Investigación exhaustiva y fiable sobre biomedicina.
Editor's Pick
YFeatured by
YouMind
Why we love this skill
Esta habilidad sirve como una guía confiable para la investigación biomédica, asegurando información de investigación altamente precisa y verificable a través de búsquedas estructuradas, selección de literatura en múltiples etapas y comprobaciones rigurosas del factor de impacto (FI).
Instrucciones
El núcleo de este proceso es: primero, usar múltiples consultas para realizar una selección inicial reproducible en PubMed/NCBI E-utilities, luego usar PMID para la eliminación de duplicados y la clasificación de la evidencia del resumen; solo un pequeño número de documentos clave ingresan a la revisión de texto completo de PMC/BioC; las citas en el texto deben ser clicables; la información bibliográfica completa debe figurar al final del artículo; el FI solo se puede verificar de manera conservadora a través de fuentes de acceso público, y no se puede asumir que tenga JCR o bases de datos locales, no se puede adivinar, y las coincidencias de baja confianza no se pueden tratar como resultados definitivos.
1. Preprocesamiento después de que un usuario inicia una búsqueda
1.1 Primero, analice la pregunta del usuario.
Tras recibir la pregunta del usuario, esta, formulada en lenguaje natural, se descompone primero en elementos estructurados.
Debe identificarse:
• Temas de investigación: genes, proteínas, fármacos, canales iónicos, tipos de células, tejidos, enfermedades y modelos.
• Sistemas biológicos: humanos, ratones, ratas, peces cebra, organoides, retina, regiones cerebrales, líneas celulares, etc.
• Tipos de relaciones: expresión, regulación, función, mecanismo, fenotipo, muerte, supervivencia, tratamiento, toxicidad, desarrollo, degeneración, etc.
• Requisitos de evidencia: Si se requieren evidencia directa, evidencia mecanicista, evidencia de texto completo, gráficos, parámetros de dosificación y métodos experimentales.
• Periodo de tiempo: tiempo ilimitado, los últimos 5 años, el último año, los últimos avances y literatura clásica.
• Tipos de resultados: respuesta breve, literatura representativa, resumen de la revisión, sugerencias de diseño experimental, tabla de evidencia, diagrama de mecanismo.
Ejemplo:
Problema del usuario:
"Por favor, ayúdenme a encontrar bibliografía relacionada con la muerte de organoides retinianos."
Descomposición estructurada (ejemplo):
• Modelos principales: organoide retiniano, organoide retiniano, organoide retiniano derivado de células madre pluripotentes humanas, organoide de copa óptica.
• Fenotipo: muerte celular, apoptosis, degeneración, pérdida de supervivencia, estrés, necrosis.
• Células relacionadas: fotorreceptor, cono, bastón, célula ganglionar de la retina, glía de Müller.
• Mecanismos potenciales: estrés oxidativo, estrés del RE, disfunción mitocondrial, hipoxia, inflamación, ferroptosis, necroptosis.
• Objetivos de la evidencia: Priorizar los estudios originales que observen directamente la muerte/apoptosis/degeneración celular en organoides retinianos humanos o animales; luego, buscar bibliografía sobre mecanismos indirectos.
1.2 Principios de segmentación por palabras clave (Ejemplo)
No te limites a escribir una sola consulta de búsqueda. Prepara al menos tres categorías de términos para cada concepto.
Categoría 1: Palabras precisas.
• organoide retiniano
• organoide de retina
• organoide retiniano humano
• organoide retiniano derivado de hPSC
• Organoide retiniano derivado de células iPSC
La segunda categoría: sinónimos e hiperónimos.
• organoide de copa óptica
• Cultivo de retina en 3D
• retina derivada de células madre
• diferenciación retiniana
• Modelo de tejido retiniano
La tercera categoría: mecanismos y términos fenotípicos.
• apoptosis
• muerte celular
• degeneración
• supervivencia
• estrés
• estrés oxidativo
• Estrés del RE
• disfunción mitocondrial
• hipoxia
• necroptosis
• ferroptosis
Si el usuario especifica el tipo de celda, agregue:
• fotorreceptor
• cono
• vara
• célula ganglionar de la retina
• Müller glia
• célula bipolar
• célula amacrina
Si el usuario especifica la especie o el origen, añada:
• humano
• ratón
• rata
• pez cebra
• Células madre embrionarias humanas
• Células iPSC
• célula madre pluripotente
1.3 Generación de consultas de búsqueda jerárquicas
Genera al menos entre 3 y 6 consultas. Cada consulta corresponde a un objetivo de búsqueda.
Primera capa: Recuperación directa de pruebas.
Se utiliza para encontrar bibliografía que coincida directamente con el modelo objetivo y el fenotipo objetivo.
```text
("organoide retiniano" O "organoide de retina" O "organoide retiniano humano") Y (apoptosis O "muerte celular" O degeneración)
```
Segunda capa: Recuperación de modelo extendido.
Se utiliza para incluir textos en los que el autor no utiliza el término preciso "organoide retiniano", pero que en realidad es relevante.
```text
("organoide de copa óptica" O "cultivo retiniano 3D" O "retina derivada de células madre") Y (supervivencia O apoptosis O estrés)
```
Tercera capa: Búsqueda específica del mecanismo.
