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普通社区人群循环醛固酮和钠尿肽水平与心肾及代谢疾病的关系

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中华高血压杂志 2014年第11期22卷 1030-1030页

作者：刘莉叶鹏 Buglioni A Cannone V Cataliotti A Sangaralingham SJ Heublein DM Scott CG bailey kr Rodeheffer RJ Dessì-Fulgheri P Sarzani R Burnett JC Jr

该研究旨在探索醛固酮在心肾疾病发病中的作用及其与钠尿肽系统的关系。研究人员从明尼苏达州奥姆斯特德县一般人群中随机抽取研究样本（n=1674,≥45岁）,测定其血浆醛固酮水平,在多因素Logistic回归分析模型中,调整年龄与性别后,发现... 详细信息

该研究旨在探索醛固酮在心肾疾病发病中的作用及其与钠尿肽系统的关系。研究人员从明尼苏达州奥姆斯特德县一般人群中随机抽取研究样本（n=1674,≥45岁）,测定其血浆醛固酮水平,在多因素Logistic回归分析模型中,调整年龄与性别后,发现醛固酮作为一个连续变量与高血压（OR=1.75,95%CI 1.57~1.96,P〈0.01）,肥胖（OR=1.34,95%CI 1.21~1.48,P〈0.01）,慢性肾脏疾病（OR=1.39,

关键词：醛固酮水平心肾疾病钠尿肽代谢疾病社区人群 Logistic 循环回归分析模型

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家族史与外周动脉病

心血管病学进展 2015年第6期36卷 766-766页

作者： Khaleghi M Isseh IN bailey kr 袁志敏四川省第五人民医院

外周动脉病（PAD）为常见慢性病之一，其相关危险因素多，且易并发其他心血管疾病等。既往关于PAD家族史与PAD罹发风险间关系尚不清楚，现就此进行大样本调研分析。

关键词：外周动脉病家族史相关危险因素心血管疾病 PAD 慢性病大样本

采用β受体阻滞剂和噻嗪类利尿剂作为高血压单药治疗和联合治疗时,血浆肾素活性对血压反应的预测

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中华高血压杂志 2010年第12期18卷 1198-1198页

作者： Turner ST Schwartz GL Chapman AB Beitelshees AL Gums JG Cooper-DeHoff RM Boerwinkle E Johnson JA bailey kr 黄晓斌

年龄和种族类别或肾素水平已被推荐作为使用8受体阻滞剂或噻嗪类利尿剂进行单药治疗预测血压反应的指标。然而使用B受体阻滞剂或噻嗪类利尿剂与其他抗高血压药物进行联合治疗，上述特征，或其他特征指标的预测作用还不明确。

关键词：噻嗪类利尿剂 β受体阻滞剂血浆肾素活性抗高血压药物预测作用联合治疗单药治疗血压反应

全基因组和基于基因的荟萃分析识别影响氢氯噻嗪血压反应的新型基因位点

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中华高血压杂志 2016年第11期24卷 1007-1007页

作者：刘莉叶鹏 Salvi E Wang Z Rizzi F Gong Y McDonough CW Padmanabhan S Hiltunen TP Lanzani C Zaninello R Chittani M bailey kr Sarin AP Barcella M Melander O Chapman AB Manunta P Kontula KK Glorioso N Cusi D Dominiczak AF Johnson JA Barlassina C Boerwinkle E Cooper-DeHoff RM Turner ST

本研究旨在识别影响氢氯噻嗪单药治疗降压反应的新基因位点。纳入来自国际抗高血压药物基因组学研究联合会的6个临床试验中的白人高血压患者1739例,进行氢氯噻嗪降压反应的全基因组荟萃分析。此外,研究者对先前有证据表明其参与利尿反... 详细信息

本研究旨在识别影响氢氯噻嗪单药治疗降压反应的新基因位点。纳入来自国际抗高血压药物基因组学研究联合会的6个临床试验中的白人高血压患者1739例,进行氢氯噻嗪降压反应的全基因组荟萃分析。此外,研究者对先前有证据表明其参与利尿反应、血压调节或高血压易感性的候选基因进行了基于基因的分析。

关键词：血压调节基因位点荟萃分析抗高血压药物基因组研究抗高血压治疗缝隙连接蛋白叉头 junction 候选基因

Performance and calibration of quark/gluon-jet taggers using 140 fb^(-1) of pp collisions at √s=13 TeV with the ATLAS detector

