alterlab-hypothesis-gen

科学假设生成

概述

假设生成是制定可检验解释的系统化过程。根据观察结果提出基于证据的假设，设计实验，探索相互竞争的解释，并推导预测。将此技能用于各领域的科学探究。

何时使用此技能

在以下情况下应使用此技能：

• 根据观察结果或初步数据提出假设
• 设计实验以检验科学问题
• 探索对某种现象的相互竞争的解释
• 为研究制定可检验的预测
• 基于文献进行假设生成
• 规划跨科学领域的机理研究

不适用的情况

场景	改用
尚无需要解释的特定观察结果，进行开放式、自由探索式构思	alterlab-scientific-brainstorm
对表格数据集进行自动化、由大模型驱动的假设生成与检验（HypoGeniC）	alterlab-hypogenic
交付成果是独立的系统综述或 PRISMA 证据综合	alterlab-literature-review
评估现有主张的证据质量或设计缺陷	alterlab-scientific-thinking
在数据收集前，通过预注册确定假设和分析计划	alterlab-preregistration-discipline

工作流

遵循以下系统化流程，生成可靠的科学假设：

1. 理解现象

首先明确需要解释的观察结果、问题或现象：

• 找出需要解释的核心观察结果或模式
• 界定现象的范围和边界
• 记录任何限制条件或特定情境
• 明确哪些内容已知，哪些尚不确定
• 确定相关科学领域

2. 全面检索文献

检索现有科学文献，使假设建立在当前证据的基础上。结合使用 PubMed（针对生物医学主题）和通用网络搜索（针对更广泛的科学领域）：

针对生物医学主题：

• 使用带有 PubMed URL 的 WebFetch 获取相关文献
• 搜索近期综述、荟萃分析和原始研究
• 查找类似现象、相关机制或类似系统

针对所有科学领域：

• 使用 WebSearch 查找近期论文、预印本和综述
• 搜索已有理论、机制或框架
• 找出当前认知中的空白

搜索策略：

• 从宽泛的搜索开始，了解整体情况
• 缩小范围，聚焦具体机制、通路或理论
• 查找相互矛盾的发现或尚未解决的争议
• 详细搜索技巧请参阅 references/literature_search_strategies.md

3. 综合现有证据

分析并整合文献检索中的发现：

• 总结对该现象的当前认识
• 找出可能适用的既有机制或理论
• 记录相互冲突的证据或其他观点
• 发现认知空白、局限或未解问题
• 找出相关系统或领域中的类比

4. 生成相互竞争的假设

提出 3-5 个能够解释该现象的不同假设。每个假设都应：

• 提供机理解释（而非仅作描述）
• 能与其他假设区分开来
• 基于文献综合中的证据
• 考虑不同解释层级（分子、细胞、系统、群体等）

假设生成策略：

• 将类似系统中的已知机制应用于当前问题
• 考虑多种致因通路
• 探索不同的解释尺度
• 质疑现有解释中的假设
• 以新颖方式组合不同机制

5. 评估假设质量

依据 references/hypothesis_quality_criteria.md 中的既定质量标准，评估每个假设：

可检验性： 能否通过实证检验该假设？ 可证伪性： 哪些观察结果会推翻该假设？ 简约性： 该假设是否是在符合证据的前提下最简单的解释？ 解释力： 该假设能解释该现象的多少方面？ 范围： 该假设涵盖哪些范围的观察结果？ 一致性： 该假设是否符合既定原则？ 新颖性： 该假设是否提供了超出现有解释的新见解？

明确指出每个假设的优点和不足。

6. 设计实验测试

针对每个可行的假设，提出具体的实验或研究来进行检验。请查阅 references/experimental_design_patterns.md，了解常见方法：

实验设计要素：

• 将测量或观察什么？
• 需要哪些比较或对照？
• 将采用哪些方法或技术？
• 合适的样本量或统计方法是什么？
• 有哪些潜在混杂因素？应如何处理？

考虑多种方法：

• 实验室实验（体外、体内、计算）
• 观察性研究（横断面、纵向、病例对照）
• 临床试验（如适用）
• 自然实验或准实验设计

7. 制定可检验的预测

针对每个假设，提出具体的量化预测：

• 说明若假设成立，应观察到什么
• 尽可能指出预期效应的方向和大小
• 确定预测成立的条件
• 区分相互竞争的假设所做出的预测
• 指出哪些预测结果会证伪该假设

8. 呈现结构化输出

使用 assets/hypothesis_report_template.tex 中的模板生成一份专业的 LaTeX 文档。报告应格式规范，使用彩色框进行视觉组织，并分为简明正文和全面附录。

