Skill: josephyb97/scholargraph-cancer-fusiongenes-research-flow (version 1.3.0)

--- name: scholargraph-fusion-genes description: 使用 ScholarGraph v1.4 及以上版本 进行癌症融合基因文献调研的全流程技能。包括搜索、多轮合并去重、提取信息、生成报告和 Excel 表格。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧬", "requires": { "bins": ["bun", "node"], "env": ["AI_PROVIDER", "MINIMAX_API_KEY"] } } } --- # ScholarGraph-FusionGenes 使用流程 ## 概述 本技能提供癌症融合基因文献调研的完整流程，使用 ScholarGraph v1.4 及以上版本 进行系统性搜索、分析和整理。支持多轮搜索、合并去重、生成含完整参考文献的 Excel 表格。 ## 适用场景 - 癌症融合基因文献调研 - 融合探针设计区域分析 - 靶向治疗生物标志物研究 --- ## 完整工作流程 ### 步骤 1: 环境配置 ```bash # 1. 进入 ScholarGraph 目录 cd /root/.openclaw/workspace/skills/ScholarGraph # 2. 配置 MiniMax API Key (或使用其他 provider) export AI_PROVIDER=minimax export MINIMAX_API_KEY="your-api-key" # 3. 验证配置 ~/.bun/bin/bun run cli.ts --help ``` ### 步骤 2: 第一轮文献搜索 ```bash # 创建工作目录 mkdir -p /workspace/research/fusion/review mkdir -p /workspace/research/fusion/reports # 第一轮: 搜索各癌种融合基因 review ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "lung cancer fusion gene review" --limit 10 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "breast cancer fusion gene review" --limit 10 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "colorectal cancer fusion gene review" --limit 10 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "solid tumor fusion gene review" --limit 10 ``` ### 步骤 3: 深度分析 - 搜索融合基因详细信息 ```bash # 搜索特定基因的融合信息 (并行执行) ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "EML4-ALK fusion variant V1 V2 V3 breakpoint" --limit 10 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "ROS1 fusion partner CD74 SDC4 TPM3" --limit 10 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "RET fusion KIF5B CCDC6 NCOA4 breakpoint" --limit 10 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "NTRK1 NTRK2 NTRK3 fusion partner ETV6" --limit 10 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "FGFR fusion partner TACC3 BICC1" --limit 10 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "NRG1 fusion CD74 SDC4 cancer" --limit 10 ``` ### 步骤 4: 获取 PDF 文献 ```bash # 使用 Europe PMC 下载免费文献 (推荐) # 搜索 PMID 后访问: https://europepmc.org/articles/PMC[ID]?pdf=render curl -L -o "/workspace/research/fusion/review/filename.pdf" "https://europepmc.org/articles/PMC[ID]?pdf=render" # 或使用 ScholarGraph download (需配置 SERPER_API_KEY) ~/.bun/bin/bun run cli.ts download "RET fusion cancer review" --limit 3 --output /workspace/research/fusion/review ``` ### 步骤 5: 第二轮补充搜索 (发现遗漏) ```bash # 补充搜索可能遗漏的融合基因 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "EGFRvIII glioma fusion deletion" --limit 5 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "ESR1 