このプロセスの核心は次のとおりです。まず、複数のクエリを使用して PubMed/NCBI E-utilities で再現可能な初期スクリーニングを実行し、次に PMID を使用して重複排除と抄録のエビデンス評価を行います。少数の重要な文書のみが PMC/BioC の全文レビューに進みます。本文中の引用はクリック可能でなければなりません。完全な書誌情報は記事の末尾に記載する必要があります。インパクトファクター (IF) は、公開されている情報源を通じてのみ保守的にチェックでき、JCR やローカルデータベースがあると想定したり、推測したりすることはできません。また、信頼性の低い一致を確定的な結果として扱うことはできません。

1. ユーザーが検索を開始した後の前処理

1.1 まず、ユーザーの質問を分析します。

ユーザーからの質問を受け取ると、まず自然言語の質問が構造化された要素に分解されます。

識別する必要がある：

・研究対象：遺伝子、タンパク質、薬剤、チャネル、細胞の種類、組織、疾患、モデル。

・生物システム：ヒト、マウス、ラット、ゼブラフィッシュ、オルガノイド、網膜、脳領域、細胞株など

• 関係の種類: 発現、調節、機能、メカニズム、表現型、死、生存、治療、毒性、発達、変性など。

・証拠要件：直接証拠、作用機序証拠、全文証拠、図表、投与量パラメータ、実験方法が必要かどうか。

• 期間範囲：無制限、過去5年間、過去1年間、最新の動向、古典文学。

・出力タイプ：短い回答、代表的な文献、レビューの要約、実験計画の提案、証拠表、メカニズム図。

例：

ユーザーの問題:

「網膜オルガノイドの死に関する文献を探すのを手伝ってください。」

構造化分解（例）：

・コアモデル：網膜オルガノイド、網膜オルガノイド、hPSC由来網膜オルガノイド、眼杯オルガノイド。

・表現型：細胞死、アポトーシス、変性、生存率低下、ストレス、壊死。

• 関連細胞：光受容体、錐体細胞、桿体細胞、網膜神経節細胞、ミュラーグリア細胞。

・考えられるメカニズム：酸化ストレス、ERストレス、ミトコンドリア機能障害、低酸素症、炎症、フェロトーシス、ネクロトーシス。

・エビデンスの目的：ヒトまたは動物の網膜オルガノイドにおける細胞死／アポトーシス／変性を直接観察した原著論文を優先し、次に間接的なメカニズムに関する文献を探す。

1.2 キーワードセグメンテーションの原則（例）

検索クエリは1つだけに留めず、各概念につき少なくとも3つのカテゴリの用語を用意してください。

カテゴリー1：正確な言葉。

・網膜オルガノイド

・網膜オルガノイド

・ヒト網膜オルガノイド

• hPSC由来の網膜オルガノイド

・iPSC由来網膜オルガノイド

2つ目のカテゴリー：同義語と上位語。

・眼杯オルガノイド

・3D網膜培養

・幹細胞由来網膜

・網膜分化

・網膜組織モデル

3つ目のカテゴリー：メカニズムと表現型に関する用語。

・アポトーシス

・細胞死

・変性

・生存

• ストレス

・酸化ストレス

・ERストレス

・ミトコンドリア機能障害

・低酸素症

・ネクロトーシス

・フェロトーシス

ユーザーがセルタイプを指定した場合、以下を追加します。

・光受容体

・円錐

• ロッド

・網膜神経節細胞

・ミュラーグリア

・双極細胞

・アマクリン細胞

ユーザーが種または原産地を指定した場合、以下を追加する。

• 人間

• ねずみ

• ねずみ

・ゼブラフィッシュ

• hESC

• iPSC

・多能性幹細胞

1.3 階層型検索クエリの生成

少なくとも3～6個のクエリを作成してください。各クエリは検索目的に対応します。

第一段階：直接的な証拠収集。

対象モデルおよび対象表現型に直接一致する文献を検索するために使用されます。

「`テキスト」

（「網膜オルガノイド」または「網膜オルガノイド」または「ヒト網膜オルガノイド」）AND（アポトーシスまたは「細胞死」または変性）

「`」

第2層：拡張モデル検索。

著者が「網膜オルガノイド」という正確な用語を使用していないものの、実際には関連性のある文献を収集するために使用されます。

「`テキスト」

（「視神経杯オルガノイド」または「3D網膜培養」または「幹細胞由来網膜」）かつ（生存またはアポトーシスまたはストレス）

「`」

第3層：メカニズム特異的な探索。

特定の経路やメカニズムを検証するために使用される。

「`テキスト」

（「網膜オルガノイド」または「網膜オルガノイド」）AND（「酸化ストレス」または「ERストレス」または低酸素症またはミトコンドリア）

「`」

第4層：細胞型に特化した検索。

「`テキスト」

（「網膜オルガノイド」または「網膜オルガノイド」）かつ（光受容体または錐体または桿体または「網膜神経節細胞」）かつ（死またはアポトーシスまたは変性）

「`」

第5層：疾患モデルの検索。

「`テキスト」

（「網膜オルガノイド」または「網膜オルガノイド」）かつ（疾患または変性またはジストロフィーまたは網膜炎または緑内障）

「`」

第6層：レビュー／背景調査。

「`テキスト」

（「網膜オルガノイド」または「網膜オルガノイド」）AND（レビューまたはプロトコルまたはモデル）

「`」

2. 検索にはどのような方法とウェブサイトが使用されましたか？

2.1 推奨：PubMed / NCBI E-utilities

PubMedは生物医学文献の検索に最適なツールです。PubMedのページをスクレイピングするのではなく、NCBI E-utilities APIを使用してください。

2.1.1 ESearch: クエリを使用したPMIDの取得

インタフェース：

「`テキスト」

https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi

「`」

パラメータ:

「`テキスト」

db=pubmed

用語=<検索語>

retmode=json

retmax=20

並べ替え=関連性

「`」

時間順に並べ替えることもできます。

「`テキスト」

ソート=公開日

「`」

例：

「`テキスト」

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

「`」

返答から読み取ってください。

「`テキスト」

esearchresult.idlist

「`」

これはPMIDリストです。

2.1.2 要約：文献メタデータの取得

インタフェース：

「`テキスト」

https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi

「`」

パラメータ:

「`テキスト」

db=pubmed

id=PMID1、PMID2、PMID3

retmode=json

「`」

抽出されたフィールド:

• PMID

• タイトル

• フルジャーナル名

• 出典/ジャーナルの略称

• 公開日

• 著者

・記事IDに含まれるDOIとPMCID

・巻号、ページ

2.1.3 EFetch: サマリーとXML詳細の取得

インタフェース：

「`テキスト」

https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/efetch.fcgi

「`」

パラメータ:

「`テキスト」

db=pubmed

id=PMID1、PMID2

retmode=xml

rettype=abstract

「`」

抽出されたフィールド:

• 記事タイトル

• 要約テキスト

• 雑誌名

• ISO略語

• ISSN / eISSN

• 発行日

• DOI

• PMCID

• メッシュ用語

2.1.4 バッチ取得戦略

推奨される手順：

1. 各クエリに対してESearchを呼び出す。

2. 各クエリに対して、最初の5～20件の結果を選択します。

3. すべてのPMIDを統合する。

4. PMIDを使用して重複を削除します。

5. ESummary / EFetch を使用して、メタデータと抽象データをバッチ処理で取得します。

6. 初期スクリーニング段階では、メタデータと要約のみを読み、全文を読むことから始めないでください。

────────────────

2.2 第2段階：PMC/BioC文書の全面的なレビュー

全文が掲載されるのは、以下のいずれかのケースに限ります。

・ユーザーは全文を注意深く読むよう求めている。

・要約だけではメカニズムを特定するには不十分である。

• 図表、実験方法、濃度、投与量、IC50、EC50、Kd、およびKiが必要です。

・少数の重要なPMIDが特定されており、個別に検討する必要がある。

2.2.1 PMIDからPMCIDへの変換

インタフェース：

「`テキスト」

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/utils/idconv/v1.0/?ids=&format=json

「`」

PMCIDが返された場合、PMCがオープンフルテキストを提供している可能性があることを意味します。

2.2.2 BioC JSONの優先順位付け

インタフェース：

「`テキスト」

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/bionlp/RESTful/pmcoa.cgi/BioC_json//unicode

「`」

利点：構造がしっかりしており、本文の段落を抽出するのに適している。

2.2.3 BioCが利用できない場合はPMC XMLを試す

インタフェース：

「`テキスト」

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles//?report=xml

「`」

メインテキスト抽出時にスキップする:

• 参考文献

・参考文献

謝辞

• 著者の貢献

・競合する利害関係

全文レビューには停止基準を含める必要があります。

・各書類は一度だけスキャンされます。

・デフォルトでは、質問に関連する段落のみが抽出されます。

・対象フィールドが一致しない場合は、「直接的な証拠は見つかりませんでした」とマークします。

・キーワードを繰り返しスクレイピングすることは避けてください。

────────────────

2.3 bioRxiv / medRxiv

最新のプレプリントを補足するために使用されます。

公式APIを使用できます。

「`テキスト」

https://api.biorxiv.org/details/biorxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD

https://api.biorxiv.org/details/medrxiv/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD

「`」

通常の検索を補助的に使用することもできます。

「`テキスト」

サイト:biorxiv.org 網膜オルガノイドのアポトーシス

サイト:medrxiv.org 網膜オルガノイド変性

「`」

プレプリントには以下のラベルを貼付する必要があります。

「`テキスト」

これはプレプリントであり、査読は受けていません。

「`」

────────────────

2.4 Crossref/OpenAlex/Unpaywall

DOI、オープンフルテキストアドレス、および出版情報を補完するために使用されます。

相互参照:

「`テキスト」

https://api.crossref.org/works?query.title=<title>

「`」

OpenAlex:

「`テキスト」

https://api.openalex.org/works?search=<タイトルまたはトピック>

「`」

アンペイウォール：

「`テキスト」

https://api.unpaywall.org/v2/?email=

「`」

使用：

• DOIの補完。

• OA PDFリンク検索。

・ジャーナル名の確認。

・出版年の確認。

────────────────

2.5 出版社ページ

API情報が不十分な場合にのみ、発行元のページにアクセスしてください。

アクセスルール：

・各パブリッシャーのURLは一度だけ試行されます。

• CAPTCHA、ログイン障壁、Cloudflare、アクセス拒否、または組織的なアクセス障壁に遭遇した場合は、直ちに中止してください。

・繰り返しページを更新したり、同じサイト内でパスを変更したり、ループで待機したりすることは避けてください。

・PubMed、PMC、Crossref、OpenAlex、Unpaywall、およびDOIメタデータを代替手段として利用する。

3．情報検索後の情報整理方法

3.1 統一された記録構造を確立する

各文書は統合された記録としてまとめられます。

分野:

「`テキスト」

pmid

doi

pmcid

タイトル

著者

ジャーナル

ジャーナル略語

ISSN

eissn

年

抽象的な

クエリソース

証拠レベル

証拠タグ

紙の種類

URL

「`」

3.2 重複排除

優先度：

1. PMID重複排除。

2. PMIDが利用できない場合は、DOIを使用して重複を削除します。

3. DOIがない場合は、lower(title) + year + first_authorを使用して重複を削除します。

最初にアクセスされたクエリソースを保持し、どのクエリがドキュメントにアクセスしたかを記録します。

3.3 証拠の分類

区別する必要があるのは、以下の点である。

直接的な証拠：

対象となる種、組織、細胞の種類、モデル、および治療条件が直接的に一致する。

間接的な証拠：

隣接システム、類似モデル、類似メカニズムはサポートされていますが、それらはユーザーの問題を直接解決するためのシステムではありません。

直接的な証拠は見つからなかった。

背景情報、推測、レビュー、または関連モデルしか見当たらず、直接的な実験結果は存在しない。

3.4 文書タイプのラベル付け

少なくとも以下の点は留意すべきである。

・独自の研究

• レビュー

• プロトコル

• プレプリント

• データセット/リソース

・臨床試験

・方法論論文

3.5 ソートルール

推奨される並べ替え順序:

1. 直接的な証拠に基づく独自の研究。

2. 主要なメカニズムに関する研究。

3．最新の重要な研究。

4. 古典的な基礎研究。

5. 質の高いレビュー。

6．間接的な証拠。

IF値だけで並べ替えないでください。IF値はジャーナルレベルの指標であり、個々の論文の質を示すものではありません。

4. 返信における引用の整理方法

4.1 テキスト引用形式

すべてのテキスト引用はクリック可能にする必要があります。

形式：

```マークダウン

[[1. **雑誌名**、年]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)

「`」

例：

```マークダウン

これまでの研究では、ヒト網膜オルガノイドにおける発生段階に関連した光受容体ストレスと変性が観察されている[[1. **Cell Stem Cell**, 2019]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/xxxxxxx/)。

「`」

次のように書かないでください。

「`テキスト」

[1]

(PMID: xxxxx)

参考文献1を参照。

「`」

4.2 推奨される解答構成

最初の段落：直接的な結論。

「`テキスト」

結論：関連する報告はありますが、直接的な証拠は主に…に焦点を当てており、…に関する直接的な証拠はまだ不足しています。

「`」

第2段落：証拠の分類。

「`テキスト」

直接的な証拠：

- 参考資料A：...

