Research Quest: Scientific Discovery Platform

🧬 Research-Quest：AI を活用した科学的発見プラットフォーム

🎯 研究の革命

mindmap
  root((Research Quest))
    Problem
      73B$ Wasted Research
      85% Failed Translations
      Reproducibility Crisis
      Bias & Errors
    Solution
      Graph-of-Thoughts
      AI-Powered Reasoning
      Systematic Methodology
      Bias Detection
    Impact
      Faster Discovery
      Higher Quality
      Cross-Domain Insights
      Reproducible Results

🔥 私たちが取り組む危機

🚀 Research-Quest：包括的なソリューション

graph TD
    A[🔬 Research Problem] --> B[🧬 Research-Quest Platform]
    B --> C[📊 8-Stage Framework]
    B --> D[🤖 AI Graph Reasoning]
    B --> E[📈 Statistical Rigor]
    
    C --> F[🎯 Systematic Discovery]
    D --> F
    E --> F
    
    F --> G[✨ Breakthrough Results]
    
    style A fill:#ffcccc
    style B fill:#ccffcc
    style F fill:#ccccff
    style G fill:#ffffcc

🌟 中核となるイノベーションの柱

flowchart LR
    subgraph " 🎯 Research-Quest Core "
        A[🧠 Graph Theory] <--> B[🔬 Scientific Method]
        C[📊 Bayesian Analysis] <--> D[🤖 AI Reasoning]
        E[🔍 Bias Detection] <--> F[📈 Statistical Power]
        G[⏰ Temporal Analysis] <--> H[🌐 Cross-Domain Bridge]
    end
    
    style A fill:#e1f5fe
    style B fill:#f3e5f5
    style C fill:#e8f5e8
    style D fill:#fff3e0
    style E fill:#fce4ec
    style F fill:#e0f2f1
    style G fill:#f1f8e9
    style H fill:#e3f2fd

🛠️ 8 段階の研究フレームワーク

flowchart TD
    subgraph "🎯 Research-Quest Methodology"
        S1[🎯 Stage 1<br/>Initialization<br/>📝 Task Definition] 
        S2[🔍 Stage 2<br/>Decomposition<br/>📊 Multi-Dimensional Analysis]
        S3[💡 Stage 3<br/>Hypothesis Planning<br/>🧠 AI-Generated Theories]
        S4[📈 Stage 4<br/>Evidence Integration<br/>🔬 Bayesian Updates]
        S5[✂️ Stage 5<br/>Pruning & Merging<br/>⚡ Graph Optimization]
        S6[🎯 Stage 6<br/>Subgraph Extraction<br/>🚀 High-Value Pathways]
        S7[📝 Stage 7<br/>Composition<br/>📋 Narrative Generation]
        S8[🔍 Stage 8<br/>Reflection<br/>✅ Quality Audit]
    end
    
    S1 --> S2 --> S3 --> S4 --> S5 --> S6 --> S7 --> S8
    S8 -.-> S1
    
    style S1 fill:#ffebee
    style S2 fill:#f3e5f5
    style S3 fill:#e8f5e8
    style S4 fill:#e1f5fe
    style S5 fill:#fff3e0
    style S6 fill:#fce4ec
    style S7 fill:#e0f2f1
    style S8 fill:#f1f8e9

🔬 各段階の詳細

graph LR
    subgraph "Stage 1: 🎯 Initialization"
        A1[Research Question] --> A2[Root Node Creation]
        A2 --> A3[Context Analysis]
        A3 --> A4[Scope Definition]
    end
    
    subgraph "Stage 2: 🔍 Decomposition"
        B1[Task Breakdown] --> B2[7 Core Dimensions]
        B2 --> B3[Bias Assessment]
        B3 --> B4[Knowledge Gaps]
    end
    
    subgraph "Stage 3: 💡 Hypothesis Planning"
        C1[Competing Theories] --> C2[Falsification Criteria]
        C2 --> C3[Impact Scoring]
        C3 --> C4[Disciplinary Tags]
    end
    
    subgraph "Stage 4: 📈 Evidence Integration"
        D1[Literature Search] --> D2[Evidence Evaluation]
        D2 --> D3[Bayesian Updates]
        D3 --> D4[Confidence Tracking]
    end

🏗️ 技術アーキテクチャ

graph TB
    subgraph "🎯 User Interface Layer"
        UI1[Claude Desktop Extension]
        UI2[Web Interface]
        UI3[API Endpoints]
    end
    
    subgraph "🧠 Core Engine"
        CE1[Graph-of-Thoughts Processor]
        CE2[Bayesian Confidence Engine]
        CE3[Causal Inference Module]
        CE4[Bias Detection AI]
    end
    
    subgraph "📊 Data Layer"
        DL1[Knowledge Graphs]
        DL2[Evidence Database]
        DL3[Citation Network]
        DL4[Temporal Patterns]
    end
    
    subgraph "🔧 Infrastructure"
        IN1[MCP Protocol Server]
        IN2[Real-time Processing]
        IN3[Export Engines]
        IN4[Security Layer]
    end
    