文档结构：

正文（约 4 页）：

1. 执行摘要 — 在 summarybox 中简要概述（0.5-1 页）
2. 相互竞争的假设 — 每个假设各自放入一个彩色框，简要说明作用机制和关键证据（3-5 个假设共 2-2.5 页）
3. 可检验的预测 — 在 predictionbox 中列出关键预测（0.5-1 页）
4. 关键比较 — 在 comparisonbox 中列出优先比较项（0.5-1 页）

正文只保留必要内容；其余内容放入附录：

• 附录 A： 全面的文献综述，包含详尽引文
• 附录 B： 详细的实验设计，包含完整方案
• 附录 C： 质量评估表和详细评估
• 附录 D： 补充证据和类比系统

彩色框的使用（hypothesis_generation.sty 中的环境）：

• hypothesisbox1 至 hypothesisbox5 — 每个相互竞争的假设使用一个（蓝色、绿色、紫色、青色、橙色）
• predictionbox — 可检验的预测（琥珀色）
• comparisonbox — 关键比较（钢灰色）
• evidencebox — 支持证据摘要（浅蓝色）
• summarybox — 执行摘要（蓝色）

每个假设框应包含：

• 作用机制说明： 用 1-2 段简短文字（6-10 句）说明机制及其原因
• 关键支持证据： 列出 2-3 条带引文的要点（仅包含最重要的证据）
• 核心假设： 1-2 条关键假设

页面溢出。 hypothesis_generation.sty 中的框不是可分页的 tcolorbox，因此，如果框的高度超过页面剩余空间，框就会延伸到页面底部之外，使 PDF 难以阅读。每个假设框控制在约 0.6 页（15-20 行）；将较长的机制细节和额外证据移至附录 A。如果某个框之前剩余空间不足约 0.6 页，请使用 \newpage 开启新页；主要附录章节之间也应使用 \newpage。

\newpage
\begin{hypothesisbox1}[Hypothesis 1: Title]
% mechanistic explanation, 2-3 evidence bullets, 1-2 assumptions
\end{hypothesisbox1}

引文要求：

• 正文： 使用 10-15 条关键引文，仅涵盖最重要的证据
• 附录 A： 全面覆盖相关文献（对于研究较充分的现象，通常引用 40-70 条文献）

只引用文献检索期间实际找到并核查过的来源——切勿编造或凑数以达到目标，否则虚构的引文会损害整份报告。若相关文献较少，使用较少但已核实的引文才是正确做法。使用 \citep{author2023} 添加括号内引文。

LaTeX 编译：

此模板需要 XeLaTeX 或 LuaLaTeX（会加载 fontspec）：

xelatex hypothesis_report.tex
bibtex hypothesis_report
xelatex hypothesis_report.tex
xelatex hypothesis_report.tex

必需的软件包： hypothesis_generation.sty 必须位于同一目录中，或位于 LaTeX 搜索路径上。它依赖 tcolorbox、xcolor、fontspec、fancyhdr、titlesec、enumitem、booktabs 和 natbib。

快速参考： 有关各类框、配色方案和常用格式模式的详细示例，请参阅 assets/FORMATTING_GUIDE.md。

质量标准

确保生成的所有假设均符合以下标准：

• 以证据为基础： 以现有文献及引文为依据
• 可检验： 包含具体、可测量的预测
• 机制明确： 解释如何运作及其原因，而不只是描述现象
• 全面： 考虑其他解释
• 严谨： 包含用于检验预测的实验设计

资源

references/

• hypothesis_quality_criteria.md - 评估假设质量的框架（可测试性、可证伪性、简约性、解释力、范围、一致性）
• experimental_design_patterns.md - 跨领域的常见实验方法（RCT、观察性研究、实验室实验、计算模型）
• literature_search_strategies.md - PubMed 和一般科学来源的有效搜索技巧

assets/

• hypothesis_generation.sty - LaTeX 样式包，提供彩色文本框、专业排版和用于假设报告的自定义环境
• hypothesis_report_template.tex - 完整的 LaTeX 模板，包含正文结构和全面的附录章节
• FORMATTING_GUIDE.md - 快速参考指南，包含各种文本框类型、配色方案、引用规范和故障排除技巧的示例

相关技能

• alterlab-literature-review — 如果交付成果是综述本身，而非用于支撑假设的专项检索，则使用该技能进行独立的系统综述 / PRISMA 综合。
• alterlab-venue-templates — 将假设报告改写为论文时，用于获取特定投稿渠道的 LaTeX 模板和投稿格式要求。
• alterlab-scientific-writing — 用流畅的 IMRAD 体裁行文撰写最终论文。

属于 AlterLab Academic Skills 套件。