間接的な証拠：

- 参考資料B：...

直接的な証拠は見つからなかった。

今回のラウンドでは見つかりませんでした。

「`」

第3段落：メカニズムの概要。

トピックごとにグループ化する。例：

・アポトーシス／カスパーゼ経路

・酸化ストレス

・ミトコンドリア機能障害

・ERストレス

・低酸素症／代謝ストレス

・炎症

・発達のミスマッチ

第4段落：研究上のギャップ。

直接的な証拠がない問題については、明確に述べてください。

第5段落：実験から得たインスピレーション。

ユーザーが実験計画を必要とする場合は、マーカー、アッセイ、時点、およびコントロールを提供してください。

5. 参考文献一覧は記事末尾に記載されています。

本文中で特定の文献を引用する場合は、記事の末尾に完全な参考文献リストを添付する必要があります。

形式：

```マークダウン

## 参考資料一覧

1. Smith J et al., **ジャーナル名** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF＝X，Qn}*

2. Wang X 他、**ジャーナル名** (2022)、[DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx)。*{IF=検証予定}*

「`」

著者形式:

• 著者1～3名：全員を記載してください。

• 3 名以上の著者: 筆頭著者 et al.

PMID/DOI/URLはクリック可能でなければなりません。

6. IF検証およびラベル表示

6.1 まず、IFチェックの実際的な限界について説明しましょう。

通常、公式のジャーナルインパクトファクターはクラリベイト・ジャーナル・サイテーション・レポート（JCR）から提供されます。しかし、外部機関は通常、クラリベイト/JCRアカウントやローカルのJCRテーブルを保有していないため、この方法で検証しないでください。

「`」

6.2 IFスキルを活用するための実践的な方法

主要ルート：

1. 入力がPMIDの場合は、まずNCBI E-utilitiesを使用してPubMedメタデータを取得します。

- 雑誌名（FullJournalName）を取得します。 - ソース/ISO略称を取得します。 - ISSN/eISSNを取得します。 - タイトル、発行年、DOIなどの補助フィールドを取得します。

2. 公開されているiikx/iscienceモバイルJSONインターフェースを使用して、ジャーナルを検索します。

検索API:

「`テキスト」

https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci&c=index&a=info&keyword=

「`」

詳細API：

「`テキスト」

https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail&id=&classid=

「`」

3. 検索結果に対して保守的なマッチングを実行する。

- 正規化されたジャーナルタイトルの完全一致を最優先します。 - 次に、略語の完全一致を最優先します。 - 短い用語や広範な用語には細心の注意を払います。 - 「Nature」を「Nature Reviews」シリーズと誤一致させるなど、明らかな部分文字列の不一致は受け入れません。 - 一致が不安定な場合は、推測するのではなく、曖昧または見つからない結果を返します。

4. PubMedで略語が表示された場合は、NLMカタログを使用して正式名称または別のタイトルに展開してみてください。

NLMカタログの検索インターフェースは、引き続きNCBI E-utilitiesです。

「`テキスト」

https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog&term=[タイトル略称]&retmode=xml&retmax=1

「`」

次に、ESummary を使用してタイトル / タイトル代替を取得します。

5. iikxの詳細結果から読み取ります。

- インパクトファクター。 - IF年。 - JCR四分位。 - CAS/CAS四分位（該当する場合）。 - ソースURL。 - 一致信頼度。

6. 注釈を付ける際は、IFの年を本文に含めないでください。簡潔な注釈を使用してください。

最終的な注釈には、以下の内容のみを記載してください。

「`テキスト」

*{IF＝X，Qn}*

「`」

失敗した場合：

「`テキスト」

*{IF=検証保留中}*

「`」

または：

「`テキスト」

*{IF=検出されません}*

「`」

6.3 具体的な手順

各文書について、以下の手順を実行してください。

ステップ1：ジャーナル検索名を準備する。

PubMedメタデータからの取得を優先する：

「`テキスト」

フルジャーナル名

ISO略語／出典

ISSN

eISSN

「`」

DOIしか入手できない場合は、まずCrossrefまたはOpenAlexを使用してジャーナル名を取得してください。

相互参照:

「`テキスト」

https://api.crossref.org/works/

「`」

OpenAlex:

「`テキスト」

https://api.openalex.org/works/https://doi.org/

「`」

ステップ2：雑誌名を標準化する。

標準化ルール：

• 全て小文字で。

• HTMLのエスケープ解除。

