossref：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://api.crossref.org/works/\u0026lt;DOI\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003eOpenAlex：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://api.openalex.org/works/https://doi.org/\u0026lt;DOI\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第二步：规范化期刊名。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e规范化规则：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 全"])</script><script>self.__next_f.push([1,"部小写。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• HTML unescape。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 将 \u0026amp; 替换为 and。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 去除标点。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 多个空格合并。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 比较时可同时使用 compact 形式，即去除所有空格。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e示例伪代码：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```python\u003c/p\u003e\u003cp\u003eimport re, html\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003edef norm(s):\u003c/p\u003e\u003cp\u003e s = html.unescape(s or \u0026apos;\u0026apos;).lower()\u003c/p\u003e\u003cp\u003e s = re.sub(r\u0026apos;\u0026amp;\u0026apos;, \u0026apos; and \u0026apos;, s)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e s = re.sub(r\u0026apos;[^a-z0-9]+\u0026apos;, \u0026apos; \u0026apos;, s)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e return re.sub(r\u0026apos;\\s+\u0026apos;, \u0026apos; \u0026apos;, s).strip()\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003edef compact(s):\u003c/p\u003e\u003cp\u003e return norm(s).replace(\u0026apos; \u0026apos;, \u0026apos;\u0026apos;)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第三步：查询 iikx 搜索接口。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci\u0026amp;c=index\u0026amp;a=info\u0026amp;keyword=\u0026lt;journal_query\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e建议设置 User-Agent，例如：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eMozilla/5.0\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果第一页没找到 exact match，可以有限翻页，例如最多 8 页。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e翻页参数通常为：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003epage=2\u003c/p\u003e\u003cp\u003epage=3\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第四步：从搜索结果中选候选。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e候选字段通常包括：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eid\u003c/p\u003e\u003cp\u003eclassid\u003c/p\u003e\u003cp\u003etitle\u003c/p\u003e\u003cp\u003esmalltitle\u003c/p\u003e\u003cp\u003eIF 或 IF2024\u003c/p\u003e\u003cp\u003ezky2020\u003c/p\u003e\u003cp\u003eurl\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e匹配规则：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 如果 compact(query) == compact(candidate.title)，接受。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 如果 norm(query) == norm(candidate.title)，接受。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 如果 compact(query) == compact(candidate.smalltitle)，接受。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 如果 norm(query) == norm(candidate.smalltitle)，接受。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 如果只是 substring，不要直接接受，除非 query 足够长且无歧义。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 对 Nature、Science、Cell、Brain、Vision、Retina 等短词尤其谨慎。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第五步：如果没有匹配，用 NLM Catalog 扩展缩写。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e例如 PubMed 里 Source 是：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eFree Radic Biol Med\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e可以查：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog\u0026amp;term=Free%20Radic%20Biol%20Med%5BTitle%20Abbreviation%5D\u0026amp;retmode=xml\u0026amp;retmax=1\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e拿到 NLM Catalog ID 后，再用：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi?db=nlmcatalog\u0026amp;id=\u0026lt;id\u0026gt;\u0026amp;retmode=xml\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e读取：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eTitle\u003c/p\u003e\u003cp\u003eTitleAlternate\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e然后用这些全称再查 iikx。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第六步：查 iikx 详情接口。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果搜索结果里有：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eid=\u0026lt;id\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003eclassid=\u0026lt;classid\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e调用：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003ehttps://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail\u0026amp;id=\u0026lt;id\u0026gt;\u0026amp;classid=\u0026lt;classid\u0026gt;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e从 detail 中读取：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eIF2024, IF2023, IF2022 ...\u003c/p\u003e\u003cp\u003eIF\u003c/p\u003e\u003cp\u003ezky2020 或其他 JCR quartile 字段\u003c/p\u003e\u003cp\u003ejcr22 / jcr12 或分区字段\u003c/p\u003e\u003cp\u003eissn\u003c/p\u003e\u003cp\u003eeissn\u003c/p\u003e\u003cp\u003etitle\u003c/p\u003e\u003cp\u003esmalltitle\u003c/p\u003e\u003cp\u003ecategory\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第七步：选择最新 IF。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e在返回字段中查找所有形如：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eIF20xx\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e例如：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eIF2024\u003c/p\u003e\u003cp\u003eIF2023\u003c/p\u003e\u003cp\u003eIF2022\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e选年份最大的有效数字。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果没有 IF20xx，则尝试读取：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003eIF\u003c/p\u003e\u003cp\u003eif_value\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果没有有效值，则标为未检出。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第八步：输出置信度和标注。