双病共享转录组生物标志物研究规划

要解决什么问题

双病（或共病）共享生物标志物论文常见套路是：分别在疾病 A、疾病 B 与对照上做差异表达（DEG），再求交集或一致性整合，经 PPI 筛 hub 基因，并在两种病里做诊断性评估与共享机制解释。自己从零搭框架时，容易把「文献综述」「工具清单」和「可执行研究设计」混在一起，或在 Lite 方案里塞进只有 Advanced 才合理的验证与结论层级。

本技能面向 常规 bulk 转录组 + 共享终点 的计算生物学课题：输出完整、结构化的研究设计，并固定给出 Lite / Standard / Advanced / Publication+ 四档工作量及一条主推荐路径。

技能如何工作

输入需包含 疾病对 与共享方向（共享 DEG、共享 hub 基因、共享通路等）；可补充 public-data-only、no wet lab、免疫浸润角度、目标期刊档位等约束。执行流程按七步推进：

1. 推断研究类型——疾病对、生物标志物方向、是否压缩到单一 lead gene、资源约束；信息不足时写明假设。
2. 选择研究模式——如 Shared-DEG-First、Hub-Gene-First、Hybrid、Immune-Context、Orthogonal Validation 等。
3. 输出四档配置——每档含目标、数据需求、主要模块、工作量与图表复杂度、优劣。
4. 推荐主方案——默认常以 Standard 为主路径，并说明为何其它档位不适合当前请求。
5. 文献检索层——为设计决策检索可核验文献（禁止编造 DOI/PMID）；无法核验时标明证据缺口或检索策略。
6. 依赖一致性检查——共享终点须写明公式（如「同向 DEG 交集 ∩ PPI hub ∩ 双病 ROC」）；纯 bulk 设计不得写蛋白/组织验证或未经支持的免疫因果表述。
7. 按强制模板输出——含科学问题、配置表、依赖/证据图、逐步工作流（每步八字段）、图表与交付、验证边界、最小可执行版本与升级路径。

适用边界

不在范围内：临床试验方案、用药与个体化治疗建议；纯 scRNA/MR/GWAS/蛋白组且无 bulk 共享标志物主线；仅湿实验无计算框架；单病且无共享设计目标；非生物医学话题。超出范围时应按技能内 redirect 模板说明并停止展开方案。