リサーチ・学習のスキル

長い学術論文を背景・目的・方法・結果・結論の構成で250語以内に要約し、重要な数値や統計情報を原文に沿って整理します。

• 長い論文を構造化抄録にまとめたいとき
• 研究結果の数値を保って要約したいとき
• 複数論文を比較表に整理したいとき

疾患と遺伝子群・経路のテーマから、診断バイオマーカー研究の作業量別プランを組み立て、解析手順や図表、検証方法、論文向けの拡張案をまとめます。

• 疾患別の診断バイオマーカー研究を設計したいとき
• DEGとWGCNAを組み合わせたいとき
• 診断モデルの解析手順を組みたいとき

医学研究の計画段階で、主張や利用可能なデータに合わせて内部・外部・時系列・機能検証の必要性を整理し、無理のない検証手順と主張の範囲を定めます。

• バイオマーカー研究の検証計画
• 外部コホートの必要性を判断
• 時系列検証の使いどころを整理

GWASと分子QTLの関連シグナルが同じ原因に由来する可能性を調べる研究計画を組み立て、解析手順や候補遺伝子の評価、根拠の限界まで整理します。

• GWAS領域と分子QTLを照合したいとき
• 候補遺伝子を優先順位付けしたいとき
• ファインマッピングの要否を決めたいとき

1種類の薬についてFAERSの報告データを幅広く調べ、安全性シグナルや属性別の傾向、発現時期を分析する研究計画を段階別に組み立てます。

• 1剤のFAERS安全性を幅広く調べたいとき
• 研究規模に合う分析計画を比較したいとき
• 年齢・性別ごとの傾向を加えたいとき

複数の研究計画候補を問いへの適合性や実行条件で比較し、主軸にする計画を一つ選んで、他案の位置づけや選択理由を示すスキルです。

• 研究の主軸となる計画を選びたいとき
• 複数の研究デザインを比較したいとき
• 候補ルートの依存条件を確認したいとき

部位や難易度を指定した解剖学クイズを作り、神経経路や臨床との関連を問う問題、解説、学習進捗の確認に使うスキルです。

• 部位別の解剖学クイズを作りたいとき
• 神経経路や病変の理解を確認したいとき
• 臨床シナリオ形式で学習したいとき

疾患や独自の表現型に合わせ、遺伝子セットの定義からスコア化、特徴選択、検証までを段階別に組み立てたバイオインフォマティクス研究計画を作ります。

• 疾患シグネチャ研究を設計したいとき
• 表現型スコアの解析手順を決めたいとき
• 免疫・単一細胞の検証を計画したいとき

非がん疾患と生物学的テーマに合わせ、公開バルクトランスクリプトーム解析を軸に、遺伝子候補の抽出から検証、図表計画まで研究計画を組み立てます。

• 非がん疾患の公開データ研究を計画したいとき
• 疾患と関連遺伝子群を組み合わせたいとき
• ハブ遺伝子やROCによる検証を設計したいとき

疾患や生物学的な問いをもとに、研究課題、単一細胞研究の設計、解析工程、検証方法を整理し、規模の異なる4段階の実行計画を作成します。

• 疾患を対象に単一細胞研究を設計したいとき
• 機序を調べる研究の型を選びたいとき
• バイオマーカー研究の解析計画を立てたいとき

非腫瘍性疾患の発現データを使う診断機械学習研究について、データ選定からモデル評価・検証まで段階別の研究計画を組み立てるスキルです。

• 疾患対対照の発現解析研究を計画したいとき
• 機序を踏まえた診断バイオマーカーを設計したいとき
• 作業量別に研究計画を比較したいとき

がんの細胞死機構と疾患名をもとに、バルクトランスクリプトーム解析の研究計画を設計します。作業量別の案、解析手順、検証計画、図表案、文献調査方針まで整理します。

• がんの細胞死機構を軸に研究計画を立てたいとき
• 予後モデルと免疫解析の構成を決めたいとき
• 研究規模別の解析内容を比較したいとき