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果 exact title / abbreviation 命中，并且 detail 返回有效 IF：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e*｛IF＝X，Qn｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果匹配不确定：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e*｛IF＝待核验｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果公开接口没有结果：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e*｛IF＝未检出｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e6.4 IF 标注格式\u003c/p\u003e\u003cp\u003e固定格式：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e*｛IF＝X，Qn｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e示例：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```markdown\u003c/p\u003e\u003cp\u003eSmith J et al., **Neuron** (2020), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *｛IF＝15.0，Q1｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e注意：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• IF 标注内部不写 JCR 年份。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 不写“2024 JCR IF”。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• "])</script><script>self.__next_f.push([1,"不写“JCR 2024”。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 年份只保留在文献发表年份处。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 如果 IF 为 0.0、空值、来源不稳、匹配不稳，不展示数字。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e6.5 IF 核查失败时的标准处理\u003c/p\u003e\u003cp\u003e不要猜。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e不要用期刊名印象补数字。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e不要用大模型记忆补 IF。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e失败时只允许三种状态：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e*｛IF＝待核验｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e用于：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 搜索结果模糊。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 有多个相似期刊。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 只找到缩写但无法确认全称。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 公开来源返回的 IF 可疑。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e*｛IF＝未检出｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e用于：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 公开接口没有结果。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 期刊不在 SCI / JCR 覆盖范围。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 新刊暂无 IF。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e*｛IF＝不可公开核验｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e用于：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 用户要求必须官方 JCR，但当前 Agent 没有 Clarivate/JCR 权限。\u003c/p\u003e3d:T2671,\u003cp\u003e6. IF-Verifizierung und -Kennzeichnung\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 6.1 Zunächst wollen wir die praktischen Grenzen von IF-Abfragen erläutern.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Normalerweise stammt der offizielle Journal Impact Factor aus den Clarivate Journal Citation Reports (JCR). Da externe Dienstleister in der Regel jedoch weder über ein Clarivate/JCR-Konto noch über eine lokale JCR-Tabelle verfügen, sollten Sie ihn nicht auf diesem Weg überprüfen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 6.2 Praktische Methoden zur Anwendung der IF-Fertigkeit\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Hauptroute:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1. Falls es sich bei der Eingabe um eine PMID handelt, verwenden Sie zunächst die NCBI E-Utilities, um PubMed-Metadaten zu erhalten.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e - Vollständigen Zeitschriftennamen abrufen. - Quell-/ISO-Abkürzung abrufen. - ISSN/eISSN abrufen. - Zusatzfelder wie Titel, Jahr und DOI abrufen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2. Verwenden Sie die öffentlich verfügbare mobile JSON-Schnittstelle iikx/iscience, um Zeitschriften abzufragen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Such-API:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci\u0026c=index\u0026a=info\u0026keyword=\u003cjournal_query\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Details zur API:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail\u0026id=\u003cid\u003e\u0026classid=\u003cclassid\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 3. Führen Sie eine konservative Suche in den Suchergebnissen durch.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e - Priorisiert exakte Übereinstimmungen mit normalisierten Zeitschriftentiteln. - Priorisiert außerdem exakte Übereinstimmungen mit Abkürzungen. - Geht bei kurzen und allgemeinen Begriffen besonders vorsichtig vor. - Akzeptiert keine offensichtlichen Teilstring-Abweichungen, wie z. B. die Verwechslung von „Nature“ mit der Reihe „Nature Reviews“. - Gibt bei instabilen Übereinstimmungen mehrdeutige oder nicht gefundene Ergebnisse zurück, anstatt zu raten.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 4. Falls PubMed eine Abkürzung angibt, versuchen Sie, diese mithilfe des NLM-Katalogs in den vollständigen Namen oder einen alternativen Titel umzuwandeln.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Die Suchoberfläche des NLM-Katalogs bleibt NCBI E-Utilities:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog\u0026term=\u003cabbr\u003e[Titelabkürzung]\u0026retmode=xml\u0026retmax=1\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Verwenden Sie anschließend ESummary, um den Titel / alternativen Titel zu erhalten.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 5. Lesen Sie die detaillierten Ergebnisse von iikx:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e - Impact-Faktor. - IF-Jahr. - JCR-Quartil. - CAS/CAS-Quartil (falls zutreffend). - Quell-URL. - Konfidenzintervall der Übereinstimmung.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 6. Geben Sie das IF-Jahr nicht im Haupttext an; verwenden Sie stattdessen kompakte Anmerkungen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Die abschließende Anmerkung sollte lediglich Folgendes lauten:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e *{IF＝X，Qn}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Falls es fehlschlägt:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e *{IF=Überprüfung ausstehend}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e oder:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e *{IF=Nicht erkannt}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 6.3 Spezifische Schritte\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Führen Sie für jedes Dokument die folgende Vorgehensweise durch.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schritt 1: Den Namen der Zeitschrift für die Suche vorbereiten.