Se utiliza para verificar vías o mecanismos específicos.
```text
("organoide retiniano" O "organoide de retina") Y ("estrés oxidativo" O "estrés del RE" O hipoxia O mitocondrias)
```
Cuarta capa: Búsqueda específica por tipo de celda.
```text
("organoide retiniano" O "organoide de retina") Y (fotorreceptor O cono O bastón O "célula ganglionar de la retina") Y (muerte O apoptosis O degeneración)
```
Quinta capa: Recuperación del modelo de enfermedad.
```text
("organoide retiniano" O "organoide de retina") Y (enfermedad O degeneración O distrofia O retinitis O glaucoma)
```
Sexta capa: Revisión/búsqueda de antecedentes.
```text
("organoide retiniano" O "organoide de retina") Y (revisión O protocolo O modelo)
```
Investigación
2. ¿Qué métodos y sitios web se utilizaron para la búsqueda?
2.1 Preferible: PubMed / Utilidades electrónicas del NCBI
PubMed es la herramienta preferida para la búsqueda de literatura biomédica. No utilice la extracción de datos de las páginas de PubMed por defecto. En su lugar, utilice la API de utilidades electrónicas del NCBI.
2.1.1 ESearch: Recuperación de PMID mediante una consulta
interfaz:
```text
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi
```
parámetro:
```text
db=pubmed
término=
retmode=json
retmax=20
ordenar=relevancia
```
También puedes ordenar por tiempo:
```text
ordenar=fecha+publicación
```
Ejemplo:
```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
```
Lea el regreso:
```text
esearchresult.idlist
```
Esta es la lista de PMID.
2.1.2 Resumen: Obtención de metadatos bibliográficos
interfaz:
```text
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi
```
parámetro:
```text
db=pubmed
id=PMID1,PMID2,PMID3
retmode=json
```
Campos extraídos:
• PMID
• título
• nombre completo de la revista
• Abreviatura de la fuente/revista
• fecha de publicación
• autores
• DOI y PMCID en los identificadores de los artículos
• volumen, número, páginas
2.1.3 EFetch: Recuperación de resumen y detalles XML
interfaz:
```text
https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi
```
parámetro:
```text
db=pubmed
id=PMID1,PMID2
modo de retorno=xml
tipo de ret=abstracto
```
Campos extraídos:
• Título del artículo
• Texto abstracto
• Título de la revista
• Abreviatura ISO
• ISSN / eISSN
• Fecha de publicación
• DOI
• PMCID
• Términos MeSH
2.1.4 Estrategia de recuperación por lotes
Proceso recomendado:
1. Llama a ESearch para cada consulta.
2. Para cada consulta, seleccione los primeros 5 a 20 resultados.
3. Fusionar todos los PMID.
4. Utilice PMID para eliminar duplicados.
5. Utilice ESummary / EFetch para recuperar metadatos y datos de resumen en lotes.
6. En la etapa de selección inicial, lea únicamente los metadatos y el resumen; no comience leyendo el texto completo.
────────────────
2.2 Segunda fase: Revisión completa de los documentos PMC/BioC
El texto completo solo se incluirá en los siguientes casos:
• Los usuarios solicitan leer el texto completo con atención.
• El resumen es insuficiente para determinar el mecanismo.
• Requiere tablas, métodos experimentales, concentraciones, dosis, IC50, EC50, Kd y Ki.
• Se ha identificado un pequeño número de PMID clave que requieren revisión caso por caso.
2.2.1 PMID a PMCID
interfaz:
```text
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/idconv/v1.0/?ids=
```
Si se devuelve PMCID, significa que PMC puede tener el texto completo abierto.
2.2.2 Priorizar BioC JSON
interfaz:
```text
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pmcoa.cgi/BioC_json/
```
Ventajas: Altamente estructurado, adecuado para extraer párrafos de texto principales.
2.2.3 Pruebe con PMC XML cuando BioC no esté disponible
interfaz:
```text
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/
```
Omitir al extraer el texto principal:
• referencias
• bibliografía
• Agradecimientos
• contribuciones de los autores
• intereses contrapuestos
La revisión del texto completo debe incluir un criterio de detención:
• Cada documento se escanea solo una vez.
• Por defecto, solo se extraen los párrafos relacionados con la pregunta.
• Si el campo de destino no coincide, márquelo como "No se encontró evidencia directa".
• Evite extraer palabras clave repetidamente.
────────────────
2.3 bioRxiv / medRxiv
Se utiliza para complementar las últimas preimpresiones.
Puedes utilizar la API oficial:
```text
https://api.biorxiv.org/details/biorxiv/AAAA-MM-DD/AAAA-MM-DD
https://api.biorxiv.org/details/medrxiv/AAAA-MM-DD/AAAA-MM-DD
```
También puedes utilizar una búsqueda normal como complemento:
```text
sitio:biorxiv.org apoptosis de organoides retinianos
sitio:medrxiv.org degeneración de organoides de la retina
```
Los preprints deben estar etiquetados:
```text
Este es un preimpreso y no ha sido revisado por pares.
```
────────────────
2.4 Crossref/OpenAlex/Unpaywall
Se utiliza para completar el DOI, la dirección de acceso al texto completo y la información de publicación.
Referencia cruzada:
```text
https://api.crossref.org/works?query.title=