基于英国生物银行的全脑功能连接,我们建立了一个机器学习模型,通过重复交叉验证框架识别个体过去(扫描前约 8.9 年,N = 35 882)、现在(N = 31 367)和未来(随访约 2.4 年,N = 3 138)血压水平的神经表征。我们研究了多个潜在协变量的影响,并评估了这些模型在不同情况下的普遍性。在控制多个混杂因素的同时,预测模型在预测和实际收缩压/舒张压和脉压之间实现了显著的相关性。对未服用抗高血压药物的参与者的预测比对目前服用药物的患者更准确。此外,这些模型在种族、影像中心、药物治疗状态、参与者就诊、性别、年龄和体重指数等不同环境下表现出强大的普遍性。已识别的连接模式主要涉及小脑、前额叶、前岛叶、前扣带皮层、上缘回和楔前叶,这些区域是中枢自主神经网络的关键区域,参与认知处理,且易受阿尔茨海默病的神经退化影响。结果还显示,默认模式和额顶叶网络在预测未来血压水平和接受药物治疗的参与者中参与度更高。
方法:在 PubMed、Cochrane、Web of Science、Embase、CNKI 和万方数据库中进行系统搜索,检索日期截至 2024 年 5 月 12 日。纳入干预时间至少为 12 周的随机对照试验 (RCT)。目标人群包括超重或肥胖的个体,无论是否患有 2 型糖尿病。符合条件的研究将多受体药物与安慰剂或其他多受体药物进行了比较。主要结果是减轻体重、糖化血红蛋白 (HbA 1c )、空腹血糖 (FPG)、血压变化和不良事件。使用 Cochrane 偏倚风险工具 (ROB2) 第 2 版评估偏倚风险,并使用频率学派方法进行随机效应网络荟萃分析。使用网络荟萃分析置信度 (CINeMA) 框架评估效果估计的置信度。
Sargururia,博士,博士; Aiemaré,博士; Joshua C. Bis,博士;艾达·苏拉卡(Ida Surakka),博士; 7月,MSC; Piirre Joly,博士; Maria J. Knol,MSC; Ruiqi Wang,MSC; Yang,博士学位; Claudia L. Satzabal博士;亚历山大·祈祷(Alexander Prayons),理学硕士; Alitt Mera,PD; Vincent Bouteloup博士; Phah Phuah,医学博士,MMS; Cornelia M. Van,Phdn,PhD; Crucha Carlos博士; Carole Dufout,博士;医学博士Genevièves;奥斯卡·洛佩兹(Oscar L. Lopez),医学博士; Bruce M. Psaly,医学博士,博士;医学博士克里斯托弗(Christopte); Philips Auouyel,医学博士; H. Adams,医学博士; Hulig Jaci-Gada,PD; Arfan Ikram,医学博士,PD; Vilmundur Gudnason,医学博士,PD; Lili,博士; Bendik S. Winsvold,医学博士; Kristian Heem,医学博士;保罗·M·马修斯(Paul M. Matthews),医学博士,德菲尔(Dphil); W. Longst,医学博士;医学博士Sushedri; Leore J. Launer博士;医学博士Debette,医学博士,博士
我们通过在非微扰水平上引入量子非谐性来研究高压冰的结构和热力学性质。量子涨落使 VIII 相(具有不对称 H 键)和 X 相(具有对称 H 键)之间的相变临界压力从 0K 时的经典值 116 GPa 降低了 65 GPa。此外,量子效应使其在很宽的温度范围内(0K-300K)不受温度影响,这与通过振动光谱获得的实验估计值一致,与经典近似中发现的强烈温度依赖性形成鲜明对比。状态方程显示出与实验证据一致的转变指纹。此外,我们证明,在我们的方法中,VII 相中的质子无序对 X 相的发生影响可以忽略不计。最后,我们高精度地再现了由于氢到氘的取代而导致的 10 GPa 同位素偏移。