fusion breast cancer endocrine resistance" --limit 5 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "BRAF fusion KIAA1549 melanoma" --limit 5 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "MET fusion CAPZA2 LAYN lung cancer" --limit 5 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "ALK fusion HIP1 KIF5B non-EML4" --limit 5 ``` ### 步骤 6: 多轮搜索结果合并去重 将多轮搜索结果保存到 JSON 文件，然后进行合并去重: ```javascript // merge_results.js const fs = require('fs'); // 假设有两轮搜索结果 const round1 = require('./round1.json'); const round2 = require('./round2.json'); // 合并去重函数 function mergeAndDeduplicate(results1, results2) { const seen = new Map(); const merged = []; for (const item of [...results1, ...results2]) { // 根据基因+融合伙伴作为唯一标识 const key = `${item.gene}-${item.fusion}`; if (!seen.has(key)) { seen.set(key, true); merged.push(item); } } return merged; } const merged = mergeAndDeduplicate(round1, round2); fs.writeFileSync('./merged_results.json', JSON.stringify(merged, null, 2)); console.log(`Merged: ${merged.length} unique records`); ``` ### 步骤 7: 生成 Excel 表格 (含完整字段) ```bash # 安装 xlsx 库 npm install xlsx ``` 创建 `generate_excel.js`: ```javascript const XLSX = require('xlsx'); // ========== 辅助函数 ========== // 频率级别标签逻辑 function getFreqLabel(freq) { // 特殊情况: EGFR扩增等 if (freq.includes('EGFR扩增')) return '-'; // 提取所有数字 const nums = freq.match(/\d+/g)?.map(Number) || []; if (nums.length === 0) return '-'; // 取最大值进行判断 const maxVal = Math.max(...nums); // 频率级别判断 if (maxVal >= 25) return '高'; // ≥25%: 高频率 if (maxVal >= 10) return '中'; // 10-24%: 中频率 if (maxVal >= 3) return '低'; // 3-9%: 低频率 return '极低'; // <3%: 极低频率 } // 参考文献数量统计 function countSources(ref) { if (!ref) return 0; const sources = ref.split(/;\s*/).filter(s => s.trim().length > 0); return sources.length; } // 标准转录本映射 const transcriptMap = { 'ALK': 'NM_004935', 'ROS1': 'NM_002944', 'RET': 'NM_020975', 'NTRK1': 'NM_002529', 'NTRK2': 'NM_006180', 'NTRK3': 'NM_002449', 'MET': 'NM_000245', 'FGFR1': 'NM_023110', 'FGFR2': 'NM_000141', 'FGFR3': 'NM_001142', 'NRG1': 'NM_013962', 'BRAF': 'NM_004333', 'EGFR': 'NM_005228', 'ESR1': 'NM_000125', }; // ============================ // 完整数据格式 - 每行独立完整 // 字段: 基因, 融合类型, 变体, 融合转录本, 参考基因组, 5'基因, 5'基因断裂位置, 3'基因, 3'基因断裂位置, 频率, 癌种, 临床意义, 靶向药物, 参考文献 const fusionData = [ // 示例: { "基因": "ALK", "融合类型": "EML4-ALK", "变体": "V1", "融合转录本": "NM_004935", "参考基因组": "GRCh37", "5'基因": "EML4", "5'基因断裂位置": "exon 13", "3'基因": "ALK", "3'基因断裂位置": "exon 20", "频率": "~33%", "癌种": "肺癌", "临床意义": "标准型", "靶向药物": "Crizotinib; Alectinib", "参考文献": "Zhang SS, et al. Going beneath the tip of the iceberg... Lung Cancer. 