Mun, Seong Hee;Hur, Jun Wook;Cha, Seung Joo;Hwang, Seong Don;Son, Maeng-Hyun;Kwon, Joon Yeong;Kwon, Se Ryun
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.51
no.1
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pp.47-53
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2018
The presence of pathogens in wild fish is a potential threat to the fish being raised nearby fish farm. Surveillance of these pathogens in the wild is, thus, highly important to keep fish in the farm safe from serious communicable diseases. Fish and crustacean were sampled 4 times at Soyang Lake in 2016. Pathogens for five reportable communicable diseases including KHVD (koi herpesvirus disease), SVC (spring viraemia of carp), EUS (epizootic ulcerative syndrome) and WSD (white spot disease), and parasites were investigated. In Soyang Lake, pale chub Zacco platypus was the most abundant. Forty seven pale chub, 8 Korea piscivorous chub Opsarichthys uncirostris, 3 oily shiner Sarcocheilichthys variegatus wakiyae and 2 crucian carp Cyprinus carassius were investigated for detection of target diseases of fish. Seventeen Caridina denticulata denticulata, 12 Oriental river prawn Macrobrachium nipponense and 1 Chinese mitten crab Eriocheir sinensis were used for detection of WSD. As the result, reportable communicable diseases were not detected in all the freshwater animals. Dactylogyrus was detected in Korea piscivorous chub. Copepoda was also detected in pale chub and Korea piscivorous chub. Metacercaria was detected in the pale chub sampled in September and October. Those were not metacercaria of liver fluke Clonorchis sinensis.
The measurement of morphological features is essential in aquaculture, fish industry and the management of fishery resources. The measurement of fish requires a large investment of manpower and time. To save time and labor for fish measurement, automated and reliable measurement methods have been developed. Automation was achieved by applying computer vision and machine learning techniques. Recently, machine learning methods based on deep learning have been used for most automatic fish measurement studies. Here, we review the current status of automatic fish measurement with traditional computer vision methods and deep learning-based methods.
Tabarestani, Sanaz;Ghaderian, Sayyed Mohammad Hossein;Rezvani, Hamid
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.16
no.17
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pp.7997-8002
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2015
Gene amplification is an important mechanism in the development and progression of cancer. Currently, gene amplification status is generally determined by in situ hybridization (ISH). Multiplex ligation-dependent probe amplification (MLPA) is a PCR-based method that allows copy number detection of up to 50 nucleic acid sequences in one reaction. The aim of the present study was to compare results for HER2, CCND1, MYC and ESR1 gene amplification detected by MLPA with fluorescent in situ hybridization (FISH) and chromogenic in situ hybridization (CISH) as clinically approved methods. Tissue samples of 170 invasive breast cancers were collected. All were ER positive. Tissue samples had previously been tested for HER2 using immunohistochemistry. Amplification of the selected genes were assessed using MLPA, FISH and CISH and results were compared. HER2 MLPA and ISH results were also compared with HER2 immunohistochemistry (IHC) which detects protein overexpression. Amplification of HER2, CCND1, MYC and ESR1 by MLPA were found in 9%, 19%, 20% and 2% of samples, respectively. Amplification of HER2, CCND1, MYC and ESR1 by FISH was noted in 7%, 16%, 16% and 1% of samples, respectively. A high level of concordance was found between MLPA/FISH (HER2: 88%, CCND1: 88%, MYC: 86%, ESR1: 92%) and MLPA/CISH (HER2: 84%). Of all IHC 3+ cases, 91% were amplified by MLPA. In IHC 2+ group, 31% were MLPA amplified. In IHC 1+ group, 2% were MLPA amplified. None of the IHC 0 cases were amplified by MLPA. Our results indicate that there is a good correlation between MLPA, IHC and ISH results. Therefore, MLPA can serve as an alternative to ISH for detection of gene amplification.
The three electrode system was used to detect the pesticide fenitrothion ($C_9H_{12}NO_5PS$. MW=277.24) using cyclic voltammetry (CV) and square wave anodic stripping voltammetry (SWASV). The working electrode was mercury immobilized on a carbon nanotube paste electrode (Hg-CNTPE). At the optimized condition, the limit of detection (LoD) was 0.6 ppt ($2.16{\times}10^{-12}\;M$), and the relative standard deviation was 0.035% (n=15). And there is more sensitive in detecting fenitrothion than common type carbon nanotube paste electrode. When it was implanted into the brain of live fish (carp), the existence of fenitrothion was measured without any destruction or damage of tissue.
In situ detection of RNAs is becoming increasingly important for analysis of gene expression within and between intact cells in tissues. International genomics efforts are now cataloging patterns of RNA transcription that play roles in cell function, differentiation, and disease formation, and they are demon-strating the importance of coding and noncoding RNA transcripts in these processes. However, these techniques typically provide ensemble averages of transcription across many cells. In situ hybridization-based analysis methods complement these studies by providing information about how expression levels change between cells within normal and diseased tissues, and they provide information about the localization of transcripts within cells, which is important in understanding mechanisms of gene regulation. Multi-color, single-molecule fluorescence in situ hybridization (smFISH) is particularly useful since it enables analysis of several different transcripts simultaneously. Combining smFISH with immunofluorescent protein detection provides additional information about the association between transcription level, cellular localization, and protein expression in individual cells.
