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Zhaoyi Li
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Gender effect of hyperuricemia on the development of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD): A clinical analysis and mechanistic study

Keyang Xu et al.Jun 25, 2019
Hyperuricemia is a risk factor for nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD), however, the effect of gender on the hyperuricemia-related NAFLD development remains unclear. Here, we evaluated the clinical characteristics of NAFLD patients with hyperuricemia, and experimentally recapitulated this condition in male rats in order to gain insights on the possible impact of gender on the development of NAFLD in patients with hyperuricemia.The clinical characteristics of 238 NAFLD patients, together with the impacts of hyperuricemia on the major parameters related to the development of NALFD were analysed. In animal studies, NAFLD with hyperuricemia was induced in male SD rats using high-yeast high-fat diet containing potassium oxonate. The impact of uric acids on liver pathology, and the expression patterns of key molecules involved in the development of NAFLD, including silent information regulator 1 (SIRT1), nuclear factor kappa B subunit p65 (NF-κB p65), fork-head box class O-3a (FOXO3a), androgen receptor (AR), and xanthine oxidase (XO) were analysed.Male NAFLD patients with hyperuricemia displayed more frequent and extensive liver injury than those in female patients. In male rats, hyperuricemia was associated with increased levels of insulin, alanine aminotransferase (ALT) and triglyceride (TG). At the molecular level, hyperuricemia was associated with decreased expression of SIRT1 and its phosphorylation, phosphorylation of FOXO3a, increased expression of AR and XO, and deacetylation of NF-κB P65.Hyperuricemia is a compounding factor for NAFLD, particularly in males. The severer hepatic injury observed in male NAFLD patients may be attributed to the suppression of SIRT1 signalling induced by hyperuricemia.
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Achieving High Efficiency for Datacenter Multicast using Skewed Bloom Filter

Jiawei Huang et al.Aug 8, 2024
Multicast serves as an important approach for one-to-many communication in data center networks. To reduce overhead and improve scalability, bloom filters are employed in current multicast approaches to store forwarding ports of switches. However, the well-known false positive issue of bloom filter incurs wrong forwarding behaviors and redundant traffic in multicast tree, degrading transmission efficiency and increasing the risk of data leakage. Inspired by the fact that, given the same false positive ratio, the switch in the upper layers of multicast tree generates more redundant traffic, we propose RSBF, a fine-grained and resource-aware multicast approach using skewed bloom filters. Specifically, RSBF maintains multiple bloom filters corresponding to different layers of multicast tree, and allocates more ample space to the bloom filter of the upper layer switches, thereby reducing the overall redundant traffic. The test results of large-scale simulation demonstrate that RSBF reduces both redundant traffic and header overhead by up to 64% and 49% compared with the state-of-the-art approaches, respectively.
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Coupling Congestion Control and Flow Pausing in Data Center Network

Jiawei Huang et al.Aug 8, 2024
To achieve high throughput and low latency for data center applications, there are two broad lines of work: end-to-end congestion control algorithms and flow pausing mechanisms. It is challenging for end-to-end congestion control algorithms without complex signals to achieve fast convergence to a stable equilibrium state while effectively handling the transient congestion. Additionally, flow pausing mechanisms are decoupled from congestion control, which leads to long convergence time after transient state and incomplete queue elimination in equilibrium state. We propose a transport protocol that combines the advantages of flow pausing and congestion control, called FAR. The key idea is coupling the bandwidth-estimation based congestion control and the end-to-end flow pausing mechanisms. FAR quickly explores the available bandwidth with binary-search based packet train probe to achieve high throughput and low latency. Extensive evaluation results demonstrate that our protocol achieves accurate bandwidth estimation and reduces the tail flow completion time (FCT) by up to 67Math 1 compared with the state-of-the-art designs.
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Sleep Deprivation, Sleep Fragmentation and Social Jet Lag increase temperature preference inDrosophila

Samuel Roach et al.Mar 2, 2023
Abstract Despite the fact that sleep deprivation substantially affects the way animals regulate their body temperature, the specific mechanisms behind this phenomenon are not well understood. In both mammals and flies, neural circuits regulating sleep and thermoregulation overlap, suggesting an interdependence that may be relevant for sleep function. To investigate this relationship further, we exposed flies to 12 h of sleep deprivation, or 48 h of sleep fragmentation and evaluated temperature preference in a thermal gradient. Flies exposed to 12 h of sleep deprivation chose warmer temperatures after sleep deprivation. Importantly, sleep fragmentation, which prevents flies from entering deeper stages of sleep, but does not activate sleep homeostatic mechanisms nor induce impairments in short-term memory also resulted in flies choosing warmer temperatures. To identify the underlying neuronal circuits, we used RNAi to knock down the receptor for Pigment dispersing factor , a peptide that influences circadian rhythms, temperature preference and sleep. Expressing UAS- Pdfr RNAi in subsets of clock neurons prevented sleep fragmentation from increasing temperature preference. Finally, we evaluated temperature preference after flies had undergone a social jet lag protocol which is known to disrupt clock neurons. In this protocol, flies experience a 3 h light phase delay on Friday followed by a 3 h light advance on Sunday evening. Flies exposed to social jet lag exhibited an increase in temperature preference which persisted for several days. Our findings identify specific clock neurons that are modulated by sleep disruption to increase temperature preference. Moreover, our data indicate that temperature preference may be a more sensitive indicator of sleep disruption than learning and memory.
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