Smartphone-based rapid and low-cost method for the determination of eugenol content of clove essential oil / Método rápido e de baixo custo empregando smartphone para a determinação de eugenol em óleo essencial de cravo

ABSTRACT: The determination of eugenol in clove essential oil was performed using a smartphone-operated device, which was used for image capture and processing. The colorimetric reaction with the Folin-Ciocalteu reagent was used, and the lighting conditions were evaluated to capture images directly in 2 mL disposable vessels. The free application PhotoMetrix UVC was used for partial least squares regression calibration with suitable values (R² greater than 0.99). The accuracy of the proposed method was compared with traditional methods, such as gas chromatography (GC) and spectrophotometry, and it can be observed that there were no significant differences (Student's t-test (P > 0.05), with agreements from 97% to 101%. The smartphone method allowed the evaluation of several samples in a few minutes, with simple analysis steps and easy interpretation of the results. The miniaturized scale allowed the use of small amounts of reagents with minimal waste generation. Therefore, the proposed method can be easily operated in the field and allows the evaluation of the quality of clove essential oil in places of restricted access without the need for a laboratory structure and specialized analysts.

RESUMO: A determinação de eugenol em óleo essencial de cravo-da-índia foi realizada utilizando um dispositivo operado com smartphone para captura e processamento de imagens. Para tal desenvolvimento foi utilizada a reação colorimétrica com o reagente de Folin-Ciocalteu. Foram avaliadas diferentes condições de iluminação para a captura das imagens diretamente em frascos descartáveis de 2 mL. O aplicativo livre PhotoMetrix UVC foi usado para a calibração por regressão de mínimos quadrados parciais com valores adequados (R2 maior que 0.99). A exatidão do método proposto foi comparada com métodos tradicionais, tais como cromatografia gasosa (CG) e espectrofotometria, sem diferenças significativas (teste t de Student (P > 0,05) e com concordâncias entre 97% e 101%. O método com smartphone permitiu a avaliação de várias amostras em poucos minutos, com etapas de análise simples e com fácil interpretação dos resultados. A escala miniaturizada permitiu o uso de pequenas quantidades de reagentes e mínima geração de resíduos. Portanto, o método proposto pode ser facilmente operado em campo e permite avaliar a qualidade de óleo essencial de cravo- da- índia em locais de acesso restrito, sem a necessidade de estrutura laboratorial e analistas especializados.

Smartphone-based rapid and low-cost method for the determination of eugenol content of clove essential oil / Método rápido e de baixo custo empregando smartphone para a determinação de eugenol em óleo essencial de cravo

The determination of eugenol in clove essential oil was performed using a smartphone-operated device, which was used for image capture and processing. The colorimetric reaction with the Folin-Ciocalteu reagent was used, and the lighting conditions were evaluated to capture images directly in 2 mL disposable vessels. The free application PhotoMetrix UVC was used for partial least squares regression calibration with suitable values (R² greater than 0.99). The accuracy of the proposed method was compared with traditional methods, such as gas chromatography (GC) and spectrophotometry, and it can be observed that there were no significant differences (Student's t-test (P > 0.05), with agreements from 97% to 101%. The smartphone method allowed the evaluation of several samples in a few minutes, with simple analysis steps and easy interpretation of the results. The miniaturized scale allowed the use of small amounts of reagents with minimal waste generation. Therefore, the proposed method can be easily operated in the field and allows the evaluation of the quality of clove essential oil in places of restricted access without the need for a laboratory structure and specialized analysts.

A determinação de eugenol em óleo essencial de cravo-da-índia foi realizada utilizando um dispositivo operado com smartphone para captura e processamento de imagens. Para tal desenvolvimento foi utilizada a reação colorimétrica com o reagente de Folin-Ciocalteu. Foram avaliadas diferentes condições de iluminação para a captura das imagens diretamente em frascos descartáveis de 2 mL. O aplicativo livre PhotoMetrix UVC foi usado para a calibração por regressão de mínimos quadrados parciais com valores adequados (R2 maior que 0.99). A exatidão do método proposto foi comparada com métodos tradicionais, tais como cromatografia gasosa (CG) e espectrofotometria, sem diferenças significativas (teste t de Student (P > 0,05) e com concordâncias entre 97% e 101%. O método com smartphone permitiu a avaliação de várias amostras em poucos minutos, com etapas de análise simples e com fácil interpretação dos resultados. A escala miniaturizada permitiu o uso de pequenas quantidades de reagentes e mínima geração de resíduos. Portanto, o método proposto pode ser facilmente operado em campo e permite avaliar a qualidade de óleo essencial de cravo- da- índia em locais de acesso restrito, sem a necessidade de estrutura laboratorial e analistas especializados.