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Priorisieren Sie den Abruf von Metadaten aus PubMed:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Vollständiger Zeitschriftenname\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ISO-Abkürzung / Quelle\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ISSN\u003c"])</script><script>self.__next_f.push([1,"/p\u003e\u003cp\u003e eISSN\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Falls nur eine DOI verfügbar ist, verwenden Sie zunächst Crossref oder OpenAlex, um den Namen der Zeitschrift zu ermitteln.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Crossref:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://api.crossref.org/works/\u003cDOI\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e OpenAlex:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://api.openalex.org/works/https://doi.org/\u003cDOI\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schritt 2: Standardisierung der Zeitschriftennamen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Standardisierungsregeln:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Alles kleingeschrieben.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • HTML-Entschlüsselung.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Ersetzen Sie \u0026 durch und.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Entfernen Sie die Interpunktion.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Mehrere Leerzeichen kombinieren.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Beim Vergleichen kann man auch die Kurzform verwenden, bei der alle Leerzeichen entfernt werden.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Beispiel-Pseudocode:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Python\u003c/p\u003e\u003cp\u003e import re, html\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e def norm(s):\u003c/p\u003e\u003cp\u003e s = html.unescape(s or '').lower()\u003c/p\u003e\u003cp\u003e s = re.sub(r'\u0026', ' and ', s)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e s = re.sub(r'[^a-z0-9]+', ' ', s)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e return re.sub(r'\\s+', ' ', s).strip()\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e def compact(s):\u003c/p\u003e\u003cp\u003e return norm(s).replace(' ', '')\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schritt 3: Abfrage der iikx-Suchschnittstelle.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci\u0026c=index\u0026a=info\u0026keyword=\u003cjournal_query\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Es wird empfohlen, einen User-Agent festzulegen, zum Beispiel:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Mozilla/5.0\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wenn auf der ersten Seite keine exakte Übereinstimmung gefunden wird, können Sie eine begrenzte Anzahl von Seiten durchblättern, zum Beispiel bis zu 8 Seiten.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Die Parameter für das Umblättern sind üblicherweise:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Seite=2\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Seite=3\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schritt 4: Wählen Sie Kandidaten aus den Suchergebnissen aus.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Kandidatenfelder umfassen typischerweise:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Ausweis\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Klassen-ID\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Titel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Kleiner Titel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e IF oder IF2024\u003c/p\u003e\u003cp\u003e zky2020\u003c/p\u003e\u003cp\u003e URL\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Matching-Regeln:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Wenn compact(query) == compact(candidate.title), akzeptiere.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Wenn norm(query) == norm(candidate.title), akzeptiere.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Wenn compact(query) == compact(candidate.smalltitle), akzeptiere.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Wenn norm(query) == norm(candidate.smalltitle), akzeptiere.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Eine Teilzeichenkette wird nur akzeptiert, wenn die Abfrage lang genug und eindeutig ist.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Seien Sie besonders vorsichtig mit kurzen Wörtern wie Natur, Wissenschaft, Zelle, Gehirn, Sehen und Netzhaut.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schritt 5: Falls keine Übereinstimmung gefunden wird, verwenden Sie die erweiterte Abkürzung aus dem NLM-Katalog.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e In PubMed lautet die Quelle beispielsweise:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Freie Radikale Biol Med\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Sie können Folgendes überprüfen:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog\u0026term=Free%20Radic%20Biol%20Med%5BTitle%20Abbreviation%5D\u0026retmode=xml\u0026retmax=1\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Nachdem Sie die NLM-Katalog-ID erhalten haben, verwenden Sie sie wie folgt:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi?db=nlmcatalog\u0026id=\u003cid\u003e\u0026retmode=xml\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Lesen:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Titel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Alternativer Titel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Verwenden Sie dann diese vollständigen Namen, um nach iikx zu suchen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schritt 6: Überprüfen Sie die iikx-Details-Oberfläche.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wenn die Suchergebnisse Folgendes enthalten:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e id=\u003cid\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e classid=\u003cclassid\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Anruf:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail\u0026id=\u003cid\u003e\u0026classid=\u003cclassid\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Aus dem Detail lesen:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e IF2024, IF2023, IF2022 ...