• & を and に置き換えてください。

・句読点を削除する。

・複数のスペースを組み合わせる。

・比較を行う際には、スペースをすべて削除した簡潔な形式を使用することもできます。

擬似コードの例：

Python

import re, html

定義ノルム：

s = html.unescape(s or '').lower()

s = re.sub(r'&', ' and ', s)

s = re.sub(r'[^a-z0-9]+', ' ', s)

return re.sub(r'\s+', ' ', s).strip()

def compact(s):

正規表現を置換して、値を空文字列に置き換える。

「`」

ステップ3：iikx検索インターフェースにクエリを実行します。

「`テキスト」

https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci&c=index&a=info&keyword=

「`」

User-Agentを設定することをお勧めします。例：

「`テキスト」

Mozilla/5.0

「`」

最初のページで完全に一致するものが見つからない場合は、例えば最大8ページまでといった限られたページ数をめくることができます。

ページめくりのパラメータは通常以下のとおりです。

「`テキスト」

ページ=2

ページ=3

「`」

ステップ4：検索結果から候補者を選択します。

候補となる分野は通常以下のとおりです。

「`テキスト」

ID

クラスID

タイトル

小さなタイトル

IFまたはIF2024

zky2020

URL

「`」

マッチングルール：

• compact(query) == compact(candidate.title) の場合、受け入れます。

• norm(query) == norm(candidate.title) の場合、受け入れます。

• compact(query) == compact(candidate.smalltitle) の場合、受け入れます。

• norm(query) == norm(candidate.smalltitle) の場合、受け入れます。

・クエリが十分に長く、かつ曖昧さがない限り、部分文字列を受け入れないでください。

• Nature、Science、Cell、Brain、Vision、Retinaなどの短い単語には特に注意してください。

ステップ5：一致するものが見つからない場合は、NLMカタログの拡張略語を使用します。

例えば、PubMedでは、出典は次のようになります。

「`テキスト」

フリーラジカルバイオ医学

「`」

確認できる項目：

「`テキスト」

https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=nlmcatalog&term=Free%20Radic%20Biol%20Med%5BTitle%20Abbreviation%5D&retmode=xml&retmax=1

「`」

NLMカタログIDを取得したら、以下のように使用してください。

「`テキスト」

https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi?db=nlmcatalog&id=&retmode=xml

「`」

読む：

「`テキスト」

タイトル

タイトル代替

「`」

次に、これらのフルネームを使用して iikx を検索します。

ステップ6：iikxの詳細インターフェースを確認します。

検索結果に以下が含まれる場合：

「`テキスト」

id=

classid=

「`」

電話：

「`テキスト」

https://m.iikx.com/api/restfull/?m=sci/index/detail&id=&classid=

「`」

詳細から読む：

「`テキスト」

IF2024、IF2023、IF2022...

もし

zky2020またはその他のJCR四分位フィールド

jcr22 / jcr12 またはパーティションフィールド

ISSN

eissn

タイトル

小さなタイトル

カテゴリ

「`」

ステップ7：最新のIF文を選択します。

返されたフィールドから、次の形式のすべてのインスタンスを検索します。

「`テキスト」

IF20xx

「`」

例えば：

「`テキスト」

IF2024

IF2023

IF2022

「`」

有効数字が最も大きい年を選択してください。

IF20xxが存在しない場合は、以下を読み取ろうとします。

「`テキスト」

もし

if_value

「`」

有効な値が見つからない場合は、「検出されず」とマークされます。

ステップ8：信頼度レベルとラベルを出力する。

タイトル/略語が完全に一致し、詳細が有効なIFを返す場合：

「`テキスト」

*{IF＝X，Qn}*

「`」

試合結果が不確実な場合：

「`テキスト」

*{IF=検証保留中}*

「`」

公開APIが結果を返さない場合：

「`テキスト」

*{IF=検出されません}*

「`」

6.4 IF注釈フォーマット

固定フォーマット:

「`テキスト」

*{IF＝X，Qn}*

「`」

例：

```マークダウン

Smith J et al., **Neuron** (2020), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF＝15.0, Q1}*