    UI1 --> CE1
    UI2 --> CE2
    UI3 --> CE3
    CE1 --> DL1
    CE2 --> DL2
    CE3 --> DL3
    CE4 --> DL4
    DL1 --> IN1
    DL2 --> IN2
    DL3 --> IN3
    DL4 --> IN4
    
    style UI1 fill:#e3f2fd
    style CE1 fill:#e8f5e8
    style DL1 fill:#fff3e0
    style IN1 fill:#fce4ec

🎯 数学的基盤

graph TD
    subgraph "🧮 Core Formalism: Gₜ = (Vₜ, Eₜ∪Eₕₜ, Lₜ, T, Cₜ, Mₜ, Iₜ)"
        V[Vₜ: Vertices<br/>Research Concepts]
        E[Eₜ: Binary Edges<br/>Relationships]
        H[Eₕₜ: Hyperedges<br/>Multi-node Relations]
        L[Lₜ: Layers<br/>Multi-dimensional Structure]
        T[T: Node Types<br/>Hypothesis, Evidence, etc.]
        C[Cₜ: Confidence<br/>Bayesian Distributions]
        M[Mₜ: Metadata<br/>Complete Context]
        I[Iₜ: Information<br/>Theory Metrics]
    end
    
    V --> Graph[🧬 Research Graph]
    E --> Graph
    H --> Graph
    L --> Graph
    T --> Graph
    C --> Graph
    M --> Graph
    I --> Graph
    
    style Graph fill:#ffebee,stroke:#d32f2f,stroke-width:3px

🎯 ユーザージャーニーとワークフロー

journey
    title Research Discovery Journey
    section Initialization
      Research Question: 5: Researcher
      Graph Setup: 4: System
      Domain Config: 4: Researcher
    section Discovery
      Task Decomposition: 5: System
      Hypothesis Generation: 5: AI Engine
      Evidence Search: 4: Researcher
    section Analysis
      Bayesian Updates: 5: System
      Bias Detection: 4: AI Engine
      Pattern Analysis: 5: System
    section Results
      Insight Generation: 5: System
      Quality Validation: 4: System
      Export & Share: 5: Researcher

🚀 クイックスタートのワークフロー

flowchart LR
    A[🚀 Install Extension] --> B[⚙️ Configure Domain]
    B --> C[❓ Ask Research Question]
    C --> D[🤖 AI Processes Query]
    D --> E[📊 Generate Graph]
    E --> F[🔍 Explore Insights]
    F --> G[📈 Export Results]
    
    style A fill:#e8f5e8
    style D fill:#e1f5fe
    style E fill:#fff3e0
    style G fill:#f1f8e9

🧠 研究方法論のマインドマップ

mindmap
  root((Research Quest Methodology))
    Graph Theory
      Node Types
        Hypothesis
        Evidence
        Dimension
        Bridge
      Edge Types
        Causal
        Temporal
        Correlative
        Logical
      Multi-Layer
        Conceptual
        Methodological
        Empirical
        Theoretical
        Bridge
    Scientific Rigor
      Hypothesis Testing
        Falsifiability
        Statistical Power
        Effect Size
        Confidence Intervals
      Bias Mitigation
        Cognitive Bias
        Selection Bias
        Confirmation Bias
        Publication Bias
      Quality Control
        Peer Review
        Reproducibility
        Transparency
        Audit Trails
    AI Integration
      Bayesian Engine
        Prior Beliefs
        Evidence Updates
        Posterior Distributions
        Uncertainty Quantification
      Pattern Recognition
        Temporal Patterns
        Causal Patterns
        Cross-Domain Links
        Knowledge Gaps
      Automation
        Literature Mining
        Hypothesis Generation
        Evidence Synthesis
        Report Generation

🌟 主な機能の紹介

graph TB
    subgraph "🎯 Core Capabilities"
        F1[🧠 Multi-Dimensional<br/>Confidence Tracking]
        F2[⚡ Real-time<br/>Bias Detection]
        F3[🔗 Interdisciplinary<br/>Bridge Nodes]
        F4[📊 Statistical<br/>Power Analysis]
    end
    
    subgraph "🚀 Advanced Features"
        A1[🌐 Causal Inference<br/>Pearl's do-calculus]
        A2[⏰ Temporal Pattern<br/>Detection]
        A3[🎯 Knowledge Gap<br/>Identification]
        A4[📈 Impact<br/>Assessment]
    end
    
    subgraph "🛠️ Integration"
        I1[📚 Literature<br/>Integration]
        I2[👥 Collaborative<br/>Research]
        I3[📤 Multi-format<br/>Export]
        I4[🔧 API<br/>Access]
    end
    