\u003c/p\u003e\u003cp\u003e WENN\u003c/p\u003e\u003cp\u003e zky2020 oder andere JCR-Quartilsfelder\u003c/p\u003e\u003cp\u003e jcr22 / jcr12 oder Partitionsfeld\u003c/p\u003e\u003cp\u003e issn\u003c/p\u003e\u003cp\u003e eissn\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Titel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Kleiner Titel\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Kategorie\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schritt 7: Wählen Sie die neueste IF-Anweisung aus.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Durchsuchen Sie die zurückgegebenen Felder nach allen Vorkommen des folgenden Formulars:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e IF20xx\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Zum Beispiel:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e IF2024\u003c/p\u003e\u003cp\u003e IF2023\u003c/"])</script><script>self.__next_f.push([1,"p\u003e\u003cp\u003e IF2022\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wählen Sie das Jahr mit der größten signifikanten Ziffer.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Falls IF20xx nicht vorhanden ist, versuchen Sie Folgendes zu lesen:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e WENN\u003c/p\u003e\u003cp\u003e if_value\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wird kein gültiger Wert gefunden, wird er als nicht erkannt markiert.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Schritt 8: Konfidenzniveau und Bezeichnung ausgeben.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wenn der genaue Titel/die Abkürzung übereinstimmt und die Detailabfrage ein gültiges Ergebnis liefert:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e *{IF＝X，Qn}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wenn der Ausgang des Spiels ungewiss ist:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e *{IF=Überprüfung ausstehend}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wenn die öffentliche API keine Ergebnisse liefert:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e *{IF=Nicht erkannt}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 6.4 IF-Anmerkungsformat\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Festes Format:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e *{IF＝X，Qn}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Beispiel:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Markdown\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Smith J et al., **Neuron** (2020), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=15.0, Q1}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Beachten:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Das JCR-Jahr wird nicht innerhalb der IF-Anmerkung angegeben.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Schreiben Sie nicht \"2024 JCR IF\".\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Schreiben Sie nicht \"JCR 2024\".\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Lediglich das Erscheinungsjahr wird beibehalten.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Wenn die IF-Funktion 0,0 oder null ist, eine instabile Quelle oder eine instabile Übereinstimmung aufweist, wird die Zahl nicht angezeigt.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 6.5 Standardbehandlung für IF-Prüffehler\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Nicht raten.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Verwenden Sie nicht den Namen der Zeitschrift, um die Nummern einzutragen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Verwenden Sie keine großen Modelle, um IF-Anweisungen auswendig zu lernen und auszufüllen.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Im Fehlerfall sind nur drei Zustände zulässig:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e *{IF=Überprüfung ausstehend}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Verwendungszweck:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Die Suchergebnisse sind ungenau.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Es gibt mehrere ähnliche Zeitschriften.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Es wurde lediglich die Abkürzung gefunden, der vollständige Name konnte nicht bestätigt werden.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Die von öffentlich zugänglichen Quellen zurückgegebenen IF-Werte sind fragwürdig.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e *{IF=Nicht erkannt}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Verwendungszweck:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Die öffentliche Schnittstelle lieferte keine Ergebnisse.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Die Zeitschrift ist nicht im SCI/JCR gelistet.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Die neue Ausgabe enthält noch kein IF.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e *{IF=Nicht öffentlich überprüfbar}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Verwendungszweck:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Der Benutzer benötigt einen offiziellen JCR, aber der aktuelle Agent verfügt nicht über Clarivate/JCR-Berechtigungen.\u003c/p\u003e3e:T4d3,8. 可复现伪代码\n```python\nqueries = build_queries(user_question)\n \nall_pmids = []\nfor query in queries:\n pmids = ncbi_esearch(query, retmax=20, sort='relevance')\n all_pmids.extend(pmids)\n \npmids = deduplicate_keep_order(all_pmids)\n \nmetadata = ncbi_esummary(pmids)\nabstracts = ncbi_efetch_abstract(pmids)\n \nrecords = merge_metadata_and_abstracts(metadata, abstracts)\nrecords = tag_evidence(records, user_question)\nrecords = rank_records(records)\nselected = select_top_records(records)\n \nif need_fulltext:\n for record in selected_key_records:\n pmcid = idconv_pmid_to_pmcid(record.pmid)\n if pmcid:\n record.fulltext = fetch_bioc_or_pmc_xml(pmcid)\n \nfor record in selected:\n journal_query = record.full_journal_name or record.journal_abbrev\n if_result = lookup_if_public_iikx(journal_query)\n if if_result.confident:\n record.if_annotation = f'*｛IF＝{if_result.if_value}，{if_result.quartile}｝*'\n elif if_result.ambiguous:\n record.if_annotation = '*｛IF＝待核验｝*'\n else:\n record.if_annotation = '*｛IF＝未检出｝*'\n \nanswer = compose_answer(\n conclusion,\n evidence_groups,\n clickable_body_citations,\n full_reference_list_with_if\n)\n```3f:T5f8,\u003cp\u003e8. 