Conduzir análises críticas de literatura abrangentes e sistemáticas usando múltiplos bancos de dados acadêmicos (PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar, etc.). Esta competência deve ser usada ao realizar revisões sistemáticas de literatura, meta-análises, síntese de pesquisa ou buscas bibliográficas abrangentes em domínios biomédicos, científicos e técnicos. Cria documentos markdown e PDFs com formatação profissional e citações verificadas em múltiplos estilos (APA, Nature, Vancouver, etc.).
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# Análise de Literatura
## Visão Geral
Conduza análises críticas sistemáticas e abrangentes de literatura seguindo metodologia acadêmica rigorosa. Busque em múltiplos bancos de dados bibliográficos, sintetize achados tematicamente, verifique todas as citações quanto à precisão e gere documentos de saída profissionais em formatos markdown e PDF.
Esta competência se integra com múltiplas competências científicas para acesso a bancos de dados (gget, bioservices, datacommons-client) e fornece ferramentas especializadas para verificação de citações, agregação de resultados e geração de documentos.
## Quando Usar Esta Competência
Use esta competência quando:
- Conduzir uma análise crítica sistemática de literatura para pesquisa ou publicação
- Sintetizar conhecimento atual sobre um tópico específico entre múltiplas fontes
- Realizar meta-análise ou revisões de escopo
- Escrever a seção de análise de literatura de um artigo de pesquisa ou tese
- Investigar o estado da arte em um domínio de pesquisa
- Identificar lacunas de pesquisa e direções futuras
- Exigir citações verificadas e formatação profissional
## Aprimoramento Visual com Esquemas Científicos
**⚠️ OBRIGATÓRIO: Toda análise de literatura DEVE incluir pelo menos 1-2 figuras geradas por IA usando a competência scientific-schematics.**
Isto não é opcional. Análises de literatura sem elementos visuais estão incompletas. Antes de finalizar qualquer documento:
1. Gere no mínimo UM esquema ou diagrama (p. ex., diagrama de fluxo PRISMA para revisões sistemáticas)
2. Prefira 2-3 figuras para revisões abrangentes (fluxograma de estratégia de busca, diagrama de síntese temática, marco conceitual)
**Como gerar figuras:**
- Use a competência **scientific-schematics** para gerar diagramas de qualidade para publicação com IA
- Simplesmente descreva o diagrama desejado em linguagem natural
- Nano Banana Pro gerará, revisará e refinará automaticamente o esquema
**Como gerar esquemas:**
```bash
python scripts/generate_schematic.py "descrição do diagrama" -o figures/output.png
```
A IA gerará automaticamente:
- Imagens de qualidade para publicação com formatação apropriada
- Revisão e refinamento através de múltiplas iterações
- Garantia de acessibilidade (amigável para daltônicos, alto contraste)
- Salvamento de saídas no diretório figures/
**Quando adicionar esquemas:**
- Diagramas de fluxo PRISMA para revisões sistemáticas
- Fluxogramas de estratégia de busca bibliográfica
- Diagramas de síntese temática
- Mapas de visualização de lacunas de pesquisa
- Diagramas de redes de citações
- Ilustrações de marcos conceituais
- Qualquer conceito complexo que se beneficie de visualização
Para orientação detalhada sobre criação de esquemas, consulte a documentação da competência scientific-schematics.
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## Fluxo de Trabalho Principal
As análises de literatura seguem um fluxo de trabalho estruturado e multifásico:
### Fase 1: Planejamento e Delimitação de Escopo
1. **Defina a Pergunta de Pesquisa**: Use framework PICO (População, Intervenção, Comparação, Outcome) para revisões clínicas/biomédicas
- Exemplo: "Qual é a eficácia do CRISPR-Cas9 (I) para tratar doença falciforme (P) em comparação com cuidados padrão (C)?"