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Chinese Physics C 2024年第2期48卷 1-25页

作者： G. Aad B. Abbott K. Abeling N.J. Abicht S.H. Abidi A. Aboulhorma H. Abramowicz H. Abreu Y. Abulaiti B.S. Acharya C. Adam Bourdarios L. Adamczyk S.V. Addepalli M.J. Addison J. Adelman A. Adiguzel T. Adye A.A. Affolder Y. Afik M.N. Agaras J. Agarwala A. Aggarwal C. Agheorghiesei A. Ahmad F. Ahmadov W.S. Ahmed S. Ahuja X. Ai G. Aielli A. Aikot M. Ait Tamlihat B. Aitbenchikh I. Aizenberg M. Akbiyik T.P.A. Åkesson A.V. Akimov D. Akiyama N.N. Akolkar K. Al Khoury G.L. Alberghi J. Albert P. Albicocco G.L. Albouy S. Alderweireldt M. Aleksa I.N. Aleksandrov C. Alexa T. Alexopoulos F. Alfonsi M. Algren M. Alhroob B. Ali H.M.J. Ali S. Ali S.W. Alibocus M. Aliev G. Alimonti W. Alkakhi C. Allaire B.M.M. Allbrooke J.F. Allen C.A. Allendes Flores P.P. Allport A. Aloisio F. Alonso C. Alpigiani M. Alvarez Estevez A. Alvarez Fernandez M. Alves Cardoso M.G. Alviggi M. Aly Y. Amaral Coutinho A. Ambler C. Amelung M. Amerl C.G. Ames D. Amidei S.P. Amor Dos Santos K.R. Amos V. Ananiev C. Anastopoulos T. Andeen J.K. Anders S.Y. Andrean A. Andreazza S. Angelidakis A. Angerami A.V. Anisenkov A. Annovi C. Antel M.T. Anthony E. Antipov M. Antonelli F. Anulli M. Aoki T. Aoki J.A. Aparisi Pozo M.A. Aparo L. Aperio Bella C. Appelt A. Apyan N. Aranzabal S.J. Arbiol Val C. Arcangeletti A.T.H. Arce E. Arena J-F. Arguin S. Argyropoulos J.-H. Arling O. Arnaez H. Arnold G. Artoni H. Asada K. Asai S. Asai N.A. Asbah J. Assahsah K. Assamagan R. Astalos S. Atashi R.J. Atkin M. Atkinson H. Atmani P.A. Atmasiddha K. Augsten S. Auricchio A.D. Auriol V.A. Austrup G. Avolio K. Axiotis G. Azuelos D. Babal H. Bachacou K. Bachas A. Bachiu F. Backman A. Badea P. Bagnaia M. Bahmani A.J. bailey V.R. bailey J.T. Baines L. Baines O.K. Baker E. Bakos D. Bakshi Gupta V. Balakrishnan R. Balasubramanian E.M. Baldin P. Balek E. Ballabene F. Balli L.M. Baltes W.K. Balunas J. Balz E. Banas M. Bandieramonte A. Bandyopadhyay S. Bansal L. Barak M. Barakat E.L. Barberio D. Barberis M. Barbero M.Z. Barel K.N. Barends T. Barillari M-S. Barisits T. Barklow P. Baron D.A. Baron Mo The ATLAS Collaboration

The identification of jets originating from quarks and gluons,often referred to as quark/gluon tagging,plays an important role in various analyses performed at the Large Hadron Collider,as Standard Model measurements and searches for new particles decaying to quarks often rely on suppressing a large gluon-induced *** paper describes the measurement of the efficiencies of quark/gluon taggers developed within the ATLAS Collaboration,using √s=13 TeV proton–proton collision data with an integrated luminosity of 140 fb^(-1) collected by the ATLAS *** taggers with high performances in rejecting jets from gluon over jets from quarks are studied:one tagger is based on requirements on the number of inner-detector tracks associated with the jet,and the other combines several jet substructure observables using a boosted decision tree.A method is established to determine the quark/gluon fraction in data,by using quark/gluon-enriched subsamples defined by the jet *** in tagging efficiency between data and simulation are provided for jets with transverse momentum between 500 GeV and 2 TeV and for multiple tagger working points.

关键词： ATLAS JET QUARK GLUON TAGGING