可复现伪代码\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```python\u003c/p\u003e\u003cp\u003equeries = build_queries(user_question)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003eall_pmids = []\u003c/p\u003e\u003cp\u003efor query in queries:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e pmids = ncbi_esearch(query, retmax=20, sort=\u0026apos;relevance\u0026apos;)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e all_pmids.extend(pmids)"])</script><script>self.__next_f.push([1,"\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003epmids = deduplicate_keep_order(all_pmids)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003emetadata = ncbi_esummary(pmids)\u003c/p\u003e\u003cp\u003eabstracts = ncbi_efetch_abstract(pmids)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003erecords = merge_metadata_and_abstracts(metadata, abstracts)\u003c/p\u003e\u003cp\u003erecords = tag_evidence(records, user_question)\u003c/p\u003e\u003cp\u003erecords = rank_records(records)\u003c/p\u003e\u003cp\u003eselected = select_top_records(records)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003eif need_fulltext:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e for record in selected_key_records:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e pmcid = idconv_pmid_to_pmcid(record.pmid)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e if pmcid:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e record.fulltext = fetch_bioc_or_pmc_xml(pmcid)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003efor record in selected:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e journal_query = record.full_journal_name or record.journal_abbrev\u003c/p\u003e\u003cp\u003e if_result = lookup_if_public_iikx(journal_query)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e if if_result.confident:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e record.if_annotation = f\u0026apos;*｛IF＝{if_result.if_value}，{if_result.quartile}｝*\u0026apos;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e elif if_result.ambiguous:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e record.if_annotation = \u0026apos;*｛IF＝待核验｝*\u0026apos;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e else:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e record.if_annotation = \u0026apos;*｛IF＝未检出｝*\u0026apos;\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003eanswer = compose_answer(\u003c/p\u003e\u003cp\u003e conclusion,\u003c/p\u003e\u003cp\u003e evidence_groups,\u003c/p\u003e\u003cp\u003e clickable_body_citations,\u003c/p\u003e\u003cp\u003e full_reference_list_with_if\u003c/p\u003e\u003cp\u003e)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e40:T5d1,\u003cp\u003e8. Reproduzierbarer Pseudocode\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Python\u003c/p\u003e\u003cp\u003e queries = build_queries(user_question)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e all_pmids = []\u003c/p\u003e\u003cp\u003e für Abfrage in Abfragen:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e pmids = ncbi_esearch(query, retmax=20, sort='relevance')\u003c/p\u003e\u003cp\u003e all_pmids.extend(pmids)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e pmids = deduplicate_keep_order(all_pmids)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e metadata = ncbi_esummary(pmids)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e abstracts = ncbi_efetch_abstract(pmids)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e records = merge_metadata_and_abstracts(metadata, abstracts)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e records = tag_evidence(records, user_question)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Datensätze = rank_records(Datensätze)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ausgewählt = select_top_records(records)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e falls Volltext benötigt wird:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e für Datensatz in selected_key_records:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e pmcid = idconv_pmid_to_pmcid(record.pmid)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e if pmcid:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e record.fulltext = fetch_bioc_or_pmc_xml(pmcid)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Für Datensätze in der Auswahl:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e journal_query = record.full_journal_name or record.journal_abbrev\u003c/p\u003e\u003cp\u003e if_result = lookup_if_public_iikx(journal_query)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e if_result.confident:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e record.if_annotation = f'*{IF＝{if_result.if_value}，{if_result.quartile}｝*'\u003c/p\u003e\u003cp\u003e elif if_result.ambiguous:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e record.if_annotation = '*{IF＝Pending Verification}*'\u003c/p\u003e\u003cp\u003e anders:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e record.if_annotation = '*{IF＝Nicht erkannt}*'\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Antwort = zusammengesetzte_Antwort(\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Abschluss\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Evidenzgruppen,\u003c/p\u003e\u003cp\u003e klickbare_Zitate im Fließtext,\u003c/p\u003e\u003cp\u003e vollständige Referenzliste mit Wenn\u003c/p\u003e\u003cp\u003e )\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e41:T51f,\u003cp\u003e9. Empfohlene Vorlage für die endgültige Lieferung\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Markdown\u003c/p\u003e\u003cp\u003e abschließend:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ...\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Evidenzgrad:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Direkte Beweise:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e - ……[[1. **Zeitschrift**, Jahr]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Indirekte Beweise:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e - …[[2. **Zeitschrift**, Jahr]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Es wurden keine direkten Beweise gefunden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e - ……\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Mechanismusübersicht:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1. ……\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2. ……\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Suchgrenzen:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Diese Suchrunde umfasste hauptsächlich PubMed, PMC, BioC und bioRxiv. Die erste Sichtung erfolgte anhand von Metadaten und Abstracts, wobei nur die wichtigsten Dokumente einer Volltextprüfung unterzogen wurden. Die IF-Annotationen basierten auf öffentlich zugänglichen Quellen; Dokumente, die nicht mit hoher Sicherheit zugeordnet werden konnten, wurden als „Verifizierung ausstehend“ oder „Nicht gefunden“ gekennzeichnet.