2. **Estabeleça Escopo e Objetivos**:
- Defina perguntas de pesquisa claras e específicas
- Determine tipo de revisão (narrativa, sistemática, escopo, meta-análise)
- Estabeleça limites (período de tempo, escopo geográfico, tipos de estudo)
3. **Desenvolva Estratégia de Busca**:
- Identifique 2-4 conceitos principais da pergunta de pesquisa
- Liste sinônimos, abreviaturas e termos relacionados para cada conceito
- Planeje operadores booleanos (AND, OR, NOT) para combinar termos
- Selecione no mínimo 3 bancos de dados complementares
4. **Estabeleça Critérios de Inclusão/Exclusão**:
- Intervalo de datas (p. ex., últimos 10 anos: 2015-2024)
- Idioma (tipicamente inglês, ou especifique multilíngue)
- Tipos de publicação (revisados por pares, preprints, revisões)
- Desenhos de estudo (RCTs, observacionais, in vitro, etc.)
- Documente todos os critérios claramente
### Fase 2: Busca Sistemática de Literatura
1. **Busca em Múltiplos Bancos de Dados**:
Selecione bancos de dados apropriados para o domínio:
**Biomédica & Ciências da Vida:**
- Use competência `gget`: `gget search pubmed "termos de busca"` para PubMed/PMC
- Use competência `gget`: `gget search biorxiv "termos de busca"` para preprints
- Use competência `bioservices` para ChEMBL, KEGG, UniProt, etc.
**Literatura Científica Geral:**
- Busque arXiv via API direta (preprints em física, matemática, CS, q-bio)
- Busque Semantic Scholar via API (200M+ artigos, multidisciplinar)
- Use Google Scholar para cobertura abrangente (manual ou scraping cuidadoso)
**Bancos de Dados Especializados:**
- Use `gget alphafold` para estruturas de proteínas
- Use `gget cosmic` para genômica do câncer
- Use `datacommons-client` para dados demográficos/estatísticos
- Use bancos de dados especializados conforme apropriado para o domínio
2. **Documente Parâmetros de Busca**:
```markdown
## Estratégia de Busca
### Banco de Dados: PubMed
- **Data pesquisada**: 2024-10-25
- **Intervalo de datas**: 2015-01-01 a 2024-10-25
- **String de busca**:
```
("CRISPR"[Title] OR "Cas9"[Title])
AND ("sickle cell"[MeSH] OR "SCD"[Title/Abstract])
AND 2015:2024[Publication Date]
```
- **Resultados**: 247 artigos
```
Repita para cada banco de dados pesquisado.
3. **Exporte e Agregue Resultados**:
- Exporte resultados em formato JSON de cada banco de dados
- Combine todos os resultados em um único arquivo
- Use `scripts/search_databases.py` para pós-processamento:
```bash
python search_databases.py combined_results.json \
--deduplicate \
--format markdown \
--output aggregated_results.md
```
### Fase 3: Triagem e Seleção
1. **Deduplicação**:
```bash
python search_databases.py results.json --deduplicate --output unique_results.json
```
- Remove duplicatas por DOI (primário) ou título (fallback)
- Documente número de duplicatas removidas
2. **Triagem de Títulos**:
- Revise todos os títulos contra critérios de inclusão/exclusão
- Exclua estudos obviamente irrelevantes
- Documente número excluído nesta fase
3. **Triagem de Resumos**:
- Leia resumos dos estudos restantes
- Aplique critérios de inclusão/exclusão rigorosamente
- Documente razões de exclusão
4. **Triagem de Texto Completo**:
- Obtenha textos completos dos estudos restantes
- Conduza revisão detalhada contra todos os critérios
- Documente razões específicas de exclusão
- Registre número final de estudos incluídos
5. **Crie Diagrama de Fluxo PRISMA**:
```
Busca inicial: n = X
├─ Após deduplicação: n = Y
├─ Após triagem de títulos: n = Z
├─ Após triagem de resumos: n = A
└─ Incluído na revisão: n = B
```
### Fase 4: Extração de Dados e Avaliação de Qualidade
1. **Extraia Dados Principais** de cada estudo incluído:
- Metadados do estudo (autores, ano, periódico, DOI)
- Desenho e métodos do estudo
- Tamanho da amostra e características populacionais
- Achados principais e resultados
- Limitações observadas pelos autores
- Fontes de financiamento e conflitos de interesse
2. **Avalie Qualidade do Estudo**:
- **Para RCTs**: Use ferramenta Cochrane Risk of Bias
- **Para estudos observacionais**: Use Newcastle-Ottawa Scale
- **Para revisões sistemáticas**: Use AMSTAR 2
- Classifique cada estudo: Qualidade Alta, Moderada, Baixa ou Muito Baixa
- Considere excluir estudos de qualidade muito baixa
3. **Organize por Temas**:
- Identifique 3-5 temas principais entre estudos
- Agrupe estudos por tema (estudos podem aparecer em múltiplos temas)
- Observe padrões, consenso e controvérsias
### Fase 5: Síntese e Análise
1. **Crie Documento de Revisão** a partir do template:
```bash
cp assets/review_template.md minha_analise_literatura.md
```
2. **Escreva Síntese Temática** (NÃO sumários estudo-por-estudo):
- Organize seção de Resultados por temas ou perguntas de pesquisa
- Sintetize achados entre múltiplos estudos dentro de cada tema
- Compare e contraste diferentes abordagens e resultados
- Identifique áreas de consenso e pontos de controvérsia
- Destaque a evidência mais forte
Exemplo de estrutura:
```markdown
#### 3.3.1 Tema: Métodos de Entrega de CRISPR
Múltiplas abordagens de entrega foram investigadas para edição gênica
terapêutica. Vetores virais (AAV) foram usados em 15 estudos^1-15^ e
mostraram alta eficiência de transdução (65-85%), mas levantaram
preocupações de imunogenicidade^3,7,12^. Em contraste, nanopartículas
lipídicas demonstraram eficiência menor (40-60%), mas perfis de segurança
melhorados^16-23^.
```
3. **Análise Crítica**:
- Avalie forças metodológicas e limitações entre estudos
- Avalie qualidade e consistência de evidência
- Identifique lacunas de conhecimento e metodológicas
- Observe áreas que exigem futuras pesquisas
4. **Escreva Discussão**:
- Interprete achados em contexto mais amplo
- Discuta implicações clínicas, práticas ou de pesquisa
- Reconheça limitações da própria revisão
- Compare com revisões anteriores se aplicável
- Proponha direções específicas de pesquisa futura
### Fase 6: Verificação de Citações
**CRÍTICO**: Todas as citações devem ser verificadas quanto à precisão antes da submissão final.
1. **Verifique Todos os DOIs**:
```bash
python scripts/verify_citations.py minha_analise_literatura.md
```
Este script:
- Extrai todos os DOIs do documento
- Verifica cada DOI se resolve corretamente
- Recupera metadados de CrossRef
- Gera relatório de verificação
- Produz citações devidamente formatadas
2. **Revise Relatório de Verificação**:
- Verifique DOIs que falharam
- Valide nomes de autores, títulos e detalhes de publicação correspondem
- Corrija erros no documento original
- Re-execute verificação até que todas as citações passem
3. **Formate Citações Consistentemente**:
- Escolha um estilo de citação e use em todo o documento (consulte `references/citation_styles.md`)
- Estilos comuns: APA, Nature, Vancouver, Chicago, IEEE
- Use saída do script de verificação para formatar citações corretamente
- Garanta que citações no texto correspondem ao formato da lista de referências
### Fase 7: Geração de Documento
1. **Gere PDF**:
```bash
python scripts/generate_pdf.py minha_analise_literatura.md \
--citation-style apa \
--output minha_revisao.pdf
```
Opções:
- `--citation-style`: apa, nature, chicago, vancouver, ieee
- `--no-toc`: Desabilite sumário
- `--no-numbers`: Desabilite numeração de seções
- `--check-deps`: Verifique se pandoc/xelatex estão instalados
2. **Revise Saída Final**:
