Light-weight neural network for intra-voxel structure analysis.

We present a novel neural network-based method for analyzing intra-voxel structures, addressing critical challenges in diffusion-weighted MRI analysis for brain connectivity and development studies. The network architecture, called the Local Neighborhood Neural Network, is designed to use the spatial correlations of neighboring voxels for an enhanced inference while reducing parameter overhead. Our model exploits these relationships to improve the analysis of complex structures and noisy data environments. We adopt a self-supervised approach to address the lack of ground truth data, generating signals of voxel neighborhoods to integrate the training set. This eliminates the need for manual annotations and facilitates training under realistic conditions. Comparative analyses show that our method outperforms the constrained spherical deconvolution (CSD) method in quantitative and qualitative validations. Using phantom images that mimic in vivo data, our approach improves angular error, volume fraction estimation accuracy, and success rate. Furthermore, a qualitative comparison of the results in actual data shows a better spatial consistency of the proposed method in areas of real brain images. This approach demonstrates enhanced intra-voxel structure analysis capabilities and holds promise for broader application in various imaging scenarios.

Oxidative damage in gills and liver in Nile tilapia (Oreochromis niloticus) exposed to diazinon.

Agricultural activity demands the use of pesticides for plague control and extermination. In that matter, diazinon is one of the most widely used organophosphorus pesticides (OPs). Despite its benefits, the use of OPs in agricultural activities can also have negative effects since the excessive use of these substances can represent a major contamination problem for water bodies and organisms that inhabit them. The aim of this paper was to evaluate oxidative damage in lipids and proteins of Nile tilapia (Oreochromis niloticus) exposed acutely to diazinon (0.97, 1.95 and 3.95ppm) for 12 or 24h. The evaluation of oxidative damage was determined by quantifying lipid hydroperoxides (Fox method) and oxidized proteins (DNPH method). The data from this study suggest that diazinon induces a concentration-dependent oxidative damage in proteins, but not lipids, of the liver and gills of Nile tilapia. Furthermore, the treatment leads to a decrease in the concentration of total proteins, which can have serious consequences in cell physiology and fish development.

Evaluación del Kit FISH FARMING FF1A® para análisis de calidad de aguas en Acuicultura / EVALUATION OF KIT FISH FARMING FF1A A COMMERCIAL KIT FOR WATER QUALITY ANALYSIS IN AQUACULTURE

Se evaluó a través de métodos analíticos alternos y mediciones de varios observadores la confiabilidad en la cuantificación de pH, nitrito (NO2), amoniaco (NH3) y oxígeno disuelto (O2) en aguas utilizando el kit Fish Farming FF1A ® (Hach). El análisis de NH3 tuvo el mayor coeficiente de variación (CV = 15,2) cuando diferentes observadores (n=11) analizaron una muestra problema. Dos muestras (0,5 y 3,0 ppm N-NO2) fueron usadas para medir NO2 comparando el método de diazotización y las lecturas obtenidas con el kit por diferentes observadores (n=10). Los resultados para la primera muestra fueron muy similares (diazotización = 0,54 ppm y Hach = 0,41 ppm N-NO2, CV = 10,5). En la segunda, se presentó una mayor diferencia (diazotización = 4,10 ppm y Hach = 2,97 ppm N-NO2, CV = 14,9). El promedio del pH (n=17) con el kit fue 7,29 ± 0,2 (CV = 2,77); mientras que con el potenciómetrofue de 7,06. La medición de O2 usando el kit arrojó un resultado promedio de 6,1 ± 0,57 ppm (CV = 9,3) mientras que con el oxímetro fue de 4,67 ± 0,15 ppm (CV = 3,2) para 10 mediciones seguidas, hechas sobre un mismo punto en un tanque de peces. El kit de Hach mostró una buena sensibilidad para la medición del pH. El NH3 indicó la mayor dispersión de resultados y los valores de O2 con el kit estuvieron siempre por encima del valor registrado por el oxímetro. Estos resultados sugieren que para algunas variables (amoniaco, nitrito), el kit tiene imprecisiones determinando los valores reales en las aguas analizadas. Para el nitrito, ésto sería de riesgo para especies muy susceptibles al mismo (ej. salmónidos, peces gato) mientras que para el amoniaco, imprecisiones en la cuantificación serían de alto riesgo para todas las especies dada la alta susceptibilidad a este metabolito...