Use of smartphone messaging applications to increase diagnostic efficiency in veterinary diagnostic laboratories / Uso de aplicativos de mensagens de smartphones para aumentar a eficiência diagnóstica em laboratórios de diagnóstico veterinário

Many inconclusive diagnoses have been reported in studies carried out in veterinary diagnostic laboratories (VDLs). These inconclusive diagnoses are often associated with field veterinarians sending tissue samples and carcasses for histopathological examination. The use of social media in care has the potential as a tool for improvements in animal health. We evaluated the improvement in the rate of conclusive diagnoses in the VDL when using a messaging application for smartphones as a guidance tool for field veterinarians to refer animals and sample tissues for necropsy and histopathology. Veterinarians contacted the VDL team via a messaging app and forwarded videos, images, and clinical-epidemiological history. Based on this information, guidelines were created in real-time for contacting professionals about methods for collecting samples during necropsy and making diagnoses and scheduling visits to properties. The data obtained showed that smartphone messaging applications could be useful tools to expand the performance of VDLs and improve their diagnostic efficiency, especially when sending samples of animals that died is impossible due to certain sanitary conditions.

Muitos diagnósticos inconclusivos têm sido relatados em estudos realizados em laboratórios de diagnóstico veterinário (LDVs). Esses diagnósticos inconclusivos são frequentemente associados a veterinários de campo que enviam amostras de tecidos e carcaças para exame histopatológico. O uso das mídias sociais com cuidado tem potencial como ferramenta para melhorias na saúde animal. Avaliamos a melhora na taxa de diagnósticos conclusivos no LDV ao utilizar um aplicativo de mensagens para smartphones como ferramenta de orientação para veterinários de campo encaminharem animais e amostras de tecidos para necropsia e histopatologia. Os veterinários entraram em contato com a equipe do L por meio de um aplicativo de mensagens e encaminharam vídeos, imagens e histórico clínico-epidemiológico. Com base nessas informações, foram criadas orientações em tempo real para contato dos profissionais sobre métodos de coleta de amostras durante a necropsia e realização de diagnósticos, além do agendamento de visitas às propriedades. Os dados obtidos mostraram que os aplicativos de mensagens para smartphones podem ser ferramentas úteis para ampliar o desempenho dos VDLs e melhorar sua eficiência diagnóstica, principalmente quando o envio de amostras de animais que morreram é impossível devido a determinadas condições sanitárias.

Evaluation of stallion sperm motility with ImageJ using a cell phone camera and a light microscope / [Avaliação da motilidade espermática de garanhões com ImageJ usando-se câmera de celular e microscópio óptico]

This study aimed to determine the accuracy of assessing stallion sperm motility using a light microscope, a cell phone camera, and a free computer-assisted semen analysis (FCASA) package for ImageJ. The total motility of frozen (n=22) and cooled (n=48) equine semen was determined by FCASA and compared to the results of subjective visual analysis (SVA) by two technicians. Frozen samples were also evaluated by a commercial computer-assisted semen analysis (CCASA) system. The Friedman test revealed no significant differences (P>0.05) between cooled samples analyzed by FCASA (38.0) and SVA (technician 1, 40.0; technician 2, 40.0), nor between frozen samples analyzed by FCASA (23.36 ± 15.9), SVA (25.5 ± 18.8 and 25.8 ± 18.5), and CCASA (25.2 ± 18.3). However, mean FCASA results were underestimated by 7.2% compared with CCASA. The correlation between FCASA and CCASA was significant and strong (P<0.0001, r=0.95). Chi-squared tests indicated that FCASA provided similar results (P=0.14) to the reference method (CCASA), but SVA had lower accuracy (P=0.04). ImageJ analysis of cell phone videos captured under a light microscope can be used for estimation of stallion sperm motility with comparable accuracy to commercial systems.(AU)