- Verifique formatação e layout do PDF
- Valide que todas as seções estão presentes
- Garanta que citações renderizam corretamente
- Verifique que figuras/tabelas aparecem adequadamente
- Valide que sumário está correto
3. **Checklist de Qualidade**:
- [ ] Todos os DOIs verificados com verify_citations.py
- [ ] Citações formatadas consistentemente
- [ ] Diagrama de fluxo PRISMA incluído (para revisões sistemáticas)
- [ ] Metodologia de busca totalmente documentada
- [ ] Critérios de inclusão/exclusão claramente declarados
- [ ] Resultados organizados tematicamente (não estudo-por-estudo)
- [ ] Avaliação de qualidade concluída
- [ ] Limitações reconhecidas
- [ ] Referências completas e precisas
- [ ] PDF gerado sem erros
## Orientação Específica por Banco de Dados
### PubMed / PubMed Central
Acesse via competência `gget`:
```bash
# Busque PubMed
gget search pubmed "CRISPR gene editing" -l 100
# Busque com filtros
# Use PubMed Advanced Search Builder para construir consultas complexas
# Depois execute via gget ou API Entrez direta
```
**Dicas de busca**:
- Use termos MeSH: `"sickle cell disease"[MeSH]`
- Tags de campo: `[Title]`, `[Title/Abstract]`, `[Author]`
- Filtros de data: `2020:2024[Publication Date]`
- Operadores booleanos: AND, OR, NOT
- Consulte navegador MeSH: https://meshb.nlm.nih.gov/search
### bioRxiv / medRxiv
Acesse via competência `gget`:
```bash
gget search biorxiv "CRISPR sickle cell" -l 50
```
**Considerações importantes**:
- Preprints não são revisados por pares
- Valide achados com cautela
- Verifique se preprint foi publicado (CrossRef)
- Observe versão e data do preprint
### arXiv
Acesse via API direta ou WebFetch:
```python
# Exemplo categorias de busca:
# q-bio.QM (Métodos Quantitativos)
# q-bio.GN (Genômica)
# q-bio.MN (Redes Moleculares)
# cs.LG (Machine Learning)
# stat.ML (Estatística Machine Learning)
# Formato de busca: categoria AND termos
search_query = "cat:q-bio.QM AND ti:\"single cell sequencing\""
```
### Semantic Scholar
Acesse via API direta (requer chave API, ou use tier gratuito):
- 200M+ artigos em todos os campos
- Excelente para buscas multidisciplinares
- Fornece grafos de citações e recomendações de artigos
- Use para encontrar artigos altamente influentes
### Bancos de Dados Biomédicos Especializados
Use competências apropriadas:
- **ChEMBL**: Competência `bioservices` para bioatividade química
- **UniProt**: Competência `gget` ou `bioservices` para informações de proteínas
- **KEGG**: Competência `bioservices` para vias e genes
- **COSMIC**: Competência `gget` para mutações em câncer
- **AlphaFold**: `gget alphafold` para estruturas de proteínas
- **PDB**: `gget` ou API direta para estruturas experimentais
### Encadeamento de Citações
Expanda busca via redes de citações:
1. **Citações diretas** (artigos que citam artigos principais):
- Use Google Scholar "Citado por"
- Use APIs Semantic Scholar ou OpenAlex
- Identifica pesquisa mais nova construindo sobre trabalho seminal
2. **Citações reversas** (referências de artigos principais):
- Extraia referências de artigos incluídos
- Identifique trabalho fundacional altamente citado
- Encontre artigos citados por múltiplos estudos incluídos
## Guia de Estilo de Citação
Orientação detalhada de formatação está em `references/citation_styles.md`. Referência rápida:
### APA (7ª Edição)
- No texto: (Smith et al., 2023)
- Referência: Smith, J. D., Johnson, M. L., & Williams, K. R. (2023). Título. *Periódico*, *22*(4), 301-318. https://doi.org/10.xxx/yyy
### Nature
- No texto: Números sobrescritos^1,2^
- Referência: Smith, J. D., Johnson, M. L. & Williams, K. R. Título. *Nat. Rev. Drug Discov.* **22**, 301-318 (2023).
