# Literature-to-Experiment Skill (Public Edition)

**Version:** 1.2 (Public)
**Created:** 2026-03-20
**Updated:** 2026-03-20
**Type:** 🌐 Public (no lab-specific references)
**Source:** Fork from SKILL_INTERNAL.md, Part 4 removed, ClawLab references stripped

## Overview

从已发表的高水平文献（一手资料）中逆向工程出完整的实验验证方案，将科学发现转化为可执行的课题执行手册。

**核心原则：只基于一手文献资料（PMC全文、预印本全文、期刊官网全文），不基于摘要或二手综述。**

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## Input Requirements（严格）

### ✅ 允许的输入（一手资料）
- **PMC全文**（NCBI PubMed Central，Open Access）
- **期刊官网PDF全文**（Nature/Science/Cell等已正式发表的同行评审论文）
- **DeepReader已生成的全文解读文档**（基于一手资料的深度分析）

### ❌ 禁止的输入
- 仅摘要（Abstract only）
- 新闻报道/媒体解读
- 二手综述文章（综述作为补充参考，不作为主要输入）
- AI生成的文献总结（非基于一手资料）

### 输入格式
用户提供以下任一方式：
1. **PMC URL** → 自动获取全文
2. **PDF文件** → 直接分析
3. **DeepReader输出文件** → 基于已有解读进一步转化
4. **用户指定的论文标题** → 搜索PMC获取全文

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## Workflow（4阶段）

### Stage 1: 一手资料获取与质量评估

```
输入验证 → 获取全文 → 确认为一手资料 → 质量评级
```

1. 验证输入是否为一手资料，非一手资料则拒绝并说明原因
2. 获取全文（PMC API / PDF解析）
3. 评估文献质量：
   - 期刊级别（CNS/子刊/领域顶刊/其他）
   - 研究类型（基础研究/临床研究/转化研究）
   - 数据完整性（是否有补充材料、原始数据链接）
   - 可重复性评级（方法描述详细度、样本量合理性）

### Stage 2: 科学问题解构（发现层）

从全文中提取完整的科学逻辑：

1. **核心科学问题**：这篇论文要解决什么问题？
2. **研究策略**：
   - 假设（Hypothesis）
   - 研究模型（in vivo / in vitro / in silico / 临床样本）
   - 关键技术手段
3. **验证逻辑链**：
   ```
   假设 → 关键实验1 → 关键实验2 → ... → 结论
   ```
   标注每个节点的实验目的和预期结果
4. **创新点分析**：
   - 方法学创新
   - 概念创新
   - 应用创新

### Stage 3: 可执行实验路径（验证层）

将论文中的验证逻辑转化为可直接执行的实验方案：

#### 3.1 实验分层
- **核心实验（Must-do）**：验证假设的关键实验
- **支撑实验（Should-do）**：支持结论的辅助实验
- **扩展实验（Nice-to-do）**：深入机制或扩大适用范围

#### 3.2 详细实验方案（每个实验包含）

| 字段 | 内容 |
|------|------|
| 实验名称 | 具体实验名称 |
| 实验目的 | 在验证逻辑链中的位置和作用 |
| 实验方法 | 详细Protocol概述（基于论文Methods + 最佳实践） |
| 样本/材料 | 细胞系、动物模型、临床样本要求 |
| 样本量 | 统计学所需的最低样本量 |
| 关键试剂 | 品牌推荐、货号参考、浓度/用量 |
| 仪器设备 | 所需仪器及替代方案 |
| 预期结果 | 阳性对照、阴性对照、预期数据类型 |
| 周期 | 单次实验耗时 + 重复次数 |
| 预计费用 | 试剂 + 耗材 + 服务费（如测序） |
| 风险评估 | 可能失败的原因及备选方案 |