2021; PMID: 34175504" }, // ... 更多记录 ]; // 添加频率级别和参考文献数 const enrichedData = fusionData.map(item => ({ ...item, "频率级别": getFreqLabel(item["频率"]), "参考文献数": countSources(item["参考文献"]) })); const wb = XLSX.utils.book_new(); // Sheet 1: 融合基因汇总 const mainSheet = XLSX.utils.json_to_sheet(enrichedData); XLSX.utils.book_append_sheet(wb, mainSheet, "融合基因汇总"); // Sheet 2: 探针设计推荐 const probeData = [ { "基因": "ALK", "DNA探针区域": "intron 19", "RNA探针区域": "exon 18-21", "探针长度": "300-500bp", "备注": "覆盖所有变体" }, { "基因": "ROS1", "DNA探针区域": "intron 31-35", "RNA探针区域": "exon 32-36", "探针长度": "400-600bp", "备注": "覆盖常见融合伙伴" }, // ... ]; const probeSheet = XLSX.utils.json_to_sheet(probeData); XLSX.utils.book_append_sheet(wb, probeSheet, "探针设计推荐"); // Sheet 3: 分癌种汇总 const cancerSummary = [ { "癌种": "肺癌", "融合数": 15, "主要基因": "ALK, ROS1, RET, MET" }, { "癌种": "乳腺癌", "融合数": 3, "主要基因": "ESR1, NTRK" }, // ... ]; const cancerSheet = XLSX.utils.json_to_sheet(cancerSummary); XLSX.utils.book_append_sheet(wb, cancerSheet, "分癌种汇总"); // 保存文件 XLSX.writeFile(wb, '/workspace/research/fusion/reports/fusion_genes_report.xlsx'); ``` 运行生成: ```bash node generate_excel.js ``` --- ## Excel 表格规范 ### 频率级别标签逻辑 ⚠️ **重要**: 每行必须包含独立完整的频率级别，不依赖其他行 ```javascript // 频率级别判断函数 function getFreqLabel(freq) { // 特殊情况: EGFR扩增等 if (freq.includes('EGFR扩增')) return '-'; // 提取所有数字 const nums = freq.match(/\d+/g)?.map(Number) || []; if (nums.length === 0) return '-'; // 取最大值进行判断 const maxVal = Math.max(...nums); // 频率级别判断 if (maxVal >= 25) return '高'; // ≥25%: 高频率 if (maxVal >= 10) return '中'; // 10-24%: 中频率 if (maxVal >= 3) return '低'; // 3-9%: 低频率 return '极低'; // <3%: 极低频率 } ``` | 频率级别 | 阈值范围 | 示例 | |---------|---------|------| | 高 | ≥25% | ~33%, ~29%, ~50%, ~70% | | 中 | 10-24% | ~15%, ~10%, ~20% | | 低 | 3-9% | ~5%, ~8%, ~3% | | 极低 | <3% | <1%, ~2% | | - | 特殊 | EGFRvIII (~50% EGFR扩增) | ### 参考文献格式要求 ⚠️ **重要**: 每行参考文献必须独立完整，不依赖其他行信息 ✅ 正确格式: ```text 参考文献: Zhang SS, et al. Going beneath the tip of the iceberg: Identifying and understanding EML4-ALK variants and TP53 mutations. Lung Cancer. 2021; PMID: 34175504; Christopoulos P, et al. EML4-ALK fusion variant V3 is a high-risk feature. Clin Cancer Res. 2018 ``` ❌ 错误格式 (依赖其他行): ```text 参考文献: 同上 参考文献: 同V3a ``` ### 字段说明 (Sheet 1: 融合基因汇总 - 16列) | 字段 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 基因 | 融合基因名称 | ALK, ROS1, RET | | 融合类型 | 完整融合名称 | EML4-ALK, CD74-ROS1 | | 变体 | 变体信息 (如V1/V3) | V1, V3a, - | | 融合转录本 | 标准转录本ID | NM_004935 | | 参考基因组 | 基因组版本 | GRCh37 | | 5'基因 | 5'端伙伴基因 | EML4, CD74 | | 5'基因断裂位置 | 断裂位置(必须包含exon/intron) | exon 13, intron 6 | | 3'基因 | 3'端基因 | ALK, ROS1 | | 3'基因断裂位置 | 断裂位置(必须包含exon/intron) | exon 20, intron 31 | | 频率 | 发生频率 | ~33%, ~10-15% | | 频率级别 | 自动计算 | 高/中/低/极低 | | 癌种 | 关联癌种 | 肺癌, 泛癌种 | | 临床意义 | 临床意义描述 | 最常见, 耐药 | | 靶向药物 | 靶向药物 (分号分隔) | Crizotinib; Alectinib | | 参考文献 | 完整引用 (作者; 作者; 期刊. 