### Vancouver
- No texto: Números sobrescritos^1,2^
- Referência: Smith JD, Johnson ML, Williams KR. Título. Nat Rev Drug Discov. 2023;22(4):301-18.
**Sempre verifique citações** com verify_citations.py antes de finalizar.
## Melhores Práticas
### Estratégia de Busca
1. **Use múltiplos bancos de dados** (mínimo 3): Garante cobertura abrangente
2. **Inclua servidores de preprints**: Captura achados mais recentes não publicados
3. **Documente tudo**: Strings de busca, datas, contagens de resultados para reprodutibilidade
4. **Teste e refine**: Execute buscas piloto, revise resultados, ajuste termos
### Triagem e Seleção
1. **Use critérios claros**: Documente critérios de inclusão/exclusão antes da triagem
2. **Triagem sistemática**: Título → Resumo → Texto completo
3. **Documente exclusões**: Registre razões para excluir estudos
4. **Considere triagem dupla**: Para revisões sistemáticas, dois revisores triagem independentemente
### Síntese
1. **Organize tematicamente**: Agrupe por temas, NÃO por estudos individuais
2. **Sintetize entre estudos**: Compare, contraste, identifique padrões
3. **Seja crítico**: Avalie qualidade e consistência de evidência
4. **Identifique lacunas**: Observe o que está faltando ou pouco estudado
### Qualidade e Reprodutibilidade
1. **Avalie qualidade do estudo**: Use ferramentas apropriadas de avaliação de qualidade
2. **Verifique todas as citações**: Execute script verify_citations.py
3. **Documente metodologia**: Forneça detalhe suficiente para outros reproduzirem
4. **Siga diretrizes**: Use PRISMA para revisões sistemáticas
### Escrita
1. **Seja objetivo**: Apresente evidência justamente, reconheça limitações
2. **Seja sistemático**: Siga template estruturado
3. **Seja específico**: Inclua números, estatísticas, tamanhos de efeito quando disponível
4. **Seja claro**: Use headings claros, fluxo lógico, organização temática
## Armadilhas Comuns a Evitar
1. **Busca em banco de dados único**: Perde artigos relevantes; sempre busque em múltiplos
2. **Sem documentação de busca**: Torna revisão irreproduível; documente todas as buscas
3. **Sumário estudo-por-estudo**: Falta síntese; organize tematicamente em vez disso
4. **Citações não verificadas**: Leva a erros; sempre execute verify_citations.py
5. **Busca muito ampla**: Produz milhares de resultados irrelevantes; refine com termos específicos
6. **Busca muito restrita**: Perde artigos relevantes; inclua sinônimos e termos relacionados
7. **Ignora preprints**: Perde achados mais recentes; inclua bioRxiv, medRxiv, arXiv
8. **Sem avaliação de qualidade**: Trata toda evidência igualmente; avalie e reporte qualidade
9. **Viés de publicação**: Apenas resultados positivos publicados; observe viés potencial
10. **Busca desatualizada**: Campo evolui rapidamente; declare claramente data da busca
## Exemplo de Fluxo de Trabalho
Fluxo de trabalho completo para análise de literatura biomédica:
```bash
# 1. Crie documento de revisão a partir do template
cp assets/review_template.md analise_crispr_celula_falciforme.md
# 2. Busque em múltiplos bancos de dados usando competências apropriadas
# - Use competência gget para PubMed, bioRxiv
# - Use acesso API direto para arXiv, Semantic Scholar
# - Exporte resultados em formato JSON
# 3. Agregue e processe resultados
python scripts/search_databases.py combined_results.json \
--deduplicate \
--rank citations \
--year-start 2015 \
--year-end 2024 \
--format markdown \
--output search_results.md \
--summary
# 4. Triagem de resultados e extração de dados
# - Triagem manual de títulos, resumos, textos completos
# - Extração de dados principais para o documento de revisão
# - Organização por temas
# 5. Escreva a revisão seguindo estrutura do template
# - Introdução com objetivos claros
# - Seção de metodologia detalhada
# - Resultados organizados tematicamente
# - Discussão crítica
# - Conclusões claras
# 6. Verifique todas as citações
python scripts/verify_citations.py analise_crispr_celula_falciforme.md