「`」

知らせ：

・IF注釈内にJCRの年は記載されていません。

• 「2024 JCR IF」と書かないでください。

・「JCR 2024」と書かないでください。

・発行年のみが保持されます。

• IFが0.0、null、不安定なソース、または不安定な一致の場合、数値は表示されません。

6.5 IFチェック失敗時の標準処理

推測しないでください。

番号を記入する際に、雑誌名を使用しないでください。

IF文を暗記したり記入したりするために、大きなモデルを使用しないでください。

失敗時に許容される状態は3つのみです。

「`テキスト」

*{IF=検証保留中}*

「`」

用途：

・検索結果が曖昧です。

類似の学術誌はいくつか存在する。

・略称は見つかったものの、正式名称は確認できませんでした。

・公開されている情報源から返されるIF値は疑わしい。

「`テキスト」

*{IF=検出されません}*

「`」

用途：

・公開インターフェースからは結果が返されませんでした。

・このジャーナルはSCI/JCRの対象外です。

• 新しい発行物にはまだIFがありません。

「`テキスト」

*{IF=公開検証不可}*

「`」

用途：

・ユーザーは公式のJCRを必要としますが、現在のエージェントにはClarivate/JCRの権限がありません。

7. 最終自己チェックリスト

出荷前に必ず確認する必要があります：

・ユーザーの根本的な疑問に最初に答えるべきでしょうか？

・直接証拠、間接証拠、および直接証拠が見つからなかったケースを区別するかどうか。

• すべてのテキスト引用はクリック可能ですか？

・記事の最後に参考文献一覧はありますか？

• すべての文書にIF（入力/出力）ラベル、または検証保留中/未検出を示すラベルが含まれていますか？

・PMID/DOI/URLがクリック可能かどうか。

・組織全体の検査結果を、特定の細胞型に関する結論の代わりに用いることを避けているか？

・活性化／リン酸化を総発現量の増加に置き換えることを回避しているか？

・プレプリントであることを示すかどうか。

・検索範囲は明記されていますか？

・それが記憶や推測に基づくものでなかったかどうか。

8. 再現可能な擬似コード

Python

クエリ = build_queries(user_question)

all_pmids = []

クエリのクエリ:

pmids = ncbi_esearch(query, retmax=20, sort='relevance')

all_pmids.extend(pmids)

pmids = deduplicate_keep_order(all_pmids)

メタデータ = ncbi_esummary(pmids)

抄録 = ncbi_efetch_abstract(pmids)

レコード = merge_metadata_and_abstracts(metadata, abstracts)

records = tag_evidence(records, user_question)

レコード = rank_records(レコード)

selected = select_top_records(records)

フルテキストが必要な場合：

選択されたキーレコードのレコードごとに：

pmcid = idconv_pmid_to_pmcid(record.pmid)

pmcid の場合:

record.fulltext = fetch_bioc_or_pmc_xml(pmcid)

選択されたレコードの場合：

journal_query = record.full_journal_name or record.journal_abbrev

if_result = lookup_if_public_iikx(journal_query)

if_result.confident:

record.if_annotation = f'*{IF＝{if_result.if_value}，{if_result.quartile}}*'

elif if_result.ambiguous:

record.if_annotation = '*{IF＝検証保留中}*'

それ以外：

record.if_annotation = '*{IF＝検出されませんでした}*'

回答 = compose_answer(

結論

証拠グループ、

クリック可能な本文引用、

完全な参照リスト（if付き）

）

「`」

9. 推奨される最終納品テンプレート

```マークダウン

結論は：

...

証拠レベル：

直接的な証拠：

- ……[[1. **雑誌名**、年]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)

間接的な証拠：

- …[[2. **雑誌名**、年]](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/PMID/)

直接的な証拠は見つからなかった。

- ……

メカニズムの概要：

1. ……

2. ……

検索範囲:

今回の検索は主にPubMed、PMC、BioC、bioRxivを対象に行われ、初期スクリーニングはメタデータと抄録に基づいて実施され、重要な文書のみが全文検証の対象となりました。インパクトファクター（IF）の注釈は公開されている情報源に基づいており、高い確度で一致しなかった文書は検証待ちまたは未検出としてマークされました。

文献情報の完全なリスト：

1. Smith J et al., **ジャーナル名** (2021), [PMID: 12345678](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12345678/). *{IF＝X，Q1}*

2. Wang X 他、**ジャーナル名** (2022)、[DOI: 10.xxxx/xxxxx](https://doi.org/10.xxxx/xxxxx)。*{IF=検証予定}*

「`」