年份; PMID) | 见格式规范 | | 参考文献数 | 自动统计来源数量 | 1, 2 | | 癌种 | 关联癌种 | 肺癌, 泛癌种 | | 临床意义 | 临床意义描述 | 最常见, 耐药 | | 靶向药物 | 靶向药物 | Crizotinib; Alectinib | | 参考文献 | 完整引用信息 | 见上文格式 | --- ## 关键命令速查 | 功能 | 命令 | |------|------| | 搜索文献 | `bun run cli.ts search "关键词" --limit 10` | | 下载 PDF | `bun run cli.ts download "关键词" --limit 5 --output ./downloads` | | 学习概念 | `bun run cli.ts learn "概念" --depth intermediate` | | 分析论文 | `bun run cli.ts analyze "论文URL" --mode deep` | | 构建知识图谱 | `bun run cli.ts graph 概念1 概念2 --format mermaid` | | 生成 Excel | `node generate_excel.js` | --- ## 配置说明 ### MiniMax API 配置 在 `ScholarGraph/.env` 文件中配置: ```bash AI_PROVIDER=minimax MINIMAX_API_KEY=sk-cp-xxx MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/v1 MINIMAX_MODEL=MiniMax-M2.5 ``` ### 注意事项 1. **API 限制**: Semantic Scholar 有 429 速率限制，建议使用 PubMed/OpenAlex 源 2. **PDF 下载**: 大多数期刊 DOI 需要订阅，可尝试 Europe PMC 获取免费文献 3. **文献审核**: 报告中所有数据应标注参考文献，便于人工核实 4. **Excel 规范**: 每行参考文献必须独立完整，使用分号分隔多来源 --- ## 输出文件结构 ``` /workspace/research/fusion/ ├── review/ # PDF 文献 │ ├── 01_Drug_resistance_2021.pdf │ ├── 02_TNBC_molecular_mechanisms_2022.pdf │ └── ... ├── reports/ # 分析报告 │ ├── fusion_probe_design_report_v2.md │ ├── detection_methods_report.md │ └── fusion_genes_report.xlsx # 主输出 ├── round1.json # 第一轮搜索结果 ├── round2.json # 第二轮搜索结果 ├── merged_results.json # 合并去重后结果 └── generate_excel.js # Excel 生成脚本 ``` --- ## 常见问题 ### Q1: ScholarGraph learn/analyze 报错 **A**: 检查 API Key 是否正确配置，或尝试使用其他 provider ### Q2: PDF 下载失败 (403/406) **A**: 大多数期刊需要订阅，使用 Europe PMC 作为备选 ### Q3: Semantic Scholar 429 错误 **A**: 使用 `--source pubmed` 或 `--source openalex` 绕过 ### Q4: Excel 参考文献格式问题 **A**: 确保每行独立完整，不使用"同上"或"同V3a"等依赖表述 --- ## 更新日志 - 2026-03-06: 初始版本，包含完整流程 - 2026-03-06 v2: 增加多轮搜索合并去重逻辑，更新 Excel 参考文献格式规范 - 2026-03-07 v3: 新增"教授级深度搜索"方法论 --- ## 教授级深度搜索方法论 ### 核心理念 教授级搜索不仅是找文献，而是**系统性构建知识体系**。核心原则： 1. **按癌种分类** - 不是按基因，而是按临床应用场景组织 2. **证据分级** - 从临床意义角度解读，不只是罗列基因 3. **可追溯** - 每条信息标注 PMID，便于溯源核实 4. **新发现优先** - 关注近1-2年的新融合、新靶点 ### 搜索策略 #### Step 1: 确定癌种范围 根据研究目的确定重点癌种: | 优先级 | 癌种 | 常见融合基因 | |--------|------|-------------| | 高 | 肺癌 | EML4-ALK, ROS1融合, RET, MET, NTRK | | 高 | 结直肠癌 | RSPO融合, NTRK, ALK | | 高 | 乳腺癌 | ESR1, NTRK, ETV6-NTRK3 | | 中 | 胆管癌 | FGFR2融合, TFG-MET | | 中 | 胃肠道间质瘤 | KIT, PDGFRA, NTRK | | 泛癌 | 实体瘤 | NTRK1/2/3, BRAF, NRG1 | #### Step 2: 针对性搜索命令 每个癌种执行深度搜索: ```bash # 肺癌融合基因深度搜索 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "lung