Drought has a direct impact on rice growth performance at various stages. Nevertheless, the impact of nanoparticles on the rice seedlings under drought stress remained limited. Thus, a laboratory experiment was conducted to investigate the effects of different concentrations (300, 600, and 900 mg/L) of silica nanoparticles (SiNPs) on morpho-histological and biochemical features of two rice varieties (UMT-R and MR219) under drought stress (15 % PEG). The findings indicated a substantial reduction due to drought stress in the growth, protein, and antioxidant enzymes, while increasing the proline, malondialdehyde (MDA), and hydrogen peroxide (H2O2) content, and negatively affecting the root histology. Results showed that SiNPs at 600 mg/L were managed to improve plant growth, root vigour, and enzymatic antioxidant levels. Under SiNPs treated plants, among UMT-R and MR219, the proline (1.947 and 1.748 in leaves, 2.010 and 1.890 U/mg protein in roots), peroxidase (POD) (2.850 and 3.512 in leaves, 2.521 and 2.952 U/mg protein in roots), superoxide dismutase (SOD) (3.958 and 4.558 in leaves, 4.296 and 4.606 U/mg protein in roots), and catalase (CAT) (2.171 and 2.289 in leaves, 1.897 and 2.050 U/mg protein in roots) were higher than the drought stress conditions. Meanwhile, the nonenzymatic antioxidant, MDA (0.974 and 0.812 in leaves, 0.842 and 0.778 U/mg Protein in roots), and H2O2 (1.378 and 1.229 in leaves, 1.280 and 1.054 U/mg Protein in roots) showed an opposite trend. SiNPs application noticeably enhanced the histological features of roots under drought conditions. The current findings suggested that SiNPs at 600 mg/L can mitigate the adverse impacts of drought stress and enhance the plant's resistance. Further study should be carried out on the reproductive stage and post-harvest performance of drought-stress rice treated with SiNPs.

Introduction: Microplastic (MP) contamination poses a global environmental threat, affecting terrestrial and marine ecosystems, and human health. This study investigates the presence, density, and composition of MPs in three commercially important shellfish species, oriental angel wing clam (Pholas orientalis), bamboo clam (Ensis leei), and blood cockles (Tegillarca granosa) at Pantai Remis Jeram, Kuala Selangor. Methods: Microplastics in shellfish were quantitatively analyzed for their abundance, colour, size, shape, and composition using microscopic techniques and micro-Fourier Transform Infrared (FTIR). Standard experimental protocols were followed. Statistical analysis of the data was performed using SPSS to identify correlations between these parameters. Results and Discussion: Our findings reveal a significant presence of MP particles in shellfish with T. granosa exhibiting the highest density (2.417 particles/cm³) compared to E. leei (0.721 particles/cm³) and P. orientalis (1.449 particles/cm³). Fibers and fragments were the dominant MP morphotypes, primarily in black color. P. orientalis and T. granosa contained a majority of MPs within the 1 - 5 mm size range, totalling 41 and 56 particles, respectively. Shellfish samples contain polymers of cellulase acetate and polyethylene terephthalate, indicating possible origins from plastic bottles and textile fibres. A statistically significant difference in the mean MP densities in the different species of shellfish was found by one-way ANOVA analysis (p = 0.042, p < 0.05). Conclusion: This study provides relevant data on MP pollution in commercially significant shellfish species. To effectively mitigate this environmental concern and comprehend the long-term ecological ramifications of MP intake by shellfish, more research is required.

Natural user interface (NUI) is an interface that enables users to interact with the digital world in the same way they interact with the physical world through sensory input such as touch, speech, and gesture. The combination of multiple modalities for NUI has become the trend in user interface recently. There is significant progress in advancing speech and hand recognition technology, which makes both become effective input modalities in HCI. However, there are limitations exist that degrade the performance which includes the complexity of vocabulary and unnatural hand gestures to instruct the machine. Therefore, this project aims to develop an application with natural gesture and speech input for 3D object manipulation. Three phases have been carried out, first is data collection and analysis, second is application structure design, and the third is the implementation of speech and gesture in 3D object manipulation. This application is developed by using Leap Motion Controller for hand gesture tracking, and Microsoft Azure Speech Cognitive Service and Microsoft Azure Language Understanding Intelligence Service for natural language speech recognition. The evaluation has been performed based on the accuracy of the command recognition and usability and user acceptance. The results show that the approaches developed in this project able to make good recognition of the speech command and gesture interaction while user experience testing shows high level of satisfaction in the application.