Developmental toxicity and brain aromatase induction by high genistein concentrations in zebrafish embryos

Genistein is a phytoestrogen found at a high level in soybeans. In vitro and in vivo studies showed that high concentrations of genistein caused toxic effects. This study was designed to test the feasibility of zebrafish embryos for evaluating developmental toxicity and estrogenic potential of high genistein concentrations. The zebrafish embryos at 24 h post-fertilization were exposed to genistein (1 × 10−4 M, 0.5 × 10−4 M, 0.25 × 10−4 M) or vehicle (ethanol, 0.1%) for 60 h. Genistein-treated embryos showed decreased heart rates, retarded hatching times, decreased body length, and increased mortality in a dose-dependent manner. After 0.25 × 10−4 M genistein treatment, malformations of survived embryos such as pericardial edema, yolk sac edema, and spinal kyphosis were also observed. TUNEL assay results showed apoptotic DNA fragments in brain. This study also confirmed the estrogenic potential of genistein by EGFP expression in the brain of the mosaic reporter zebrafish embryos. This study first demonstrated that high concentrations of genistein caused a teratogenic effect on zebrafish embryos and confirmed the estrogenic potential of genistein in mosaic reporter zebrafish embryos

Ocena dokładności automatycznej klasyfikacji pokrycia terenu dla obszaru chronionego Sankt Petersburga

This study analyzes the evaluation of land cover supervised classification quality. Authors put forward the hypothesis that the overall accuracy of image classification depends on its division into parts of the same area. The dependence is described by the logarithmic curve – Т = 4.3004·ln(x) + 72.697, because the determination coefficient is maximum (R2 = 0.9678). The research area was the Yuntolovo reserve, the protected area near St. Petersburg (Russia). In order to increase the overall accuracy of the land cover automatic classification based on aerial images, a new methodology of data preprocessing was introduced. The proposed method of estimating the overall classification accuracy of land cover protected areas increases on average by 10% by dividing the source aerial image into no more than 10 equal parts. With further partitioning of the image into parts of the same area, the overall accuracy is slightly increased. Pixel-based image analysis of supervised classification and error matrix were evaluated using ILWIS 3.31 software and in our own software in .NET environment.W pracy dokonano analizy sposobów oceny jakości klasyfikacji pokrycia terenu na danych obrazowych. Autorzy wysunęli hipotezę, że ogólna dokładność klasy- fikacji obrazu zależy od jego podziału w procesie klasyfikacji na podobszary. Zależność tę opisano krzywą logarytmiczną Т = 4,3004⋅ln(x) + 72,697, dla której uzyskano najwyższy współczynnik determinacji (R2 = 0,9678). Badania prowadzono dla rezerwatu Yuntolovo, chronionego obszaru w pobliżu Sankt Petersburga (Rosja). W celu zwiększenia ogólnej dokładności automatycznej klasyfikacji pokrycia terenu na podstawie zdjęć lotniczych autorzy zaproponowali nową metodologię wstępnego przetwarzania danych. Proponowana metoda, polegająca na podziale obrazu klasyfikowanego na nie więcej niż dziesięć równych części, poprawia ogólną dokładność klasyfikacji pokrycia obszarów lądowych średnio o 10%. Podział na większą liczbę części nie zwiększa już znacząco jakości klasyfikacji, a dodatkowo wprowadza niejednoznaczności spowodowane zmniejszaniem próby uczącej. Klasyfikację obrazów i analizę dokładności prowadzono z wykorzystaniem pakietu ILWIS 3.31 oraz autorskiego oprogramowania stworzonego w środowisku NET