cancer fusion gene 2024 2025" --limit 20 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "ROS1 CD74 fusion lung cancer clinical" --limit 10 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "EML4-ALK variant V1 V3 breakpoint" --limit 10 # 结直肠癌融合基因 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "colorectal cancer fusion gene RSPO Wnt" --limit 15 # 乳腺癌融合基因 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "breast cancer fusion gene NTRK ESR1" --limit 15 # 胆管癌/胆囊癌融合 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "biliary cancer FGFR2 fusion MET" --limit 15 # 胃肠道间质瘤 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "GIST KIT PDGFRA NTRK fusion" --limit 15 # 泛癌种/罕见实体瘤 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "solid tumor NTRK fusion basket trial" --limit 15 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "NUT carcinoma fusion gene" --limit 10 ``` #### Step 3: 临床意义深度挖掘 针对每个发现的融合，搜索其临床意义: ```bash # 靶向治疗响应 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "[融合名] TKI response targeted therapy" --limit 5 # 耐药机制 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "[融合名] resistance crizotinib alectinib" --limit 5 # 诊断价值 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "[融合名] diagnostic biomarker" --limit 5 # 预后意义 ~/.bun/bin/bun run cli.ts search "[融合名] prognosis survival" --limit 5 ``` ### 输出格式规范 教授级搜索结果**必须**采用以下格式: #### 格式要求 ``` ## [癌种名称] (英文) | 融合 | 临床意义 | PMID | | ---- | -------- | ---- | | [融合名称1] | [具体临床意义描述] | [PMID1] | | [融合名称2] | [具体临床意义描述] | [PMID2] | ``` #### 示例输出 ``` 肺癌 (Lung Cancer) | 融合 | 临床意义 | PMID | | ----------- | --------------------- | -------- | | ROS1-CD74 | 新融合伙伴，部分TKI有效 | 36387218 | | HIPK2::YAP1 | 肺纤维瘤病新实体 | 38714933 | | BRAF融合变异体 | DNA+RNA测序揭示结构 | 40253487 | | ETV6::NTRK3 | 非典型类癌，repotrectinib有效 | 38113652 | 结直肠癌 (Colorectal Cancer) | 融合 | 临床意义 | PMID | | ------ | ------- | -------- | | RSPO融合 | Wnt通路激活 | 35715628 | | 新型结构变异 | 长读测序发现 | 36812239 | ``` ### 质量检查清单 在输出最终结果前，检查以下要点: - [ ] 每条记录包含: 融合名称 + 临床意义 + PMID - [ ] 临床意义具体明确 (不只是"发现新融合") - [ ] 包含治疗响应信息 (如TKI药物名称) - [ ] 标注PMID便于文献追溯 - [ ] 按癌种分类组织，非按基因 - [ ] 新发现优先展示 (近年文献) - [ ] 表格格式清晰统一 ### 与传统搜索的区别 | 维度 | 传统搜索 | 教授级搜索 | |------|---------|-----------| | 组织方式 | 按基因 | 按癌种/临床场景 | | 信息深度 | 基因+频率 | 融合+临床意义+药物 | | 证据追溯 | 可选 | 必含PMID | | 时间维度 | 无要求 | 优先新发现 | | 输出格式 | 自由文本 | 标准化表格 | ### 进阶技巧 1. **长读测序发现**: 搜索 "long-read sequencing fusion" 发现结构变异 2. **RNA-seq验证**: 搜索 "RNA-seq fusion validation" 确认融合转录本 3. **少见癌种**: 使用 "pediatric" + "fusion" 搜索儿童肿瘤 4. **耐药研究**: 重点关注 "resistance" + "fusion" + "TKI"


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