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Vollständige Liste der Literaturinformationen:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1. Smith J et al., **Journal Name** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=X，Q1}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2. Wang X et al., **Zeitschriftenname** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *{IF=Wird noch geprüft}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e42:T6"])</script><script>self.__next_f.push([1,"fe,Diese Anwendung bietet Nutzern umfassende und reproduzierbare Dienste zur Recherche und Analyse biomedizinischer Literatur. Sie analysiert intelligent Schlüsselelemente wie Forschungsthemen, biologische Systeme und Beziehungstypen anhand der natürlichsprachlichen Fragen der Nutzer und entwickelt darauf basierend mehrstufige und vielseitige Suchstrategien, um relevante Literatur präzise zu finden. Zu den Kernfunktionen gehören die effiziente Suche nach Abstracts und Metadaten aus maßgeblichen Datenbanken wie PubMed und NCBI E-Utilities sowie die Volltextprüfung ausgewählter Schlüsseldokumente, um detaillierte Informationen wie Abbildungen, experimentelle Methoden und Dosierungsparameter zu analysieren. Die Anwendung kann außerdem Preprints identifizieren und annotieren, um Nutzern Zugriff auf die neuesten Forschungsergebnisse zu gewährleisten. Schließlich entfernt die Anwendung Duplikate, klassifiziert und kategorisiert die gefundene Literatur und sortiert sie intelligent nach Relevanz, Wichtigkeit und Publikationsdatum, sodass Nutzern die wertvollsten Forschungsergebnisse zuerst angezeigt werden. Die Ausgabe der Anwendung ist klar strukturiert und umfasst direkte Schlussfolgerungen, eine hierarchisch geordnete Liste von Belegen, Zusammenfassungen der Mechanismen und Beschreibungen von Forschungslücken. Alle zitierten Literaturangaben werden mit anklickbaren Links versehen. Eine vollständige Liste der Literaturinformationen, einschließlich sorgfältig geprüfter und kommentierter Zeitschriften-Impact-Faktoren (IF), wird am Ende des Artikels angehängt. Diese sorgfältige Such- und Präsentationsmethode eignet sich besonders für Forschende, Studierende und Kliniker, die ein tiefgehendes Verständnis spezifischer biomedizinischer Themen benötigen.7:[\"$\",\"div\",null,{\"className\":\"container pt-[42px] md:pt-[100px]\",\"children\":[\"$\",\"div\",null,{\"className\":\"flex flex-col gap-5 md:gap-[60px]\",\"children\":[[\"$\",\"$L31\",null,{\"label\":\"Fähigkeiten\",\"fallbackHref\":\"/skills\"}],[\"$\",\"$L32\",null,{\"skill\":{\"id\":\"019e00d2-78ba-73bc-93d4-eae7d91298a9\",\"created_at\":\"2026-05-07T05:04:14.010Z\",\"updated_at\":\"2026-05-10T18:19:08.266Z\",\"creator_id\":\"7d8d4986-6f56-4da7-8fb5-e8e0355a3ae3\",\"name\":\"Tiefgründige und verlässliche Forschung im Bereich Bio/Medizin\",\"description\":\"Anwendungsszenarien: Durchführung einer Rechercherunde biologischer/biomedizinischer Fachliteratur und Bereitstellung detaillierter und zuverlässiger Ergebnisse für die Nutzer. 1. Nach Eingabe einer Suchanfrage analysiert das System die Frage und die Schlüsselwörter. 2. Literaturrecherche über öffentliche und reproduzierbare Datenquellen. 3. Entfernung von Duplikaten, Stratifizierung, Klassifizierung und Sortierung der Suchergebnisse. 4. Anzeige von anklickbaren Textzitaten in der Antwort. 5. Auflistung der vollständigen Literaturinformationen am Ende des Dokuments und Kennzeichnung der Quellen mit öffentlich recherchierbaren Quellen; falls eine hochsichere Verifizierung nicht möglich ist, erfolgt die Kennzeichnung als „zu verifizieren“ oder „nicht gefunden“.\",\"type\":\"prompt-executer\",\"visibility\":\"public\",\"review_status\":\"approved\",\"icon_value\":\"Hedgehug\",\"icon_bg_color\":\"skill-bg13\",\"cover_images\":[\"https://cdn.gooo.ai/web-images/a5f4973dccb5c12acd58034ffdea6d898802a4d4be1e9568bb3088c4f635cda2\",\"https://cdn.gooo.ai/web-images/f697d3abe7d40284b9afc64c0ec008739ef2f24e668d3e36d7f7890b70206ad7\"],\"fork_count\":6,\"earned_credits\":1200,\"price\":200,\"content\":{\"steps\":[{\"instructions\":\"$33\",\"instructions_raw\":\"$34\",\"localized_instructions_raw\":\"$35\",\"tools\":{\"research\":{\"use_tool\":\"required\"}},\"tool_as_skill\":{\"id\":\"019c2855-1439-71b5-8699-936ec99b13c7\",\"name\":\"研究\"},\"at_references\":[]},{\"instructions\":\"$36\",\"instructions_raw\":\"$37\",\"localized_instructions_raw\":\"$38\",\"tools\":{\"research\":{\"use_tool\":\"required\"}},\"tool_as_skill\":{\"id\":\"019c2855-1439-71b5-8699-936ec99b13c7\",\"name\":\"研究\"},\"at_references\":[]},{\"instructions\":\"3. 检索后如何整理信息\\n3.1 建立统一记录结构\\n每篇文献整理成统一 record。\\n字段：\\n```text\\npm"])</script><script>self.__next_f.push([1,"id\\ndoi\\npmcid\\ntitle\\nauthors\\njournal\\njournal_abbrev\\nissn\\neissn\\nyear\\nabstract\\nquery_source\\nevidence_level\\nevidence_tags\\npaper_type\\nurl\\n```\\n3.2 去重\\n优先级：\\n1. PMID 去重。\\n2. 没有 PMID 时用 DOI 去重。\\n3. 没有 DOI 时用 lower(title) + year + first_author 去重。\\n保留第一次命中的 query_source，同时记录该文献被哪些 query 命中。\\n3.3 证据分级\\n必须区分：\\n直接证据：\\n目标物种、组织、细胞类型、模型、处理条件直接命中。\\n间接证据：\\n相邻系统、相似模型、相近机制支持，但不是用户问题的直接系统。\\n未见直接证据：\\n只能找到背景、推测、综述或相邻模型，没有直接实验结果。\\n3.4 文献类型标注\\n至少标注：\\n• original research\\n• review\\n• protocol\\n• preprint\\n• dataset/resource\\n• clinical study\\n• method paper\\n3.5 排序规则\\n推荐排序：\\n1. 直接证据原始研究。\\n2. 关键机制研究。\\n3. 最新重要研究。\\n4. 经典奠基研究。\\n5. 高质量综述。\\n6. 间接证据。\\n不要只按 IF 排序。IF 是期刊层面指标，不等于单篇文献质量。\",\"instructions_raw\":\"\u003cp\u003e3. 检索后如何整理信息\u003c/p\u003e\u003cp\u003e3.1 建立统一记录结构\u003c/p\u003e\u003cp\u003e每篇文献整理成统一 record。