The epidemiological study was performed to survey the prevalence of 5 bacterial, 6 viral and 5 parasitic disease of cultured olive flounder, Paralichthys olivaceus in Pohang, Ulsan∙Gijang, Keoje and Wando area of Korea from February to December, 2007. The disease frequency of size groups were as follows; Among the 1,218 fish samples, less than 10 cm (67.6%), 11~20 cm (70.2%), 21~30 cm (73.4%), 31~40 cm (77.6%), above 41 cm (88.2%). The highest detection rates of pathogens were recorded in samples from August and Ulsan. The detection rates of parasites, bacteria or viruses were 43.2%, 38.8% and 24.4%, respectively. The distribution of specific diseases showed that detection rates of diseases occurring the most frequently during the study period were Trichodina (33.1%), viral nervous necrosis virus (16.0%), Vibrio (9.7%), Scutica (10.1%), Ichthyobodo (5.7%).
Mackerel (Scomber japonicus) often causes severe allergic reactions in sensitive people. Food containing undeclared mackerel may pose a risk to such people. The major allergenic protein in fish such as mackerel, codfish, and Alaska pollack has been found to be parvalbumin. In this study, we developed a polymerase chain reaction (PCR) method to detect mackerel DNA using primers corresponding to the parvalbumin gene. We cloned and sequenced 1.5 kb of parvalbumin gene by PCR using mackerel genomic DNA as a template. Nucleotide sequence analysis of genomic parvalbumin gene, composed of 4 exons and 3 introns, allowed the selection of two pairs of oligonucleotide primers specific for mackerel. These primers successfully enabled PCR amplification of specific regions of genomic parvalbumin DNA from mackerel, but no amplification from 8 other fish samples, surimi, and 6 boiled fish pastes. The sensitivity of this method was sufficient to detect 5 ng of purified mackerel DNA mixed with 50 ng of surimi DNA. This rapid and specific method for the detection of allergenic mackerel would be beneficial in reducing food allergy caused by the ingestion of hidden allergen in processed food.
Yang, Young Kyun;Pack, Eun Chul;Lee, Seung Ha;Yoo, Hai-Soo;Choi, Dal Woong;Ly, Suw Young
Toxicological Research
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v.30
no.4
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pp.311-316
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2014
For the detection of trace copper to be used in medical diagnosis, a sensitive handmade carbon nanotube paste electrode (PE) was developed using voltammetry. Analytical optimized conditions were found at 0.05 V anodic peak current. In the same conditions, various common electrodes were compared using stripping voltammetry, and the PE was found to be more sharply sensitive than other common electrodes. At optimum conditions, the working ranges of $3{\sim}19{\mu}gL^{-1}$ were obtained. The relative standard deviation of $70.0{\mu}gL^{-1}$ was determined to be 0.117% (n = 15), and the detection limit (S/N) was found to be $0.6{\mu}gL^{-1}$ ($9.4{\times}10^{-9}M$). The results were applied in detecting copper traces in the kidney and the brain cells of fish.
Various approaches have been applied to transform aquaculture from a manual, labour-intensive industry to one dependent on automation technologies in the era of the fourth industrial revolution. Technologies associated with the monitoring of physical condition have successfully been applied in most aquafarm facilities; however, real-time biological monitoring systems that can observe fish condition and behaviour are still required. In this study, we used a video recorder placed on top of a fish tank to observe the swimming patterns of rock bream (Oplegnathus fasciatus), first one fish alone and then a group of five fish. Rock bream in the video samples were successfully identified using the you-only-look-once v3 algorithm, which is based on the Darknet-53 convolutional neural network. In addition to recordings of swimming behaviour under normal conditions, the swimming patterns of fish under abnormal conditions were recorded on adding an anaesthetic or lowering the salinity. The abnormal conditions led to changes in the velocity of movement (3.8 ± 0.6 cm/s) involving an initial rapid increase in speed (up to 16.5 ± 3.0 cm/s, upon 2-phenoxyethanol treatment) before the fish stopped moving, as well as changing from swimming upright to dying lying on their sides. Machine learning was applied to datasets consisting of normal or abnormal behaviour patterns, to evaluate the fish behaviour. The proposed algorithm showed a high accuracy (98.1%) in discriminating normal and abnormal rock bream behaviour. We conclude that artificial intelligence-based detection of abnormal behaviour can be applied to develop an automatic bio-management system for use in the aquaculture industry.
In this study, the emissions of carbonyl compounds as offensive odorants were measured using three food types (Kimchi, fresh fish, and salted fish) as a function of time. Odor samples for each food type, collected at 0, 1, 3, 7, and 14 days, were analyzed by high performance liquid chromatography (HPLC). Only three kinds of carbonyl compounds were quantified above their respective detection limits: formaldehyde, acetaldehyde, and acetone. The emission patterns of these compounds were distinguishable from each other. Formaldehyde tends to peak at the beginning and decrease through time with unique patterns. Conversely, acetaldehyde and acetone seem to increase gradually through time. The results showed that relative patterns of carbonyl emissions were more distinguishable by compound type rather than food type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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