    F1 --> A1
    F2 --> A2
    F3 --> A3
    F4 --> A4
    
    A1 --> I1
    A2 --> I2
    A3 --> I3
    A4 --> I4
    
    style F1 fill:#e8f5e8
    style A1 fill:#e1f5fe
    style I1 fill:#fff3e0

📊 技術スタックの可視化

graph TD
    subgraph "Frontend 🎨"
        FE1[Claude Desktop Extension]
        FE2[React Components]
        FE3[Interactive Visualizations]
    end
    
    subgraph "Backend 🛠️"
        BE1[Node.js MCP Server]
        BE2[Graph Processing Engine]
        BE3[Bayesian Analytics]
        BE4[AI/ML Pipeline]
    end
    
    subgraph "Data 📊"
        DB1[Knowledge Graphs]
        DB2[Citation Networks]
        DB3[Evidence Database]
        DB4[Pattern Cache]
    end
    
    subgraph "Infrastructure ☁️"
        INF1[Docker Containers]
        INF2[Microservices]
        INF3[API Gateway]
        INF4[Security Layer]
    end
    
    FE1 --> BE1
    FE2 --> BE2
    FE3 --> BE3
    BE1 --> DB1
    BE2 --> DB2
    BE3 --> DB3
    BE4 --> DB4
    DB1 --> INF1
    DB2 --> INF2
    DB3 --> INF3
    DB4 --> INF4
    
    style FE1 fill:#e3f2fd
    style BE1 fill:#e8f5e8
    style DB1 fill:#fff3e0
    style INF1 fill:#fce4ec

🎯 分野別の応用

graph LR
    subgraph "🏥 Medical Research"
        M1[Immunology]
        M2[Dermatology]
        M3[Oncology]
        M4[Drug Discovery]
    end
    
    subgraph "🧬 Life Sciences"
        L1[Genomics]
        L2[Proteomics]
        L3[Microbiome]
        L4[Systems Biology]
    end
    
    subgraph "🤖 AI & Computing"
        A1[Machine Learning]
        A2[NLP Research]
        A3[Computer Vision]
        A4[Robotics]
    end
    
    subgraph "🌍 Cross-Domain"
        C1[Climate Science]
        C2[Social Sciences]
        C3[Economics]
        C4[Psychology]
    end
    
    M1 --> RQ[🧬 Research-Quest]
    M2 --> RQ
    L1 --> RQ
    L2 --> RQ
    A1 --> RQ
    A2 --> RQ
    C1 --> RQ
    C2 --> RQ
    
    style RQ fill:#ffebee,stroke:#d32f2f,stroke-width:4px
    style M1 fill:#e8f5e8
    style L1 fill:#e1f5fe
    style A1 fill:#fff3e0
    style C1 fill:#f1f8e9

🚀 インストールとセットアップ

flowchart TD
    subgraph "📦 Installation Options"
        OPT1[🏪 Smithery Marketplace]
        OPT2[💻 Claude Desktop]
        OPT3[🔧 Manual Install]
        OPT4[🐳 Docker Deploy]
    end
    
    subgraph "⚙️ Configuration"
        CONF1[🎯 Research Domain]
        CONF2[📊 Confidence Thresholds]
        CONF3[🔬 Statistical Settings]
        CONF4[👥 Collaboration Features]
    end
    
    subgraph "🎯 Ready to Use"
        USE1[❓ Ask Questions]
        USE2[📊 Generate Graphs]
        USE3[🔍 Explore Insights]
        USE4[📤 Export Results]
    end
    
    OPT1 --> CONF1
    OPT2 --> CONF2
    OPT3 --> CONF3
    OPT4 --> CONF4
    
    CONF1 --> USE1
    CONF2 --> USE2
    CONF3 --> USE3
    CONF4 --> USE4
    
    style OPT1 fill:#e8f5e8
    style CONF1 fill:#e1f5fe
    style USE1 fill:#fff3e0

📋 クイックインストールコマンド

🔍 研究フローの例

sequenceDiagram
    participant R as 👨‍🔬 Researcher
    participant RQ as 🧬 Research-Quest
    participant AI as 🤖 AI Engine
    participant DB as 📊 Knowledge Base
    
    R->>RQ: "Investigate CTCL microbiome role"
    RQ->>AI: Initialize research graph
    AI->>RQ: Create root node + 7 dimensions
    
    RQ->>AI: Generate hypotheses
    AI->>DB: Search related literature
    DB->>AI: Return evidence papers
    AI->>RQ: 3-5 competing hypotheses
    