O objetivo deste estudo foi testar as configurações necessárias para avaliar a motilidade espermática total de garanhões, mediante o uso de ImageJ, microscópio óptico e câmera de celular. Os valores de motilidade total das amostras de sêmen equino congeladas (22) e refrigeradas (48) foram comparados por análise visual (SVA) e pelo plugin do ImageJ (CASAF). Amostras congeladas também foram comparadas por um CASA comercial (CCASA). O teste de Friedman não resultou em diferença estatística (P>0,05) entre as 48 amostras analisadas com CASAF (38,0) e SVA de dois avaliadores (40,0 e 40,0). A comparação das 22 amostras congeladas entre CASAF (23,36±15,9), SVA (25,5±18,8 e 25,8±18,5) e CCASA (25,2±18,3) também não resultou em diferença estatística, sendo que a média dos resultados obtidos com CASAF subestimou a obtida com o CCASA em 7,2%. A correlação entre CASAF e CCASA foi significativamente elevada (r=0,95, P<0,0001). O teste de qui-quadrado resultou em proporção de acertos semelhantes entre o CASAF e o CCASA (P=0,14), enquanto SVA resultou em proporção diferente (P=0,04), indicando menor acurácia. O uso de microscópio óptico e câmera de celular foi útil para obter vídeos de sêmen de garanhões a serem analisados com ImageJ, proporcionando resultados de motilidade total equiparáveis a sistemas comerciais.(AU)

ANÁLISE ESPERMÁTICA ASSISTIDA POR COMPUTADOR (CASA) DE SÊMEN EQUINO: USO DO IMAGEJ COM CÂMERA DE CELULAR E MICROSCÓPIO ÓPTICO

O objetivo do presente estudo foi o de testar o uso do programa de código aberto ImageJ (processador de imagens em plataforma Java) à campo, usando microscópio óptico e câmera de celular para avaliar a motilidade total e a concentração de sêmen equino. Para isso foi necessário utilizar um adaptador universal para smartphones e melhorar a qualidade das imagens e vídeos por meio de corte, remoção de fundo e uso da ferramenta threshold do ImageJ. Para a determinação da motilidade, foram utilizadas 70 amostras de sêmen equino, incluindo amstras refrigeradas (48) e congeladas (22) que tiveram seus valores de motilidade total comparados entre avaliação visual e plugin CASA do ImageJ (CASAF). As amostras congeladas (22), além de serem avaliadas por meio de análise visual e CASAF, foram avaliadas por um CASA comercial (CCASA). Os cálculos das comparações foram feitas com ANOVA, teste de correlação de Pearson e de Qui-quadrado, visando a detecção de erros do CASAF e análise visual em relação ao CCASA (considerando-se uma margem de 10,0%). A ANOVA não resultou em diferença estatística (P>0,05) para as 70 amostras comparadas entre CASAF (37,9±25,8) e entre os dois avaliadores experientes (37,6±25,0 e 37,5±25,5). A comparação das 22 amostras congeladas entre o CASAF (23,36±15,9), análise visual (25,5±18,8 e 25,8±18,5) e CCASA (25,2±18,3) também não resultou em diferença estatística. A média dos resultados obtidos com o CASAF subestimou a média obtida em relação ao CCASA em 7,2%. A correlação entre CASAF e o CCASA foi significativamente elevada (r=0,95, P<0,0001), bem como a correlação entre CASAF e análise visual (r=0,92, P<0,0001). Os testes de Qui-quadrado resultaram em proporção de acertos similares entre o CASAF e o CCASA (P=0,14), ao passo que a análise visual, resultou em proporções diferentes em comparação ao CCASA (P=0,04). Mesmo que haja uma diferença de algoritmo entre diferentes sistemas CASA, com o uso do CASAF à campo foi possível obter-se um valor de motilidade total muito próximo ao verificado em programas comerciais, tendo maior acurácia do que as análises visuais. Com referência à concentração do sêmen equino foram utilizadas 108 amostras à fresco, analisadas no hemocitômetro (câmara de Neubauer) e no programa de código aberto ImageJ (ImageJ), por meio de fotos da mesma câmara após a contagem. Dezenove dessas amostras foram também analisadas em um CCASA e comparadas aos demais métodos. As comparações foram feitas pelo teste de Friedman, de Dunn, teste t pareado, correlação de Pearson e Qui-quadrado (total e entre classes de concentração: <100, 100-200, 200-300 e >300 x106/mL), considerando-se como acertos, valores em uma margem de 10% do valor da Neubauer (padrão). Houve diferença nas médias de concentração do sêmen entre o CCASA (381,1±212,2) e Neubauer (239,4±180,3) demonstrada por teste de Dunn e teste t pareado, porém não houve diferença (Dunn) entre ImageJ (210,2±147) e Neubauer (206,1±143,7). Considerando a diferença média entre os métodos, o ImageJ superestimou a concentração obtida com a Neubauer em 1,9%, enquanto que o CCASA superestimou em 59,2%. A correlação entre ImageJ e Neubauer foi fortemente positiva (r=0,99; P<0,0001). A proporção de acertos, tanto de ImageJ como de CCASA, foi diferente (P<0,0001) em comparação à Neubauer. Ainda assim, ImageJ obteve 73% de acertos, e o CCASA somente 5,3%. Erros individuais do ImageJ comparado à Neubauer por classes foram significativos somente nos dois grupos com menores concentrações, sendo consistente com relatos de imprecisão dos métodos computadorizados para amostras com menor concentração celular. Já o CCASA obteve erros de superestimação significativos em todas as classes. Considerando a variação de contagem universalmente aceita da própria câmara de Neubauer, a diferença entre esse método e o ImageJ foi aceitável. Conclui-se que é possível analisar a motilidade total e a concentração de sêmen equino utilizando um microscópio óptico e uma câmera de celular, resultando em valores consistentes aos obtidos por métodos consagrados com baixo custo de equipamento.