背景。星系团中的湍流压力大小仍存在争议,特别是与动态状态和用于模拟的流体力学方法的影响有关。目的。我们研究大质量星系团内介质中的湍流压力分数。我们旨在了解流体动力学方案、分析方法和动态状态对宇宙学模拟中星系团最终特性的影响。方法。我们使用无网格有限质量 (MFM) 和光滑粒子流体动力学 (SPH) 对七个星系团的一组放大区域进行了非辐射模拟。我们使用了三种不同的分析方法,基于:(i) 偏离流体静力平衡,(ii) 通过亥姆霍兹-霍奇分解获得的螺线管速度分量,以及 (iii) 通过多尺度滤波方法获得的小尺度速度。我们将模拟星团样本分为活跃星团和松弛星团。结果。我们的模拟预测,与松弛星团相比,活跃星团的湍流压力分数会增加。这在基于速度的方法中尤其明显。对于这些方法,我们还发现 MFM 模拟的湍流比 SPH 模拟的湍流增加,这与更理想化的模拟的结果一致。预测的非热压力分数在星团中心内为几个百分点(松弛星团)和约 13%(活跃星团)之间变化,并向外围增加。没有看到明显的红移趋势。结论。我们的分析定量评估了流体动力学方案和分析方法在确定非热或湍流压力分数方面的重要性。虽然我们的设置相对简单(非辐射运行),但我们的模拟与之前更理想的模拟一致,并且代表着对湍流的理解更近了一步。
值得注意的是,中国最近的货币转移也给卢比施加了压力,并加剧了FPI抛售。2025年1月3日,中国人民银行允许人民币削弱以下的7.3大关。从那以后,PBOC一直在采取多个步骤来捍卫中国货币。中国的举动可能会对印度市场和货币产生连锁反应。
房颤(AF)是最常见的持续性心脏烦恼,影响了全世界数百万的人,并且由于其与中风,心力衰竭和死亡率的增加相关,因此造成了巨大的公开负担[1,2]。观察性研究表明,包括收缩压(SBP),舒张压(DBP)和脉压(PP)在内的血压参数之间存在潜在的关联,以及AF的发展[3,4]。但是,这些观察性关联可能会被各种环境和生活方式因素混淆,从而使建立因果关系具有挑战性。重要的是,越来越多的证据表明,AF的病理生理学和危险因素可能存在性别差异。以前的流行病学研究报告说,男性和女性之间AF的患病率,发生率和结果的不同,女性通常表现出不同的危险因素特征和较差的预后[5-7]。然而,性别之间的血压与AF风险之间的关系是否有所不同,并且这些特定性别相关的因果性质尚未得到很好的确定。为了解决这些知识差距,我们采用了性别分层的两样本孟德尔随机化方法(MR)方法。MR将遗传变体用作工具变量来研究因果关系,同时最大程度地减少混杂和反向因果关系[8]。详细信息,例如人口的招聘标准和遗传数据的质量控制,可以在原始论文中找到[9]。通过分析性别和性别特异性遗传数据,我们的研究旨在确定不同的血压参数(SBP,DBP和PP)与AF风险之间的潜在因果关系,并特别着重于确定这些关联中任何性别特异性模式。The GWAS summary data of blood pressure phenotypes (including sex-pooled SBP, female-specific SBP, male-specific SBP, sex-pooled DBP, female-specific DBP, male-specific DBP, sex-pooled PP, female-specific PP and male-specific PP) were obtained from a recent study based on sex-specific genetic architecture of blood pressure.从NEALE LAB UKBB GWAS第2轮获得了性别pool的AF,特异性AF和男性特异性AF的GWAS摘要数据。可以在网站https://www.nealelab.is/uk-biobank上找到详细信息,例如人口的重新策略和遗传数据的质量控制。
非优势手收缩(NDHC)已被证明可以帮助诱发性能焦虑的高压场景中的专家运动技能。大多数在压力下的NHDC研究都检查了过度学习的专业运动(例如,体育技能)的好处,而很少有人考虑过NDHC是否可以通过人口范围的专业知识(例如,打字)来帮助共同的运动。因此,在三个实验中,我们探讨了NDHC是否可以在时间表下(实验1&2)和打字任务(实验3)中保护或促进绩效和/或评估压力。尽管改变了任务的性质,压力操纵和设计的性质,并在每个实验中成功地操纵了状态焦虑,但我们没有发现NDHC在这些任务中有助于绩效的证据。对于压力×收缩条件相互作用,任务响应时间的最大包含贝叶斯因子为0.40,任务错误(实验1)为0.62,表明有利于无效结果的证据。我们的结果以及该领域的其他最新研究对NDHC在体育任务之外的压力下的益处产生了怀疑,并强调了对该现象更好的机械叙述的需求。