#### 3.3 生信分析路径（如涉及）

| 字段 | 内容 |
|------|------|
| 分析目标 | 具体分析任务 |
| 数据来源 | 公共数据库（TCGA/GEO/etc）或自产生数据 |
| 分析工具 | 推荐Pipeline（R/Python/在线工具） |
| 关键参数 | 标准参数设置 |
| 预计产出 | 图表类型、统计指标 |
| 计算资源 | 本地/服务器/云端需求 |

#### 3.4 生信分析代码（如涉及生信分析，必须提供）

**当实验涉及生物信息学分析时，必须提供可直接运行的完整代码。**

代码要求：
- **语言**: R（Bioconductor）或 Python（首选R）
- **完整性**: 从数据下载到最终出图，端到端可运行
- **注释**: 每个关键步骤中文注释
- **数据源**: 优先使用公共数据库（TCGA、GEO、Beat-AML等）
- **标准分析**: ssGSEA/GSEA、DESeq2、CIBERSORTx/xCell、survival、ComplexHeatmap等
- **统计严谨**: 多重检验校正（BH）、Power analysis建议

代码覆盖场景：
1. **亚型分类**: ssGSEA评分 + K-means/Hierarchical聚类
2. **差异表达**: DESeq2 / edgeR → 火山图
3. **生存分析**: Kaplan-Meier + Cox回归 + ROC(timeROC)
4. **基因富集**: GSEA + ssGSEA + Hallmark/Immunologic基因集
5. **免疫微环境**: CIBERSORTx / xCell 反卷积
6. **热图可视化**: ComplexHeatmap / pheatmap
7. **预后模型**: LASSO Cox + glmnet + 列线图(rms)
8. **流式数据**: FlowJo导出数据 → Python统计分析
9. **Panel筛选**: LASSO + 随机森林交集法 → 最小基因集
10. **一键脚本**: Bash shell脚本串联全部分析步骤

#### 3.5 预算总览

按阶段汇总所有费用：
```
Phase 1（验证核心假设）：¥XX,XXX
  - 试剂：¥X,XXX
  - 耗材：¥X,XXX
  - 服务（测序/检测）：¥XX,XXX
  - 动物：¥X,XXX

Phase 2（深入机制）：¥XX,XXX
...

总预算：¥XXX,XXX - ¥XXX,XXX
```

注：预算基于当前市场价格估算（优先参考国内供应商：Abcam中国、CST、Bio-Rad、Thermo Fisher等），标注价格波动区间。

### Stage 4: 课题扩展与应用（应用层）

#### 4.1 扩展课题建议（2-3个）

每个扩展课题包含：
- **课题名称**
- **科学问题**：要验证什么？
- **创新点**：相比原文有什么新意？
- **可行性评估**：技术难度、资源需求、时间预估
- **预期成果**：论文级别、专利潜力、临床转化价值
- **风险提示**：可能的瓶颈和失败风险

#### 4.2 技术迁移价值
- 该论文的方法学可应用于哪些其他研究方向？
- 是否有跨学科应用潜力？

---

## Output Format（公开版结构）

### 标准输出结构

```markdown
# 📋 [论文标题] → 实验验证方案

## 📄 文献信息
- 标题、期刊、年份、IF
- PMC ID / DOI
- 一手资料评级：⭐⭐⭐⭐⭐

## 🔬 Part 1: 验证逻辑

### 核心科学问题
...

### 验证逻辑链
假设 → 实验1 → 实验2 → ... → 结论

### 创新点
1. ...
2. ...

## 🧪 Part 2: 可执行实验路径

### Phase 1: 核心验证（X个月，¥XX,XXX）
| # | 实验 | 方法 | 样本量 | 周期 | 预算 |
|---|------|------|--------|------|------|

**关键试剂/服务：**
| 项目 | 品牌 | 预计费用 |
|------|------|---------|

### Phase 2: 深入机制（X个月，¥XX,XXX）
...

### Phase 3: 扩展验证（X个月，¥XX,XXX）
...

### 📊 生信分析（如涉及）
- 分析任务表
- 关键试剂表

### 💰 预算总览
| 阶段 | 试剂 | 耗材 | 服务 | 动物 | 合计 |
|------|------|------|------|------|------|
| Phase 1 | | | | | |
| Phase 2 | | | | | |
| **总计** | | | | | **¥XXX,XXX** |

## 💻 Part 3: 生信分析代码（如涉及）
### 代码块1: [分析名称]
```R/Python
...完整可运行代码...
```
### 代码块2: ...
...

## 🚀 Part 4: 扩展课题

### 课题A: [名称]
- 科学问题：...
- 创新点：...
- 可行性：⭐⭐⭐⭐☆
- 预期成果：...
- 风险：...

### 课题B: [名称]
...

## 📝 执行建议
- 推荐策略
- 关键里程碑
```