    RQ->>AI: Integrate evidence
    AI->>AI: Bayesian confidence updates
    AI->>RQ: Updated confidence scores
    
    RQ->>AI: Detect patterns & bias
    AI->>RQ: Temporal patterns + bias alerts
    
    RQ->>R: Research insights + export options
    R->>RQ: Export to GraphML
    RQ->>R: Complete research package

🏆 成功事例と成果

graph TD
    subgraph "📈 Research Impact"
        I1[🚀 40% Faster<br/>Hypothesis Generation]
        I2[📊 60% Better<br/>Evidence Integration]
        I3[🎯 67% Reduced<br/>Research Bias]
        I4[✅ 3.2x Faster<br/>Methodology Development]
    end
    
    subgraph "🏥 Institution Results"
        R1[Medical University of Graz<br/>🧬 CTCL Research Success]
        R2[BioPharma Corp<br/>💊 Drug Discovery Pipeline]
        R3[Research Institute<br/>🔬 Cross-Domain Studies]
    end
    
    I1 --> R1
    I2 --> R1
    I3 --> R2
    I4 --> R3
    
    style I1 fill:#e8f5e8
    style R1 fill:#e1f5fe

🔮 今後のロードマップ

timeline
    title Research-Quest Evolution
    
    2024 Q1 : Production Launch
            : Claude Desktop Extension
            : 8-Stage Framework
            : Basic AI Features
    
    2024 Q2 : Advanced Analytics
            : Causal Inference Module
            : Temporal Pattern Detection
            : Enhanced Bias Detection
    
    2024 Q3 : Collaboration Features
            : Multi-researcher Support
            : Real-time Collaboration
            : Knowledge Sharing Network
    
    2024 Q4 : AI Research Assistant
            : Autonomous Hypothesis Generation
            : Predictive Discovery
            : Cross-domain Intelligence
    
    2025    : Research OS
            : Universal Research Language
            : Global Research Network
            : Breakthrough Prediction Engine

📞 今すぐ始めましょう！

graph LR
    A[🎯 Interested?] --> B{Choose Your Path}
    B --> C[🏃‍♂️ Quick Start<br/>Try Demo]
    B --> D[🔬 Researcher<br/>Install Extension]
    B --> E[🏢 Enterprise<br/>Contact Sales]
    B --> F[👩‍💻 Developer<br/>API Access]
    
    C --> G[📧 Contact Team]
    D --> G
    E --> G
    F --> G
    
    style A fill:#ffebee
    style B fill:#e8f5e8
    style G fill:#e1f5fe

📬 お問い合わせ先

Research-Quest

8 段階のグラフベース手法で体系的な科学的推論を実現する、Research-Quest フレームワークを実装した包括的なデスクトップ拡張機能です。

🧬 高度な科学研究向けに設計 - 免疫学、皮膚科学、計算生物学の研究向けに特化して開発されていますが、あらゆる科学分野に拡張できます。

概要

Research-Quest デスクトップ拡張機能は、構造化されたグラフベースのアプローチを通じて体系的な科学分析を行うための強力なツールを研究者に提供します。この拡張機能は、Research-Quest.md の仕様で定義されている Research-Quest フレームワーク全体を実装し、次の機能を実現します。

• 体系的な研究手法：初期化から振り返りまでの 8 段階プロセス
• 多次元の確信度追跡：統計的厳密さを伴うベイズ的信念更新
• 学際的研究のサポート：異なる領域をつなぐブリッジノード
• 因果推論機能：Pearl の do 計算と反事実推論
• 時間的パターン分析：動的な関係性のモデリング
• バイアスの検出と軽減：体系的なバイアスの特定と修正
• 影響評価：研究の意義と有用性の推定
• 共同研究機能：複数の研究者による貢献の記録と合意形成

アーキテクチャ

Research-Quest フレームワークの 8 段階

1. 初期化：タスクの理解を含むルートノードを作成します
2. 分解：研究タスクを基本的な次元に分解します
3. 仮説／計画：詳細なメタデータを伴う競合仮説を生成します
4. エビデンスの統合：型付きの関係性を用いたベイズ的な確信度更新を行います
5. 枝刈り／統合：確信度と影響に基づいてグラフを洗練します
6. サブグラフの抽出：価値の高い研究経路に焦点を当てます
7. 構成：構造化された研究の説明を生成します
8. 振り返り：包括的な品質監査と検証を行います

主な機能

• 多次元の確信度：[empirical_support, theoretical_basis, methodological_rigor, consensus_alignment]
• 型付きの関係性：因果的、時間的、相関的、論理的なエッジタイプ
• 統計的検証：検出力分析、効果量の推定、信頼区間
• 知識ギャップの特定：研究機会を体系的に特定します
• 学際的ブリッジノード（IBN）：異なる研究領域にまたがる知見をつなぎます
• 動的なグラフトポロジー：エビデンスのパターンに基づいて構造を適応させます