The objective of this study was to test the use of the open source software ImageJ (image processor on Java platform) under field conditions, with light microscope and cell phone camera to evaluate total percent motility and concentration of equine semen. A smartphone adapter was attached to the eyepiece of the microscope, and images and videos needed previous enhancement, such as crop, background subtraction and threshold (ImageJ tools) to improve quality, which is indispensable for correct semen analysis. In the experiment of motility, 70 samples of equine semen, frozen (22) and cooled (48), had their total motility values compared between visual evaluation and ImageJ plugin (CASAF). The frozen samples (22), besides being evaluated by visual analysis and CASAF, were also evaluated by a commercial CASA (CCASA). Comparisons were made using ANOVA, Pearsons correlation and Chi-square test to compare errors of CASAF and visual analysis compared to CCASA, using a margin of 10%. ANOVA did not result in statistical difference (P> 0.05) between 70 samples analyzed with CASAF (37,9±25,8) and by two experienced technicians (37,6±25,0 and 37,5±25,5). The comparison of the 22 frozen samples between CASAF (23,36±15,9), visual analysis (25,5±18,8 e 25,8±18,5) and CCASA (25,2±18,3) did not result in statistical difference either. The average of results obtained with CASAF underestimated the average obtained with CCASA in 7,2%. The correlation between CASAF and CCASA was significantly high (r=0,95, P<0.0001), as well as the correlation between CASAF and visual analysis (r=0,92, P<0.0001). Chi-square analysis resulted in similar proportion of correct answers obtained with CASAF when compared to CCASA (P=0,14), while visual analysis had different proportion compared to CCASA (P=0,04). Even if there is a difference in algorithm of different CASA systems, it was possible to obtain values of total motility similar to the ones found in commercial programs using field conditions, being more accurate than visual analysis. In the experiment of sperm concentration 108 samples of fresh equine semen were analyzed with hemocytometer (Neubauer) and ImageJ (ImageJ), using photos of the same chamber, after perform counting. Nineteen of these samples were also analyzed in a CCASA and compared to the other methods. Comparisons were made using Friedman test, Dunn's test, paired t test, Pearsons correlation and Chi-square (total and within classes of concentration: <100, 100-200, 200-300 and >300 x106/mL), considering as correct, values within a margin of 10% of those obtained with Neubauer (standard). There was significant difference between CCASA (381,1±212,2) and Neubauer (239,4±180,3) averages, shown by Dunns and paired t test, but no difference (Dunns) between ImageJ (210,2±147) and Neubauer (206,1±143,7) averages was found. Considering average difference between methods, ImageJ overestimated concentration obtained with Neubauer in 1,9%, while CCASA overestimated in 59,2%. The correlation between ImageJ and Neubauer was highly positive (r=0,99, P<0,0001). Proportion of correct answers obtained with either ImageJ or CCASA was different (P<0,0001) from Neubauer. Still, ImageJ achieved 73% of correct answers and CCASA only 5,3%. Errors of ImageJ compared to Neubauer within classes were significant only in the two groups with lower concentration, corroborating reports of imprecision of computerized methods in low concentrated samples. CCASA obtained significant overestimation errors in all classes. Since there is a variation universally accepted in Neubauer chamber itself, the difference between this method and the ImageJ was acceptable. We conclude that it is possible to analyze total motility and concentration of equine semen with ImageJ using a light microscope and a cell phone camera, resulting in values close to those obtained by reliable methods with a low cost equipment.