# Revise o relatório de citações
cat analise_crispr_celula_falciforme_citation_report.json
# Corrija citações que falharam e re-verifique
python scripts/verify_citations.py analise_crispr_celula_falciforme.md
# 7. Gere PDF profissional
python scripts/generate_pdf.py analise_crispr_celula_falciforme.md \
--citation-style nature \
--output analise_crispr_celula_falciforme.pdf
# 8. Revise saídas finais de markdown e PDF
```
## Integração com Outras Competências
Esta competência trabalha de forma integrada com outras competências científicas:
### Competências de Acesso a Bancos de Dados
- **gget**: PubMed, bioRxiv, COSMIC, AlphaFold, Ensembl, UniProt
- **bioservices**: ChEMBL, KEGG, Reactome, UniProt, PubChem
- **datacommons-client**: Dados demográficos, econômicos, estatísticas de saúde
### Competências de Análise
- **pydeseq2**: RNA-seq expressão diferencial (para seções de métodos)
- **scanpy**: Análise single-cell (para seções de métodos)
- **anndata**: Dados single-cell (para seções de métodos)
- **biopython**: Análise de sequências (para seções de fundo)
### Competências de Visualização
- **matplotlib**: Gere figuras e gráficos para revisão
- **seaborn**: Visualizações estatísticas
### Competências de Escrita
- **brand-guidelines**: Aplique branding institucional ao PDF
- **internal-comms**: Adapte revisão para diferentes audiências
## Recursos
### Recursos Inclusos
**Scripts:**
- `scripts/verify_citations.py`: Verifique DOIs e gere citações formatadas
- `scripts/generate_pdf.py`: Converta markdown em PDF profissional
- `scripts/search_databases.py`: Processe, deduplicar e formate resultados de busca
**Referências:**
- `references/citation_styles.md`: Guia detalhado de formatação de citações (APA, Nature, Vancouver, Chicago, IEEE)
- `references/database_strategies.md`: Estratégias abrangentes de busca em banco de dados
**Assets:**
- `assets/review_template.md`: Template de análise de literatura completo com todas as seções
### Recursos Externos
**Diretrizes:**
- PRISMA (Revisões Sistemáticas): http://www.prisma-statement.org/
- Manual Cochrane: https://training.cochrane.org/handbook
- AMSTAR 2 (Qualidade de Revisão): https://amstar.ca/
**Ferramentas:**
- Navegador MeSH: https://meshb.nlm.nih.gov/search
- PubMed Advanced Search: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/advanced/
- Guia Boolean Search: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK3827/
**Estilos de Citação:**
- APA Style: https://apastyle.apa.org/
- Nature Portfolio: https://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/reporting-standards
- NLM/Vancouver: https://www.nlm.nih.gov/bsd/uniform_requirements.html
## Dependências
### Pacotes Python Obrigatórios
```bash
pip install requests # Para verificação de citações
```
### Ferramentas de Sistema Obrigatórias
```bash
# Para geração de PDF
brew install pandoc # macOS
apt-get install pandoc # Linux
# Para LaTeX (geração PDF)
brew install --cask mactex # macOS
apt-get install texlive-xetex # Linux
```
Verifique dependências:
```bash
python scripts/generate_pdf.py --check-deps
```
## Resumo
Esta competência de análise de literatura fornece:
1. **Metodologia sistemática** seguindo melhores práticas acadêmicas
2. **Integração multi-banco de dados** via competências científicas existentes
3. **Verificação de citações** garantindo acurácia e credibilidade
4. **Saída profissional** em formatos markdown e PDF
5. **Orientação abrangente** cobrindo todo processo de revisão
6. **Garantia de qualidade** com ferramentas de verificação e validação
7. **Reprodutibilidade** através de requisitos de documentação detalhada
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