クイックスタート

🚀 インストール

Smithery を使用したインストール

Smithery を使用して、Claude Desktop 用の scientific-research-claude-extension を自動的にインストールします。

npx -y @smithery/cli install @SaptaDey/scientific-research-claude-extension --client claude

前提条件

• Node.js >= 18.0.0 (ダウンロード)
• Claude Desktop >= 0.10.0 (ダウンロード)
• リポジトリをクローンするための Git

セットアップ手順

1. リポジトリをクローンする

   git clone https://github.com/SaptaDey/Research-Quest-desktop-extension.git
   cd Research-Quest-desktop-extension
   

2. 依存関係をインストールする

   cd server
   npm install
   

3. インストールをテストする

   npm test
   

4. 拡張機能をパッケージ化する（必要な場合）

   # Using DXT CLI (if available)
   dxt pack .
   
   # Or create zip manually
   zip -r Research-Quest-extension.dxt manifest.json server/ -x "server/node_modules/.cache/*"
   

5. Claude Desktop にインストールする

   • Claude Desktop を開きます
   • Extensions に移動します
   • ローカルファイルからインストールします：Research-Quest-extension.dxt
   • 研究分野と設定を構成します

設定

この拡張機能では、ユーザー設定を通じて幅広いカスタマイズが可能です。

研究設定

• 主な研究分野：専門分野（免疫学、皮膚科学など）
• 信頼度しきい値：仮説を検討するために必要な最小信頼度（0.0-1.0）
• 統計的検出力のしきい値：エビデンスを受け入れるために必要な最小検出力（0.0-1.0）

フレームワークのオプション

• 多層ネットワーク：複雑なシステムの表現を有効にします
• コラボレーション機能：複数の研究者による帰属表示と合意形成
• 時間減衰係数：時間に基づくエビデンスの重み付け（0.0-1.0）
• 引用スタイル：Vancouver、APA、Harvard、または Nature 形式

ワークスペース

• 研究ディレクトリ：グラフデータとエクスポート用のローカルフォルダー
• 影響推定モデル：基本、包括的、または分野固有

使用例

基本的な研究ワークフロー

1. 研究グラフを初期化する

   // Initialize new research investigation
   await claude.tools.initialize_asr_got_graph({
     task_description: "Investigate the role of skin microbiome in cutaneous T-cell lymphoma progression",
     initial_confidence: [0.8, 0.7, 0.9, 0.6],
     config: {
       research_domain: "immunology",
       enable_multi_layer: true
     }
   });
   

2. 研究タスクを分解する

   // Break down into research dimensions
   await claude.tools.decompose_research_task({
     dimensions: [
       "Scope", "Objectives", "Methodology", 
       "Data Requirements", "Expected Outcomes", 
       "Potential Biases", "Knowledge Gaps"
     ]
   });
   

3. 仮説を生成する

   // Create competing hypotheses for a dimension
   await claude.tools.generate_hypotheses({
     dimension_node_id: "n2.1",
     hypotheses: [
       {
         content: "Microbiome dysbiosis precedes CTCL development",
         falsification_criteria: "Longitudinal study showing normal microbiome in pre-malignant tissue",
         impact_score: 0.8,
         disciplinary_tags: ["immunology", "dermatology", "microbiome"]
       }
     ]
   });
   

4. エビデンスを統合する

   // Add evidence with statistical validation
   await claude.tools.integrate_evidence({
     hypothesis_node_id: "h_n2.1_1",
     evidence: {
       title: "Microbiome Analysis in CTCL Patients",
       content: "16S rRNA sequencing shows reduced diversity in lesional skin",
       relationship: "Supportive",
       statistical_power: {
         power: 0.85,
         sample_size: 120,
         effect_size: 0.6
       },
       confidence: [0.8, 0.7, 0.9, 0.8]
     }
   });
   

高度な機能

因果分析

await claude.tools.analyze_causal_relationships({
  source_node: "microbiome_dysbiosis",
  target_node: "ctcl_progression",
  method: "do_calculus",
  confounders: ["age", "immunosuppression", "genetics"]
});

時間的パターンの検出

await claude.tools.detect_temporal_patterns({
  node_set: ["immune_activation", "microbiome_shift", "malignant_transformation"],
  pattern_types: ["sequential", "cyclic", "delayed"]
});

ナレッジギャップ分析

await claude.tools.identify_knowledge_gaps({
  focus_areas: ["mechanistic_pathways", "therapeutic_targets"],
  prioritization: "impact_weighted"
});

