Searching Scientific Literature

科学文献の検索

概要

最適化されたクエリを使用して、PubMedで科学文献を検索します。メタデータを抽出し、関連性評価に向けて論文を準備します。

基本原則： 関連する論文を見つけられるよう十分に広く検索しつつ、対象を絞ったキーワードで結果を管理しやすい件数に保ちます。

使用する場面

次の場合にこのスキルを使用します。

• 新しい研究課題に取り組み始めるとき
• ユーザーが「〜に関する論文を探して」と依頼したとき
• 評価用の初期論文セットが必要なとき
• 特定の手法、化合物、疾患、技術を検索するとき

検索戦略

1. ユーザーのクエリを解析する

以下を抽出します。

• キーワード：主な概念（例：「BTK阻害剤」「選択性」「キナーゼ」）
• データの種類：ユーザーが必要としているもの（IC50値、手法、構造、結果）
• 制約：発行年の範囲、特定のジャーナル、著者名
• 同義語：別の用語（例：「Bruton's tyrosine kinase」＝「BTK」）

2. PubMedクエリを作成する

ブール演算子：

• AND - 結果を絞り込む（両方の用語を含む）
• OR - 結果を広げる（いずれかの用語を含む）
• NOT - 用語を除外する

クエリの例：

"BTK inhibitor"[Title/Abstract] AND selectivity[Title/Abstract]

("kinase inhibitor" OR "protein kinase") AND (selectivity OR "off-target")

"ibrutinib"[Title/Abstract] AND ("IC50" OR "inhibitory concentration")

フィールドタグ：

• [Title/Abstract] - タイトルと抄録のみを検索
• [Title] - タイトルのみを検索（より精密）
• [Author] - 特定の著者を検索
• [Journal] - 特定のジャーナルを検索
• [Date] - 日付範囲を指定

3. 検索を実行する

API エンドポイント：

https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?\
db=pubmed&\
term=YOUR_QUERY&\
retmax=100&\
retmode=json&\
sort=relevance

パラメーター：

• db=pubmed - PubMedデータベースを検索
• term= - 検索クエリ（スペースや特殊文字はURLエンコードしてください）
• retmax=100 - 最大結果件数（まずは100件から開始）
• retmode=json - JSON形式で返す
• sort=relevance - 関連性の高い順（または、新しい順の場合はpub_date）

bashの例：

curl "https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=pubmed&term=BTK+inhibitor+selectivity&retmax=100&retmode=json&sort=relevance"

レスポンス形式：

{
  "esearchresult": {
    "count": "156",
    "retmax": "100",
    "idlist": ["12345678", "87654321", ...]
  }
}

4. 論文のメタデータを取得する

API エンドポイント：

https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi?\
db=pubmed&\
id=12345678,87654321&\
retmode=json

レスポンスから抽出する項目：

• タイトル
• 著者（リスト）
• ジャーナル名
• 発行日
• 抄録（別途efetchを呼び出すか、esummaryを使用）
• PMID
• DOI（articleidsで利用可能な場合）

PMIDからDOIを取得する：

"articleids": [
  {"idtype": "pubmed", "value": "12345678"},
  {"idtype": "doi", "value": "10.1234/example.2023"}
]

DOIが見つからない場合：

• 代替識別子としてPMIDを使用する
• 後でPubMed Centralまたは出版社のAPIを介してDOIを解決してみる

出力形式

論文オブジェクトのリストを作成します。

[
  {
    "pmid": "12345678",
    "doi": "10.1234/example.2023",
    "title": "Selective BTK inhibitors for autoimmune diseases",
    "authors": ["Smith J", "Doe A", "Johnson B"],
    "journal": "Nature Chemical Biology",
    "year": "2023",
    "abstract": "We developed a series of...",
    "source": "pubmed_search"
  }
]

エラー処理

レート制限（重要 - すべてのプロセス／サブエージェントで共有）：

• APIキーなし：毎秒3リクエスト（公式制限）
• APIキーあり：毎秒10リクエスト
• 単一のエージェント／スクリプト： 500msの間隔を使用（毎秒2リクエスト、安全な余裕あり）
  • 理論上は350msで十分ですが、実際には約20%のHTTP 429エラーが発生します
• 複数のサブエージェントを並列実行する場合： 容量を共有するため、より長い間隔を使用します
  • 並列実行が2つの場合：それぞれ1秒（合計で毎秒2リクエスト）
  • 並列実行が3つの場合：それぞれ1.5秒（合計で毎秒2リクエスト）
  • 並列実行が5つの場合：それぞれ2.5秒（合計で毎秒2リクエスト）
  • 計算式：delay_seconds = (num_parallel / rate_limit) + safety_margin
• HTTP 429エラーが発生した場合： 5秒待機し、間隔を2倍にして再開します

検索結果が空の場合：

• より広い用語を試す
• フィールドタグを削除する
• 入力ミスがないか確認する
• ORを使用して同義語を追加する

検索結果が多すぎる場合（500件超）：

• より具体的な用語を追加する
• フィールドタグを使用して絞り込む
• 日付の制約を追加する
• 複数のサブクエリに分割することを検討する

他のスキルとの連携

検索完了後：

1. 検索結果を initial-search-results.jsonとして研究フォルダーに保存します
2. 各論文について、 evaluating-paper-relevanceスキルを呼び出します
3. papers-reviewed.jsonで追跡します（キーにはDOIを使用し、ない場合はPMIDを使用）

クイックリファレンス

タスク	コマンド
PubMedを検索	curl "https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi?db=pubmed&term=QUERY&retmax=100&retmode=json"
メタデータを取得	curl "https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esummary.fcgi?db=pubmed&id=PMID1,PMID2&retmode=json"
クエリをURLエンコード	スペースを+に、特殊文字を%XXに置き換える
結果を絞り込む	ANDを使用し、フィールドタグやより具体的な用語を追加する
結果を広げる	ORを使用し、フィールドタグを削除して同義語を追加する

よくある間違い

検索範囲が狭すぎる： 検索結果が5件だけの場合 → OR を使い、条件を削除します 検索範囲が広すぎる： 検索結果が5000件の場合 → AND 条件を追加し、フィールドタグを使います 抄録が見つからない： 抄録の全文を取得するには、esummary ではなく efetch を使います DOI が見つからない： 古い論文の多くには DOI がありません。代わりに PMID を使います レート制限： 500ms の間隔を空けます（単一エージェントの場合）。レート制限を共有する並列サブエージェントの場合は、さらに長い間隔を空けます

次のステップ

検索が完了したら：

• 「クエリに一致する論文が N 件見つかりました」と報告します
• skills/research/evaluating-paper-relevance を使って評価を開始します
• 論文のスクリーニングが進むごとに、ユーザーに進捗を知らせます