### 输出格式选项
- **Markdown**（默认，便于编辑）
- **PDF报告**（HTML→浏览器打印PDF，含所有表格和代码块）
- **飞书文档**（直接写入飞书，适合团队协作）

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## Stage 5: 多篇文献分类汇总（积累模式）

当同一领域/课题积累了≥3篇文献的验证方案后，触发分类汇总。

### 5.1 汇总触发条件
- 用户主动请求："汇总一下XX课题的文献"
- 自动触发：某课题目录下验证方案文件≥3个
- 定期任务：每月第一个周一自动汇总

### 5.2 分类维度

**按科学问题分类：**
```
领域A
├─ 问题1：XXX机制（3篇）
│  ├─ Paper 1 → 关键发现 + 验证方案
│  ├─ Paper 2 → 关键发现 + 验证方案
│  └─ Paper 3 → 关键发现 + 验证方案
├─ 问题2：XXX机制（2篇）
└─ 问题3：XXX策略（1篇）
```

**按实验方法分类：**
```
技术A（如：scRNA-seq）
├─ 出现频次：5篇中有4篇使用
├─ 已验证的应用场景：...
├─ 推荐优先搭建此技术平台
└─ 预算汇总：¥XX,XXX（多次实验合计）
```

### 5.3 汇总输出结构

```markdown
# 📊 [领域/课题名称] 文献验证方案汇总

## 一、文献总览
| # | 论文 | 期刊 | 年份 | 核心发现 | 验证方案路径 |
|---|------|------|------|----------|-------------|

## 二、科学问题矩阵
| 科学问题 | 支持文献数 | 验证状态 | 共识程度 | 优先级 |
|----------|-----------|---------|---------|--------|

## 三、高频实验方法排名
| 排名 | 实验方法 | 出现次数 | 平台搭建建议 | 共用预算 |
|------|---------|---------|-------------|---------|

## 四、整合实验路径（去重+排序）
### Phase 1: 共性验证
### Phase 2: 特异性验证
### Phase 3: 创新性延伸

## 五、总预算汇总

## 六、研究路线图建议
```

### 5.4 存储与索引

```
~/.openclaw/workspace/literature-to-experiment/
├─ index.json
├─ by_project/
│  └─ [课题名]/
│     └─ PMCxxxxxx_验证方案.md
├─ by_topic/
│  └─ [主题名]/
└─ summaries/
   └─ [课题名]_汇总.md
```

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## 注意事项

1. **试剂价格**：基于2025-2026年市场价格，标注"参考价，实际以采购时为准"
2. **样本量**：遵循统计学原则，标注power analysis建议
3. **伦理合规**：涉及人体样本或动物实验时，标注伦理审查要求
4. **法规遵循**：涉及临床转化时，引用国务院818号令等法规要求
5. **时效性**：标注文献发表年份，超过5年的方法学建议验证是否仍为金标准
6. **生信代码**：涉及生信分析时必须提供完整可运行代码，不能只写分析路径表

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## 依赖技能

- **DeepReader**：全文解读（前置步骤）
- **academic-paper**：如需将方案整合为论文

## 维护者
001 PI 🧬👔