ツールリファレンス

Research-Quest のコアツール

ユーティリティツール

データのエクスポート形式

• JSON：すべてのメタデータを含む完全なグラフデータ
• YAML：人が読みやすい設定形式
• GraphML：ネットワーク分析ツール（Gephi、Cytoscape）と互換性があります
• DOT：Graphviz の可視化形式

研究ワークフローとの統合

文献レビューとの統合

// Import papers and create evidence nodes
await claude.tools.import_research_data({
  source: "pubmed_search",
  query: "cutaneous T-cell lymphoma microbiome",
  filters: { year_range: "2020-2024", study_types: ["clinical", "experimental"] }
});

共同研究

// Enable multi-researcher features
await claude.tools.configure_collaboration({
  researchers: [
    { name: "Dr. Smith", expertise: "dermatology", role: "lead" },
    { name: "Dr. Johnson", expertise: "microbiome", role: "specialist" }
  ],
  consensus_threshold: 0.8
});

品質保証機能

• バイアス検出：認知バイアスとシステム上のバイアスを体系的に特定します
• 反証可能性の検証：仮説が科学的基準を満たしていることを確認します
• 統計的厳密性：検出力分析と効果量の検証を行います
• 因果的妥当性：適切な因果推論の方法論を適用します
• 時間的一貫性：時間に基づく関係の論理的な妥当性を検証します

研究向けのカスタマイズ

この拡張機能には、研究向けプロファイルがあらかじめ設定されています。

• 主な領域：免疫学／皮膚科学
• 専門分野：CTCL、皮膚マイクロバイオーム、染色体不安定性
• 方法論：ゲノム解析、薬理学的介入、ML の統合
• コミュニケーションスタイル：バンクーバー方式の引用を用いた、正式な学術的議論
• 学際的な重点領域：免疫学 ↔ 機械学習の橋渡し

トラブルシューティング

よくある問題

1. サーバーの起動失敗

   cd server
   npm install
   node index.js
   

2. ツールが見つからない

   • manifest.json が有効であることを確認してください
   • server/index.js のツール定義を確認してください
   • Claude Desktop を再起動してください

3. グラフ状態のエラー

   • ほかのツールを使用する前にグラフを初期化してください
   • ステージの順序（1→8）に従ってください
   • get_graph_summary で現在のステージを確認してください

4. エクスポートの問題

   • 出力ディレクトリのアクセス許可を確認してください
   • 使用可能なディスク容量を確認してください
   • グラフデータの整合性を検証してください

デバッグモード

# Run server with debugging
cd server
node --inspect index.js

貢献

この拡張機能は Research-Quest 仕様に準拠しています。貢献する際は、次の点にご留意ください。

1. 8 ステージのフレームワークとの互換性を維持する
2. 包括的なテストカバレッジを含める
3. 防御的プログラミングの慣行に従う
4. 新機能に合わせてドキュメントを更新する

ライセンス

MIT ライセンス - 詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

サポート

• 課題：GitHub Issues
• お問い合わせ：Dr. Saptaswa Dey [email protected]

📊 GitHub リポジトリの機能

• ⭐ 役に立った場合は、このリポジトリにスターを付けてください！
• 🐛 課題の報告：GitHub Issues から報告できます
• 💡 機能のリクエスト：課題テンプレートからリクエストできます
• 🤝 貢献：貢献ガイドラインに従ってご参加ください

📝 引用

研究でこの拡張機能を使用する場合は、次のように引用してください。

@software{dey2024asrgot,
  author = {Dey, Saptaswa},
  title = {Research-Quest},
  year = {2024},
  version = {1.0.0},
  url = {https://github.com/SaptaDey/Research-Quest},
  license = {MIT}
}

体系的な科学的推論のために構築。発見のために設計。

Research Quest

Research-Quest

8 ステージのグラフベース手法を通じて体系的な科学的推論を実現する、Research-Quest フレームワークを実装した包括的なデスクトップ拡張機能です。

🧬 高度な科学研究向けに設計 - 特に免疫学、皮膚科学、計算生物学の研究向けに作成されていますが、あらゆる科学分野に拡張できます。

概要

Research-Quest デスクトップ拡張機能は、構造化されたグラフベースのアプローチを通じて体系的な科学的分析を実施するための強力なツールを研究者に提供します。この拡張機能は、Research-Quest.md 仕様で定義された Research-Quest フレームワーク全体を実装し、次のことを可能にします。

• 体系的な研究方法論：初期化から振り返りまでの 8 ステージのプロセス
• 多次元の信頼度追跡：統計的厳密性を備えたベイズ的信念更新
• 学際的な研究のサポート：異なる領域をつなぐブリッジノード
• 因果推論機能：Pearl の do 計算と反実仮想推論
• 時間的パターン分析：動的な関係性のモデリング
• バイアスの検出と軽減：体系的なバイアスの特定と修正
• 影響評価：研究の重要性と有用性の推定
• 共同研究機能：複数の研究者による貢献の帰属と合意形成

