「pubmed」の検索結果

医学证据等级排序与编排层 skill。当用户请求"证据等级 / GRADE / 证据排序 / 医学证据评估 / evidence grading / quality of evidence / 系统评价排序 / 临床证据排序 / 证据金字塔"时触发。本 skill 不直接调用 NCBI/Europe PMC/ClinicalTrials API,而是编排 6 个底层原子 skill(pubmed-eutils / europepmc-search / clinical-trials-v2 / aact-bulk-trials / bioc-fulltext-fetch / pubtator-entity-search)的召回结果,按 ChatGPT 推荐的证据金字塔(指南 > Meta > RCT > Cohort > Case-Control > Case Report)做 GRADE 自动评级,自动剔除 editorial / letter / comment。优先使用 BioMCP MCP server 做 fan-out(genomoncology/biomcp),无 BioMCP 时走自建 slow-path 兜底。

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Retrieves scientific papers from PubMed and creates plain-language research summaries. Use when users ask about medical research, scientific studies, clinical trials, disease treatments, or want to understand recent scientific literature on any biomedical topic.

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NLM PubTator3 实体级关系挖掘 — 检索"疾病-药物-基因-化学品-突变"在生物医学文献中的标注与关系。当用户问"哪些研究讨论了 BTK 抑制剂与肺曲霉病"、"基因 X 与疾病 Y 的关联"、"药物-基因相互作用"、"找含某突变的文献"、"PubTator / 实体标注 / NER / annotation / biomedical entity / 疾病基因关联 / 药物-基因 / 化学品-疾病 / 突变检索"时使用。无需 API key。**实体级 · 关系挖掘**定位 — 不做文献综合检索(用 pubmed-eutils / europepmc-search)、不做全文(用 BioC)、不做试验(用 ct-v2)。

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通过 ClinicalTrials.gov API v2 实时检索官方临床试验注册数据。触发词包括 ClinicalTrials.gov、临床试验、NCT、试验注册、招募状态、phase 1/2/3、RCT lookup、interventional trial、observational study。专注实时单次查询(≤1000 条/请求),适合"某试验最新状态/招募信息/主次要终点"场景。批量历史分析请用 aact-bulk-trials,文献检索用 pubmed-search/europepmc。

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给定 PMID/PMCID 取结构化全文（NLM BioC XML/JSON）。封装 BioC PubMed（标题+摘要）和 BioC PMC OA（开放获取全文）端点，输出按章节切分的段落、表格上下文、RAG 友好 chunk，适合大批量入向量库。Fetches structured fulltext from NLM BioC API for PMID/PMCID, outputs section-segmented paragraphs and RAG-ready chunks. 触发词：全文抽取 / BioC / RAG 入库 / 文献全文 / PMC 开放获取 / structured fulltext / 段落抽取 / 表格抽取 / chunking / fulltext to vector store / paragraph extraction.

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给定 PMID / PMCID 取结构化全文（BioC XML/JSON）。封装 NLM BioC PubMed API（标题+摘要）和 BioC PMC OA API（开放获取全文），输出按章节切分的段落、表格上下文、RAG 友好 chunk。适合大批量入向量库。触发词：全文抽取 / BioC / RAG 入库 / 文献全文 / PMC 开放获取 / structured fulltext / 段落抽取 / 表格抽取 / fulltext to vector store。

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Search the live web and 36+ specialised data sources including SEC filings, PubMed, ChEMBL, clinical trials, FRED economic indicators, and patent databases. Use when current, authoritative, or paywalled data is required.

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Deep literature review — PubMed, EuropePMC, bioRxiv preprints, citation networks, evidence synthesis. Disambiguates queries, runs collision-aware searches, grades evidence T1-T4, and produces structured reports. Use for systematic literature review, meta-analysis evidence collection, and detailed answer-with-citations workflows.

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Literature: retrieve document-level scientific evidence from publications, clinical-trial registries, and patent sources. Use for PubMed records, reproducible searches, trial registrations, patent evidence, abstracts, study metadata, stable identifiers, and citation provenance.

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Retrieve records from NCBI databases using Biopython Bio.Entrez (EFetch, ESummary). Use when downloading sequences, fetching GenBank/GenPept records, getting document summaries, parsing nested XML, navigating GI deprecation, choosing between rettype+retmode combinations, and parsing into Biopython SeqRecord/SwissProt objects. Covers nucleotide, protein, gene, pubmed, sra, gds, taxonomy, snp, clinvar.

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Search NCBI databases using Biopython Bio.Entrez (ESearch, EInfo, EGQuery, ESpell). Use when finding records by keyword, building reproducible field-qualified queries, navigating the Entrez Query Translator, exploiting the history server for large result sets, handling retmax caps, or interpreting weekly index lag. Covers PubMed, Nucleotide, Protein, Gene, SRA, GEO, Assembly, Taxonomy, ClinVar, dbSNP.

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Find cross-database references between NCBI databases using Biopython Bio.Entrez (ELink). Use when navigating gene to protein/structure, sequence to publication, PubMed to GEO, BioProject to SRA runs, or discovering all link relationships for a record. Covers linkname semantics, cmd= variants, asymmetric link warnings, neighbor_history for >200 input IDs, and per-database link tables.

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Find cross-database references between NCBI databases using Biopython Bio.Entrez (ELink). Use when navigating gene to protein/structure, sequence to publication, PubMed to GEO, BioProject to SRA runs, or discovering all link relationships for a record. Covers linkname semantics, cmd= variants, asymmetric link warnings, neighbor_history for >200 input IDs, and per-database link tables.

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Retrieve records from NCBI databases using Biopython Bio.Entrez (EFetch, ESummary). Use when downloading sequences, fetching GenBank/GenPept records, getting document summaries, parsing nested XML, navigating GI deprecation, choosing between rettype+retmode combinations, and parsing into Biopython SeqRecord/SwissProt objects. Covers nucleotide, protein, gene, pubmed, sra, gds, taxonomy, snp, clinvar.

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Search NCBI databases using Biopython Bio.Entrez (ESearch, EInfo, EGQuery, ESpell). Use when finding records by keyword, building reproducible field-qualified queries, navigating the Entrez Query Translator, exploiting the history server for large result sets, handling retmax caps, or interpreting weekly index lag. Covers PubMed, Nucleotide, Protein, Gene, SRA, GEO, Assembly, Taxonomy, ClinVar, dbSNP.

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Academic paper search across 14+ scholarly platforms including arXiv, PubMed, Google Scholar, Web of Science, Semantic Scholar, Sci-Hub, and more. Use for literature review, research discovery, and citation management.

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Use when a reference list needs APA 7 cleanup, when DOIs must be confirmed real against Crossref or PubMed, when the user asks whether AI-suggested citations actually exist, or when a manuscript needs a citation hygiene pass before submission or defense.

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