YC
Yayu Chen
Author with expertise in Neurotoxic Effects of Anesthetic Agents on Brain Development
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(67% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
13
/
i10-index:
19
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Dexmedetomidine enhances Mitophagy via PINK1 to alleviate hippocampal neuronal Pyroptosis and improve postoperative cognitive dysfunction in elderly rat

Yayu Chen et al.May 31, 2024
Postoperative cognitive dysfunction (POCD) is a common complication in elderly surgical patients, significantly affecting their quality of life. Dexmedetomidine (Dex), an anesthetic, has shown promise in alleviating POCD, but its underlying mechanism remains unclear. This study aims to explore how Dex improves POCD in aged rats by targeting the PINK1-mediated mitochondrial autophagy pathway, reducing caspase-1/11-GSDMD-induced hippocampal neuronal pyroptosis. Transcriptome sequencing identified 300 differentially expressed genes enriched in the mitochondrial autophagy pathway in Dex-treated POCD rat hippocampal tissue, with Pink1 as a key candidate. In a POCD rat model, Dex treatment upregulated hippocampal PINK1 expression. In vitro experiments using H19–7 rat hippocampal neurons revealed that Dex enhanced mitochondrial autophagy and suppressed neuronal pyroptosis by upregulating PINK1. Further mechanistic validation demonstrated that Dex activated PINK1-mediated mitochondrial autophagy, inhibiting caspase-1/11-GSDMD-induced neuronal pyroptosis. In vivo experiments confirmed Dex's ability to reduce caspase-1/11-GSDMD-dependent hippocampal neuronal pyroptosis and improve postoperative cognitive function in aged rats. Dexmedetomidine improves postoperative cognitive dysfunction in elderly rats by enhancing mitochondrial autophagy via PINK1 upregulation, mitigating caspase-1/11-GSDMD-induced neuronal pyroptosis.
0
Citation1
0
Save
0

Revealing the Mechanism of Converting CO2 into Methanol by the Cu2O and Oxygen Vacancy on MgO: Experiments and Density Functional Theory

Yayu Chen et al.Aug 26, 2024
Given the great significance of defect and Cu compounds for the reduction of CO2 as well as the few reaction mechanisms of converting CO2 into different hydrocarbons, the effects of oxygen vacancies and Cu2O on the reduction of CO2 were thoroughly investigated, and possible mechanisms were also proposed. A series of Cu2O/Ov-MgO catalysts were synthesized for photothermal catalytic reduction of CO2 to methanol under visible-light irradiation, among which the 7%Cu2O/Ov-MgO composite exhibited the best reduction activity and the yield of methanol was 19.78 μmol·g–1·h–1. The successful composite of Cu2O and Ov-MgO can yield a loose and porous nanosheet, uniform distribution, favorable absorbance and photoelectric performance, and increased specific surface area and adsorption ability of CO2, which are all vital to the adsorption and conversion of CO2. The introduction of oxygen vacancy and Cu2O not only promotes the adsorption of CO2 but also provides more electron-triggered CO2 activation. Density functional theory (DFT) calculation was also performed to reveal the reaction mechanism for effective enhanced CO2 reduction to ethanol or methanol by the comparison of CuO/MgO and Cu2O/Ov-MgO composites, illustrating the reaction pathways of different products. By comparing the key steps in determining the selectivity of C1 or C2, the kinetic barriers of obtaining CH3OH for the Cu2O/Ov-MgO composite with CH3OH as the main product were found to be lower than those of generating CH2*, while the opposite is true for CuO/MgO composites, whereby it may be easier to obtain more C2 products. These insights into the reaction mechanism of converting CO2 into different hydrocarbons are expected to provide guidance for the further design of high-performance photothermal catalytic CO2 reduction catalysts.
0

Abnormal Sound Detection of Wind Turbine Gearboxes Based on Improved MobileFaceNet and Feature Fusion

Yujie Liang et al.Dec 2, 2024
To solve problems such as the unstable detection performance of the sound anomaly detection of wind turbine gearboxes when only normal data are used for training, and the poor detection performance caused by the poor classification of samples with high similarity, this paper proposes a self-supervised wind turbine gearbox sound anomaly detection algorithm that fuses time-domain features and Mel spectrograms, improves the MobileFaceNet (MFN) model, and combines the Gaussian Mixture Model (GMM). This method compensates for the abnormal information lost in Mel spectrogram features through feature fusion and introduces a style attention mechanism (SRM) in MFN to enhance the expression of features, improving the accuracy and stability of the abnormal sound detection model. For the wind turbine gearbox sound dataset of a certain wind farm in Guangyuan, the average AUC of the sound data at five measuring point positions of the wind turbine gearbox using the method proposed in this paper, STgram-MFN-SRM, reached 96.16%. Compared with the traditional anomaly detection methods LogMel-MFN, STgram-MFN, STgram-Resnet50, and STgram-MFN-SRM(CE), the average AUC of sound detection at the five measuring point positions increased by 5.19%, 4.73%, 11.06%, and 2.88%, respectively. Therefore, the method proposed in this paper effectively improves the performance of the sound anomaly detection model of wind turbine gearboxes and has important engineering value for the healthy operation and maintenance of wind turbines.