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e字段：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003epmid\u003c/p\u003e\u003cp\u003edoi\u003c/p\u003e\u003cp\u003epmcid\u003c/p\u003e\u003cp\u003etitle\u003c/p\u003e\u003cp\u003eauthors\u003c/p\u003e\u003cp\u003ejournal\u003c/p\u003e\u003cp\u003ejournal_abbrev\u003c/p\u003e\u003cp\u003eissn\u003c/p\u003e\u003cp\u003eeissn\u003c/p\u003e\u003cp\u003eyear\u003c/p\u003e\u003cp\u003eabstract\u003c/p\u003e\u003cp\u003equery_source\u003c/p\u003e\u003cp\u003eevidence_level\u003c/p\u003e\u003cp\u003eevidence_tags\u003c/p\u003e\u003cp\u003epaper_type\u003c/p\u003e\u003cp\u003eurl\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e3.2 去重\u003c/p\u003e\u003cp\u003e优先级：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e1. PMID 去重。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2. 没有 PMID 时用 DOI 去重。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e3. 没有 DOI 时用 lower(title) + year + first_author 去重。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e保留第一次命中的 query_source，同时记录该文献被哪些 query 命中。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e3.3 证据分级\u003c/p\u003e\u003cp\u003e必须区分：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e直接证据：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e目标物种、组织、细胞类型、模型、处理条件直接命中。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e间接证据：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e相邻系统、相似模型、相近机制支持，但不是用户问题的直接系统。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e未见直接证据：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e只能找到背景、推测、综述或相邻模型，没有直接实验结果。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e3.4 文献类型标注\u003c/p\u003e\u003cp\u003e至少标注：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• original research\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• review\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• protocol\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• preprint\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• dataset/resource\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• clinical study\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• method paper\u003c/p\u003e\u003cp\u003e3.5 排序规则\u003c/p\u003e\u003cp\u003e推荐排序：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e1. 直接证据原始研究。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2. 关键机制研究。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e3. 最新重要研究。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e4. 经典奠基研究。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e5. 高质量综述。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e6. 间接证据。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e不要只按 IF 排序。IF 是期刊层面指标，不等于单篇文献质量。\u003c/p\u003e\",\"localized_instructions_raw\":\"$39\",\"tools\":{\"write\":{\"use_tool\":\"required\",\"model\":\"claude-4-5-sonnet\"}},\"tool_as_skill\":{\"id\":\"019c32a0-c571-74f0-8ae5-9262c15cced7\",\"name\":\"写作\",\"config\":{\"model\":\"claude-4-5-sonnet\"}},\"at_references\":[]},{\"instructions\":\"4. 回复中如何组织引用\\n4.1 正文引用格式\\n正文引用必须可点击。\\n格式：\\n```markdown\\n[[1. **Journal**, Year]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)\\n```\\n示例：\\n```markdown\\n已有研究在人源 retinal organoids 中观察到发育阶段相关的光感受器应激和退化现象[[1. **Cell Stem Cell**, 2019]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/xxxxxxx/)。\\n```\\n不要写成：\\n```text\\n[1]\\n(PMID: xxxxx)\\n见文献1\\n```\\n4.2 推荐回答结构\\n第一段：直接结论。\\n```text\\n结论：已有相关报道，但直接证据主要集中在……；关于……仍缺少直接证据。\\n```\\n第二段：证据分级。\\n```text\\n直接证据：\\n- 文献 A：……\\n \\n间接证据：\\n- 文献 B：……\\n \\n未见直接证据：\\n- 本轮未找到……\\n```\\n第三段：机制归纳。\\n按主题分组，例如：\\n• apoptosis / caspase pathway\\n• oxidative stress\\n• mitochondrial dysfunction\\n• ER stress\\n• hypoxia / metabolic stress\\n• inflammation\\n• developmental mismatch\\n第四段：研究空白。\\n明确说"])</script><script>self.__next_f.push([1,"明哪些问题没有直接证据。\\n第五段：实验启发。\\n如果用户需要实验设计，给出 marker、assay、time point、control。\",\"instructions_raw\":\"\u003cp\u003e4. 回复中如何组织引用\u003c/p\u003e\u003cp\u003e4.1 正文引用格式\u003c/p\u003e\u003cp\u003e正文引用必须可点击。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e格式：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```markdown\u003c/p\u003e\u003cp\u003e[[1. **Journal**, Year]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e示例：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```markdown\u003c/p\u003e\u003cp\u003e已有研究在人源 retinal organoids 中观察到发育阶段相关的光感受器应激和退化现象[[1. **Cell Stem Cell**, 2019]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/xxxxxxx/)。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e不要写成：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e[1]\u003c/p\u003e\u003cp\u003e(PMID: xxxxx)\u003c/p\u003e\u003cp\u003e见文献1\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e4.2 推荐回答结构\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第一段：直接结论。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e结论：已有相关报道，但直接证据主要集中在……；关于……仍缺少直接证据。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第二段：证据分级。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```text\u003c/p\u003e\u003cp\u003e直接证据：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e- 文献 A：……\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003e间接证据：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e- 文献 B：……\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003e未见直接证据：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e- 本轮未找到……\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第三段：机制归纳。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e按主题分组，例如：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• apoptosis / caspase pathway\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• oxidative stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• mitochondrial dysfunction\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• ER stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• hypoxia / metabolic stress\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• inflammation\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• developmental mismatch\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第四段：研究空白。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e明确说明哪些问题没有直接证据。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e第五段：实验启发。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e如果用户需要实验设计，给出 marker、assay、time point、control。\u003c/p\u003e\",\"localized_instructions_raw\":\"$3a\",\"tools\":{\"write\":{\"use_tool\":\"required\",\"model\":\"claude-4-5-sonnet\"}},\"tool_as_skill\":{\"id\":\"019c32a0-c571-74f0-8ae5-9262c15cced7\",\"name\":\"写作\",\"config\":{\"model\":\"claude-4-5-sonnet\"}},\"at_references\":[]},{\"instructions\":\"5. 文末完整文献信息列表\\n只要正文引用具体文献，文末必须附完整列表。