アーキテクチャ

8 段階の Research-Quest フレームワーク

1. 初期化：タスクの理解を含むルートノードを作成します
2. 分解：研究タスクを基本的な次元に分解します
3. 仮説／計画：詳細なメタデータを付けて、競合する仮説を生成します
4. エビデンスの統合：型付きの関係性を用いてベイズ信頼度を更新します
5. 枝刈り／統合：信頼度と影響度に基づいてグラフを洗練します
6. サブグラフの抽出：価値の高い研究経路に焦点を当てます
7. 構成：構造化された研究ナラティブを生成します
8. 振り返り：包括的な品質監査と検証を行います

主な機能

• 多次元の信頼度：[empirical_support, theoretical_basis, methodological_rigor, consensus_alignment]
• 型付きの関係性：因果、時間、相関、論理のエッジタイプ
• 統計的検証：検出力分析、効果量の推定、信頼区間
• 知識ギャップの特定：研究機会を体系的に特定します
• 学際的ブリッジノード（IBN）：研究領域をまたいで知見を結び付けます
• 動的なグラフトポロジー：エビデンスのパターンに基づいて構造を適応させます

クイックスタート

🚀 インストール

Smithery 経由でのインストール

Smithery 経由で、Claude Desktop に scientific-research-claude-extension を自動的にインストールするには：

npx -y @smithery/cli install @SaptaDey/scientific-research-claude-extension --client claude

前提条件

• Node.js >= 18.0.0 (ダウンロード)
• Claude Desktop >= 0.10.0 (ダウンロード)
• リポジトリのクローンに使用する Git

セットアップ手順

1. リポジトリをクローン

   git clone https://github.com/SaptaDey/Research-Quest-desktop-extension.git
   cd Research-Quest-desktop-extension
   

2. 依存関係をインストール

   cd server
   npm install
   

3. インストールをテスト

   npm test
   

4. 拡張機能をパッケージ化（必要な場合）

   # Using DXT CLI (if available)
   dxt pack .
   
   # Or create zip manually
   zip -r Research-Quest-extension.dxt manifest.json server/ -x "server/node_modules/.cache/*"
   

5. Claude Desktop にインストール

   • Claude Desktop を開きます
   • Extensions に移動します
   • ローカルファイルからインストールします：Research-Quest-extension.dxt
   • 研究領域と設定を構成します

設定

この拡張機能では、ユーザー設定を通じて幅広くカスタマイズできます：

研究設定

• 主な研究領域：専門分野（免疫学、皮膚科学など）
• 信頼度のしきい値：仮説の検討に必要な最低信頼度（0.0-1.0）
• 統計的検出力のしきい値：エビデンスの採用に必要な最低検出力（0.0-1.0）

フレームワークのオプション

• 多層ネットワーク：複雑なシステム表現を有効にします
• コラボレーション機能：複数の研究者による帰属表示と合意形成
• 時間減衰係数：時間に基づくエビデンスの重み付け（0.0-1.0）
• 引用スタイル：Vancouver、APA、Harvard、または Nature 形式

ワークスペース

• 研究ディレクトリ：グラフデータとエクスポート用のローカルフォルダー
• 影響度推定モデル：基本、包括的、または領域固有

使用例

基本的な研究ワークフロー

1. 研究グラフを初期化

   // Initialize new research investigation
   await claude.tools.initialize_asr_got_graph({
     task_description: "Investigate the role of skin microbiome in cutaneous T-cell lymphoma progression",
     initial_confidence: [0.8, 0.7, 0.9, 0.6],
     config: {
       research_domain: "immunology",
       enable_multi_layer: true
     }
   });
   

2. 研究タスクを分解

   // Break down into research dimensions
   await claude.tools.decompose_research_task({
     dimensions: [
       "Scope", "Objectives", "Methodology", 
       "Data Requirements", "Expected Outcomes", 
       "Potential Biases", "Knowledge Gaps"
     ]
   });
   

3. 仮説を生成

   // Create competing hypotheses for a dimension
   await claude.tools.generate_hypotheses({
     dimension_node_id: "n2.1",
     hypotheses: [
       {
         content: "Microbiome dysbiosis precedes CTCL development",
         falsification_criteria: "Longitudinal study showing normal microbiome in pre-malignant tissue",
         impact_score: 0.8,
         disciplinary_tags: ["immunology", "dermatology", "microbiome"]
       }
     ]
   });
   