がん種と候補遺伝子、検証方針をもとに、文献を確認しながら単一遺伝子研究の計画や解析手順、図表案を組み立てるスキルです。

• 候補遺伝子を軸にがん研究を設計したいとき
• 研究計画の作業量を段階別に比べたいとき
• 公開データでの検証方針を整理したいとき

薬剤と有害事象を指定し、標的予測から重複解析、ネットワーク上のハブ候補、経路解釈、ドッキングまでを段階化した研究計画にまとめます。

• 薬剤と副作用の研究計画を立てたいとき
• 公開データ中心の解析案を比較したいとき
• 検証や図表を含む研究手順を整理したいとき

医学の講義ノートや教科書などから、学習目標に沿った表裏一組のAnkiカードを作り、インポート用TSVにまとめます。

• 講義ノートを復習カードにしたいとき
• 薬剤の作用機序を整理したいとき
• 解剖の位置と機能を覚えたいとき

がん種と研究の方向性から、免疫浸潤を手がかりにしたバルク発現解析、診断バイオマーカーや機械学習モデルの研究計画を4段階の規模で組み立てます。

• がんの診断バイオマーカー研究を設計したいとき
• 免疫浸潤と候補遺伝子の関係を調べたいとき
• 機械学習による診断モデルの計画を立てたいとき

臨床研究の問いを、後ろ向きまたは前向きコホート研究の実施計画に整理します。対象者の条件、起点日、追跡、評価項目、交絡調整、主解析を定め、データの不確実性や設計上の弱点も明示します。

• 後ろ向きコホート研究を計画したいとき
• 前向き研究の追跡設計を決めたいとき
• 組み入れ条件と起点日を定義したいとき

曝露とアウトカムの候補から、GWAS要約統計量を使うメンデルランダム化研究の計画を設計し、解析手順や検証段階、主張できる範囲を整理します。

• 曝露と疾患のMR計画を立てたいとき
• 逆方向の因果を検討したいとき
• 操作変数と感度分析を設計したいとき

FAERSなどの自発報告データを使う安全性シグナル研究の設計を組み立て、比較薬や患者群の分け方、ROR解析、結果の解釈上の限界を整理します。

• FAERSを使う安全性研究を設計したいとき
• 薬剤クラス内のシグナルを比較したいとき
• 適応や患者群ごとに分析したいとき

研究目的を、主要・副次・探索的エンドポイントの定義に落とし込み、評価時期、イベント条件、複合評価項目、データ取得方法と曖昧さを整理します。

• 研究目的から評価項目を定義したいとき
• イベント条件と評価時期を明確にしたいとき
• 複合評価項目の設計を点検したいとき

薬剤と副作用を指定し、標的候補の重なりや経路解析、タンパク質間ネットワーク、分子ドッキングを組み合わせた研究計画を、4段階の作業規模と根拠・検証案付きで設計します。

• 薬剤と副作用を1つずつ定めて研究計画を作りたいとき
• 作業規模別の解析案を比較したいとき
• 経路解析やドッキングを計画に組み込みたいとき

特定済みの医学研究ギャップを、根拠との対応を保った実行可能な研究計画に変換し、推奨プロトコルや検証手順、最小実施案と発展案を整理します。

• 特定済みの研究ギャップを計画にしたいとき
• 複数の候補から研究テーマを選びたいとき
• 利用可能な資源に沿う最小計画を立てたいとき

予後バイオマーカー研究の目的やデータに合わせて、対象集団、評価項目、候補マーカー、モデル構築、検証までの研究計画を組み立てます。

• 予後研究の計画を組み立てたいとき
• 再発や生存の評価項目を決めたいとき
• 候補マーカーから予後モデルを作りたいとき

臨床情報と複数のオミクスデータを組み合わせる研究計画を設計し、臨床上の問い、データの対応付け、特徴量の整理、解析・検証手順を4段階の作業規模で示します。

• 臨床情報と複数オミクスの研究を計画したいとき
• 臨床変数と分子データの対応付けを決めたいとき
• バイオマーカー開発の解析・検証案を作りたいとき