\\n格式：\\n```markdown\\n## 完整文献信息列表\\n \\n1. Smith J et al., **Journal Name** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *｛IF＝X，Qn｝*\\n2. Wang X et al., **Journal Name** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *｛IF＝待核验｝*\\n```\\n作者格式：\\n• 1–3 位作者：列出全部。\\n• 超过 3 位：第一作者 et al.\\nPMID / DOI / URL 必须可点击。\",\"instructions_raw\":\"\u003cp\u003e5. 文末完整文献信息列表\u003c/p\u003e\u003cp\u003e只要正文引用具体文献，文末必须附完整列表。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e格式：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```markdown\u003c/p\u003e\u003cp\u003e## 完整文献信息列表\u003c/p\u003e\u003cp\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003e1. Smith J et al., **Journal Name** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *｛IF＝X，Qn｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e2. Wang X et al., **Journal Name** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *｛IF＝待核验｝*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e作者格式：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 1–3 位作者：列出全部。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 超过 3 位：第一作者 et al.\u003c/p\u003e\u003cp\u003ePMID / DOI / URL 必须可点击。\u003c/p\u003e\",\"localized_instructions_raw\":\"\u003cp\u003e5. Vollständiges Literaturverzeichnis am Ende des Artikels\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Wird im Text eine bestimmte Quelle zitiert, muss am Ende des Artikels eine vollständige Liste beigefügt werden.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Format:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```Markdown\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ## Vollständige Liste der Referenzinformationen\u003c/p\u003e\u003cp\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 1. Smith J et al., **Journal Name** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF=X，Qn}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e 2. Wang X et al., **Zeitschriftenname** (2022), [DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx). *{IF=Wird noch geprüft}*\u003c/p\u003e\u003cp\u003e ```\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Autorenformat:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • 1–3 Autoren: Alle auflisten.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Mehr als 3 Autoren: Erstautor et al.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Die PMID / DOI / URL muss anklickbar sein.\u003c/p\u003e\",\"tools\":{\"research\":{\"use_tool\":\"required\"}},\"tool_as_skill\":{\"id\":\"019c2855-1439-71b5-8699-936ec99b13c7\",\"name\":\"研究\"},\"at_references\":[]},{\"instructions\":\"$3b\",\"instructions_raw\":\"$3c\",\"localized_instructions_raw\":\"$3d\",\"tools\":{\"research\":{\"use_tool\":\"required\"}},\"tool_as_skill\":{\"id\":\""])</script><script>self.__next_f.push([1,"019c2855-1439-71b5-8699-936ec99b13c7\",\"name\":\"研究\"},\"at_references\":[]},{\"instructions\":\"7. 最终回复自检清单\\n发出前必须检查：\\n• 是否先回答用户核心问题。\\n• 是否区分直接证据、间接证据、未见直接证据。\\n• 是否所有正文引用都可点击。\\n• 是否文末有完整文献信息列表。\\n• 是否每篇文献都带 IF 标注或待核验/未检出标注。\\n• PMID/DOI/URL 是否可点击。\\n• 是否避免把整体组织结果偷换成特定细胞类型结论。\\n• 是否避免把活化/磷酸化偷换成总表达量升高。\\n• 是否标注预印本。\\n• 是否说明检索边界。\\n• IF 是否没有凭记忆猜测。\",\"instructions_raw\":\"\u003cp\u003e7. 最终回复自检清单\u003c/p\u003e\u003cp\u003e发出前必须检查：\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 是否先回答用户核心问题。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 是否区分直接证据、间接证据、未见直接证据。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 是否所有正文引用都可点击。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 是否文末有完整文献信息列表。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 是否每篇文献都带 IF 标注或待核验/未检出标注。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• PMID/DOI/URL 是否可点击。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 是否避免把整体组织结果偷换成特定细胞类型结论。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 是否避免把活化/磷酸化偷换成总表达量升高。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 是否标注预印本。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• 是否说明检索边界。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e• IF 是否没有凭记忆猜测。\u003c/p\u003e\",\"localized_instructions_raw\":\"\u003cp\u003e7. Abschließende Selbstcheckliste\u003c/p\u003e\u003cp\u003e Muss vor dem Versand geprüft werden:\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Sollten die Kernfragen des Nutzers zuerst beantwortet werden?\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Ob zwischen direkten Beweisen, indirekten Beweisen und dem Fehlen direkter Beweise unterschieden werden soll.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Sind alle Textzitate anklickbar?\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Gibt es am Ende des Artikels eine vollständige Liste der verwendeten Quellen?\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Enthält jedes Dokument eine IF-Kennzeichnung (Eingabe/Ausgabe) oder eine Kennzeichnung, die auf eine ausstehende Überprüfung/Nichterkennung hinweist?\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Ob die PMID/DOI/URL anklickbar ist.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Wird dabei vermieden, Gesamtergebnisse über das Gewebe durch Schlussfolgerungen über spezifische Zelltypen zu ersetzen?\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Wird dadurch vermieden, dass die Aktivierung/Phosphorylierung durch eine Erhöhung der Gesamtexpression ersetzt wird?\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Ob ein Preprint angegeben werden soll.\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • Werden die Suchgrenzen festgelegt?\u003c/p\u003e\u003cp\u003e • WENN es nicht auf Erinnerung oder Vermutungen beruhte.\u003c/p\u003e\",\"tools\":{},\"at_references\":[]},{\"instructions\":\"$3e\",\"instructions_raw\":\"$3f\",\"localized_instructions_raw\":\"$40\",\"tools\":{},\"at_references\":[]},{\"instructions\":\"9. 推荐最终交付模板\\n```markdown\\n结论：\\n……\\n \\n证据等级：\\n \\n直接证据：\\n- ……[[1. **Journal**, Year]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)\\n \\n间接证据：\\n- ……[[2. **Journal**, Year]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)\\n \\n未见直接证据：\\n- ……\\n \\n机制归纳：\\n1. ……\\n2. ……\\n \\n检索边界：\\n本轮主要检索 PubMed / PMC / BioC / bioRxiv；初筛基于 metadata + abstract，仅对关键文献进入全文复核。IF 标注基于公开可访问来源核查；无法高置信匹配时标为待核验或未检出。\\n \\n完整文献信息列表：\\n1. Smith J et al., **Journal Name** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *｛IF＝X，Q1｝*\\n2. 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