| name | pubmed |
| description | 生物医学文献の検索・取得・分析を行うスキル。PubMed E-utilities API を使用して、3,600万件以上の医学文献データベースにアクセス。ユーザーが「PubMed で検索」「医学論文を探す」「文献レビュー」「最新の研究を調べる」「関連論文を見つける」などのリクエストをした際に使用。がん、免疫療法、COVID-19、薬剤、臨床試験など、あらゆる生物医学トピックに対応。 |
PubMed 文献検索スキル
概要
このスキルは、PubMed E-utilities API を使用して生物医学文献の検索・取得・分析を効率的に行います。3,600万件以上の論文データベースから、関連性の高い文献を見つけ、詳細情報や抄録を取得できます。
ワークフロー
ステップ1: 検索戦略の決定
ユーザーのリクエストに基づいて、適切な検索戦略を選択します。
検索タイプ:
-
キーワード検索 - 一般的な文献検索
- 例: 「がん免疫療法に関する最新の研究を探してください」
- 使用ツール:
scripts/pubmed_search.py search
-
特定論文の取得 - PMID が分かっている場合
- 例: 「PMID 12345678 の論文の詳細を教えてください」
- 使用ツール:
scripts/pubmed_search.py fetch
-
関連論文の探索 - 既知の論文から関連文献を見つける
- 例: 「この論文に関連する研究を探してください」
- 使用ツール:
scripts/pubmed_search.py related
ステップ2: 検索の実行
適切なコマンドとパラメータで検索を実行します。
コマンドリファレンス
python scripts/pubmed_search.py --help
キーワード検索
python scripts/pubmed_search.py search "cancer immunotherapy" \
--max-results 20 \
--sort pub_date \
検索クエリの構築:
- 複数キーワード:
"cancer AND immunotherapy"
- OR 検索:
"cancer OR tumor"
- フレーズ:
"\"lung cancer\""
- フィールド指定:
"cancer[Title] AND 2023[PDAT]"
- 論文タイプ:
"cancer AND Randomized Controlled Trial[PT]"
検索の最適化:
- 広すぎる結果の場合: フィールド指定や日付範囲で絞り込む
- 狭すぎる結果の場合: 同義語や OR 検索で拡張
- 日本語文献:
Japanese[Language] または Japan[Affiliation] を追加
詳細な検索構文は references/api_reference.md を参照。
論文詳細の取得
python scripts/pubmed_search.py fetch 12345678,87654321
複数の PMID をカンマ区切りで指定可能。
関連論文の検索
python scripts/pubmed_search.py related 12345678 --max-results 10
ステップ3: 結果の分析と提示
取得した結果を解析し、ユーザーに分かりやすく提示します。
提示する情報:
- タイトル: 論文のタイトル
- 著者: 主要著者（3名まで + et al.）
- 雑誌: 掲載雑誌名
- 出版年月: 出版時期
- PMID: PubMed ID（一意の識別子）
- URL: PubMed の論文ページ
- DOI: デジタルオブジェクト識別子（利用可能な場合）
- 抄録: 論文の要約（詳細取得時）
分析のポイント:
- 検索結果の総数を報告
- 最も関連性の高い論文をハイライト
- 研究のトレンドや傾向を特定
- 臨床試験、メタアナリシス、レビュー論文などの重要な論文タイプを指摘
ステップ4: フォローアップ
必要に応じて追加の検索や分析を提案します。
よくあるフォローアップ:
- 特定の論文の詳細取得
- 検索条件の調整（日付範囲、論文タイプなど）
- 関連論文の探索
- 文献レビューのための体系的な検索戦略
よくある使用例
例1: 特定トピックの最新研究
ユーザー: 「COVID-19 ワクチンに関する2023年の最新研究を探してください」
実行:
python scripts/pubmed_search.py search \
'"COVID-19" AND vaccine AND 2023[PDAT]' \
--max-results 20 \
--sort pub_date
例2: ランダム化比較試験のみ
ユーザー: 「糖尿病治療のランダム化比較試験を見つけてください」
実行:
python scripts/pubmed_search.py search \
'diabetes treatment AND Randomized Controlled Trial[PT]' \
--max-results 20 \
--sort pub_date
例3: 日本語文献の検索
ユーザー: 「日本の研究機関による認知症の研究を探してください」
実行:
python scripts/pubmed_search.py search \
'dementia AND Japan[Affiliation]' \
--max-results 20
例4: レビュー論文のみ
ユーザー: 「がん免疫療法のレビュー論文を探してください」
実行:
python scripts/pubmed_search.py search \
'cancer immunotherapy AND (Review[PT] OR Meta-Analysis[PT] OR Systematic Review[PT])' \
--max-results 20
例5: 特定著者の論文
ユーザー: 「山中伸弥氏の最近の論文を探してください」
実行:
python scripts/pubmed_search.py search \
'Yamanaka S[Author] AND "last 2 years"[PDAT]' \
--max-results 20
API 制限と推奨事項
レート制限
このスクリプトは 自動的に秒間3リクエスト以下に制限 されています。NCBI の利用規約を遵守するため、各リクエスト間に自動的に待機時間が挿入されます。
- 制限: 3リクエスト/秒（約0.34秒/リクエスト）
- 自動適用: スクリプトが自動的に制限を適用
- 追加設定不要: ユーザーは何も設定する必要なし
メールアドレスの指定
NCBI はメールアドレスの指定を推奨しています（問題発生時の連絡用）:
python scripts/pubmed_search.py search "cancer" --email user@example.com
大量リクエストの処理
多数の論文を処理する場合:
- レート制限は自動適用されるため、待機時間の考慮は不要
- バッチ処理（複数 PMID を一度に fetch）を活用すると効率的
- 長時間の処理になる場合は、進捗表示の実装を検討
トラブルシューティング
検索結果が0件
- クエリが厳しすぎる可能性: AND を OR に変更、日付範囲を拡大
- スペルミスを確認
- 同義語や代替用語を試す
API エラー
- HTTP 429: レート制限超過 - リクエスト間隔を広げる
- HTTP 400: クエリ構文エラー - クエリを確認
- HTTP 500: サーバーエラー - 時間を置いて再試行
requests ライブラリがない
pip install requests
リソース
スクリプト
scripts/pubmed_search.py: PubMed API クライアント
search: キーワード検索fetch: 詳細情報取得related: 関連論文検索
リファレンス
references/api_reference.md: PubMed E-utilities API の詳細ドキュメント
- API エンドポイント
- パラメータ仕様
- 検索クエリ構文
- ベストプラクティス
高度な使用例
体系的文献レビュー
複数の検索を組み合わせて包括的なレビューを実施:
- 広範な検索で全体像を把握
- 論文タイプでフィルタリング（RCT、メタアナリシス）
- 日付範囲で絞り込み
- 関連論文を探索して漏れを防ぐ
引用ネットワークの構築
- 基準論文から開始
related コマンドで関連論文を取得- 各関連論文の詳細を
fetch で取得
- 引用関係を分析
トレンド分析
年ごとに検索を実行し、研究トレンドを可視化:
for year in {2020..2024}; do
python scripts/pubmed_search.py search \
"CRISPR AND ${year}[PDAT]" \
--max-results 1
done
注意事項