4. エビデンスを統合

   // Add evidence with statistical validation
   await claude.tools.integrate_evidence({
     hypothesis_node_id: "h_n2.1_1",
     evidence: {
       title: "Microbiome Analysis in CTCL Patients",
       content: "16S rRNA sequencing shows reduced diversity in lesional skin",
       relationship: "Supportive",
       statistical_power: {
         power: 0.85,
         sample_size: 120,
         effect_size: 0.6
       },
       confidence: [0.8, 0.7, 0.9, 0.8]
     }
   });
   

高度な機能

因果分析

await claude.tools.analyze_causal_relationships({
  source_node: "microbiome_dysbiosis",
  target_node: "ctcl_progression",
  method: "do_calculus",
  confounders: ["age", "immunosuppression", "genetics"]
});

時間パターンの検出

await claude.tools.detect_temporal_patterns({
  node_set: ["immune_activation", "microbiome_shift", "malignant_transformation"],
  pattern_types: ["sequential", "cyclic", "delayed"]
});

知識ギャップ分析

await claude.tools.identify_knowledge_gaps({
  focus_areas: ["mechanistic_pathways", "therapeutic_targets"],
  prioritization: "impact_weighted"
});

ツールリファレンス

Research-Quest の主要ツール

ユーティリティツール

データのエクスポート形式

• JSON：完全なメタデータを含むグラフデータ全体
• YAML：人が読みやすい設定形式
• GraphML：ネットワーク分析ツール（Gephi、Cytoscape）と互換性があります
• DOT：Graphviz の可視化形式

研究ワークフローとの統合

文献レビューとの統合

// Import papers and create evidence nodes
await claude.tools.import_research_data({
  source: "pubmed_search",
  query: "cutaneous T-cell lymphoma microbiome",
  filters: { year_range: "2020-2024", study_types: ["clinical", "experimental"] }
});

共同研究

// Enable multi-researcher features
await claude.tools.configure_collaboration({
  researchers: [
    { name: "Dr. Smith", expertise: "dermatology", role: "lead" },
    { name: "Dr. Johnson", expertise: "microbiome", role: "specialist" }
  ],
  consensus_threshold: 0.8
});

品質保証機能

• バイアス検出：認知的およびシステム的なバイアスを体系的に特定します
• 反証可能性の検証：仮説が科学的基準を満たしていることを確認します
• 統計的厳密性：検出力分析と効果量の検証を行います
• 因果的妥当性：適切な因果推論の方法論を用います
• 時間的一貫性：時間に基づく関係性の論理的な整合性を検証します

研究向けのカスタマイズ

この拡張機能には、研究用プロファイルが事前設定されています。

• 主要分野：免疫学／皮膚科学
• 専門分野：CTCL、皮膚マイクロバイオーム、染色体不安定性
• 方法論：ゲノム解析、薬理学的介入、ML 統合
• コミュニケーションスタイル：バンクーバー方式の引用を用いた正式な学術的論述
• 学際的な重点領域：免疫学 ↔ 機械学習の橋渡し

トラブルシューティング

よくある問題

1. サーバーの起動失敗

   cd server
   npm install
   node index.js
   

2. ツールが見つからない

   • manifest.json が有効であることを確認します
   • server/index.js のツール定義を確認します
   • Claude Desktop を再起動します

3. グラフ状態のエラー

   • ほかのツールを使用する前にグラフを初期化します
   • ステージの順序（1→8）に従います
   • get_graph_summary で現在のステージを確認します

4. エクスポートの問題

   • 出力ディレクトリのアクセス許可を確認します
   • 使用可能なディスク容量を確認します
   • グラフデータの整合性を検証します

デバッグモード

# Run server with debugging
cd server
node --inspect index.js

貢献

この拡張機能は Research-Quest の仕様に準拠しています。貢献にあたっては、以下を遵守してください。

1. 8 ステージのフレームワークとの互換性を維持する
2. 包括的なテストカバレッジを含める
3. 防御的プログラミングの慣行に従う
4. 新機能に合わせてドキュメントを更新する

ライセンス

MIT ライセンス - 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

サポート

• 問題：GitHub Issues
• 連絡先：Dr. Saptaswa Dey [email protected]

📊 GitHub リポジトリの機能

• ⭐ このリポジトリが役に立ったら、スターを付けてください！
• 🐛 GitHub Issues から問題を報告してください
• 💡 イシューテンプレートから機能をリクエストできます
• 🤝 貢献ガイドラインに従って貢献してください

📝 引用

この拡張機能を研究で使用する場合は、以下のように引用してください。

@software{dey2024asrgot,
  author = {Dey, Saptaswa},
  title = {Research-Quest},
  year = {2024},
  version = {1.0.0},
  url = {https://github.com/SaptaDey/Research-Quest},
  license = {MIT}
}

体系的な科学的推論のために構築。発見のために設計。