MI
Md. Islam
Author with expertise in Environmental Impact of Heavy Metal Contamination
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
17
(65% Open Access)
Cited by:
3,599
h-index:
51
/
i10-index:
171
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Genome-wide association mapping reveals a rich genetic architecture of complex traits in Oryza sativa

Keyan Zhao et al.Sep 13, 2011
Asian rice, Oryza sativa is a cultivated, inbreeding species that feeds over half of the world's population. Understanding the genetic basis of diverse physiological, developmental, and morphological traits provides the basis for improving yield, quality and sustainability of rice. Here we show the results of a genome-wide association study based on genotyping 44,100 SNP variants across 413 diverse accessions of O. sativa collected from 82 countries that were systematically phenotyped for 34 traits. Using cross-population-based mapping strategies, we identified dozens of common variants influencing numerous complex traits. Significant heterogeneity was observed in the genetic architecture associated with subpopulation structure and response to environment. This work establishes an open-source translational research platform for genome-wide association studies in rice that directly links molecular variation in genes and metabolic pathways with the germplasm resources needed to accelerate varietal development and crop improvement. Understanding the genetics and physiology of domesticated species is important for crop improvement. By studying natural variation and the phenotypic traits of 413 diverse accessions of rice, Zhao et al. identify many common genetic variants that influence quantitative traits such as seed size and flowering time.
0
Citation1,278
0
Save
0

Geographical Variation in Total and Inorganic Arsenic Content of Polished (White) Rice

Andrew Meharg et al.Jan 21, 2009
An extensive data set of total arsenic analysis for 901 polished (white) grain samples, originating from 10 countries from 4 continents, was compiled. The samples represented the baseline (i.e., notspecifically collected from arsenic contaminated areas), and all were for market sale in major conurbations. Median total arsenic contents of rice varied 7-fold, with Egypt (0.04 mg/kg) and India (0.07 mg/kg) having the lowest arsenic content while the U.S. (0.25 mg/kg) and France (0.28 mg/kg) had the highest content. Global distribution of total arsenic in rice was modeled by weighting each country's arsenic distribution by that country's contribution to global production. A subset of 63 samples from Bangladesh, China, India, Italy, and the U.S. was analyzed for arsenic species. The relationship between inorganic arsenic contentversus total arsenic contentsignificantly differed among countries, with Bangladesh and India having the steepest slope in linear regression, and the U.S. having the shallowest slope. Using country-specific rice consumption data, daily intake of inorganic arsenic was estimated and the associated internal cancer risk was calculated using the U.S. Environmental Protection Agency (EPA) cancer slope. Median excess internal cancer risks posed by inorganic arsenic ranged 30-fold for the 5 countries examined, being 0.7 per 10,000 for Italians to 22 per 10,000 for Bangladeshis, when a 60 kg person was considered.
0
Citation733
0
Save
0

Increase in Rice Grain Arsenic for Regions of Bangladesh Irrigating Paddies with Elevated Arsenic in Groundwaters

Paul Williams et al.Jul 7, 2006
Concern has been raised by Bangladeshi and international scientists about elevated levels of arsenic in Bengali food, particularly in rice grain. This is the first inclusive food market-basket survey from Bangladesh, which addresses the speciation and concentration of arsenic in rice, vegetables, pulses, and spices. Three hundred thirty aman and boro rice, 94 vegetables, and 50 pulse and spice samples were analyzed for total arsenic, using inductivity coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). The districts with the highest mean arsenic rice grain levels were all from southwestern Bangladesh: Faridpur (boro) 0.51 > Satkhira (boro) 0.38 > Satkhira (aman) 0.36 > Chuadanga (boro) 0.32 > Meherpur (boro) 0.29 μg As g-1. The vast majority of food ingested arsenic in Bangladesh diets was found to be inorganic; with the predominant species detected in Bangladesh rice being arsenite (AsIII) or arsenate (AsV) with dimethyl arsinic acid (DMAV) being a minor component. Vegetables, pulses, and spices are less important to total arsenic intake than water and rice. Predicted inorganic arsenic intake from rice is modeled with the equivalent intake from drinking water for a typical Bangladesh diet. Daily consumption of rice with a total arsenic level of 0.08 μg As g-1 would be equivalent to a drinking water arsenic level of 10 μg L-1.
0
Citation529
0
Save
0

Speciation and Localization of Arsenic in White and Brown Rice Grains

Andrew Meharg et al.Jan 15, 2008
Synchrotron-based X-ray fluorescence (S-XRF) was utilized to locate arsenic (As) in polished (white) and unpolished (brown) rice grains from the United States, China, and Bangladesh. In white rice As was generally dispersed throughout the grain, the bulk of which constitutes the endosperm. In brown rice As was found to be preferentially localized at the surface, in the region corresponding to the pericarp and aleurone layer. Copper, iron, manganese, and zinc localization followed that of arsenic in brown rice, while the location for cadmium and nickel was distinctly different, showing relatively even distribution throughout the endosperm. The localization of As in the outer grain of brown rice was confirmed by laser ablation ICP−MS. Arsenic speciation of all grains using spatially resolved X-ray absorption near edge structure (μ-XANES) and bulk extraction followed by anion exchange HPLC−ICP−MS revealed the presence of mainly inorganic As and dimethylarsinic acid (DMA). However, the two techniques indicated different proportions of inorganic:organic As species. A wider survey of whole grain speciation of white (n = 39) and brown (n = 45) rice samples from numerous sources (field collected, supermarket survey, and pot trials) showed that brown rice had a higher proportion of inorganic arsenic present than white rice. Furthermore, the percentage of DMA present in the grain increased along with total grain arsenic.
0

Inorganic Arsenic in Rice Bran and Its Products Are an Order of Magnitude Higher than in Bulk Grain

Guo‐Xin Sun et al.Aug 21, 2008
Rice is more elevated in arsenic than all other grain crops tested to date, with whole grain (brown) rice having higher arsenic levels than polished (white). It is reported here that rice bran, both commercially purchased and specifically milled for this study, have levels of inorganic arsenic, a nonthreshold, class 1 carcinogen, reaching concentrations of ∼1 mg/kg dry weight, around 10−20 fold higher than concentrations found in bulk grain. Although pure rice bran is used as a health food supplement, perhaps of more concern is rice bran solubles, which are marketed as a superfood and as a supplement to malnourished children in international aid programs. Five rice bran solubles products were tested, sourced from the United States and Japan, and were found to have 0.61−1.9 mg/kg inorganic arsenic. Manufactures recommend ∼20 g servings of the rice bran solubles per day, which equates to a 0.012−0.038 mg intake of inorganic arsenic. There are no maximum concentration levels (MCLs) set for arsenic or its species in food stuffs. EU and U.S. water regulations, set at 0.01 mg/L total or inorganic arsenic, respectively, are based on the assumption that 1 L of water per day is consumed, i.e., 0.01 mg of arsenic/day. At the manufacturers recommended rice bran solubles consumption rate, inorganic arsenic intake exceeds 0.01 mg/day, remembering that rice bran solubles are targeted at malnourished children and that actual risk is based on mg kg−1 day−1 intake.
1

Genetic Gains in IRRI’s Rice Salinity Breeding and Elite Panel Development as a Future Breeding Resource

Apurva Khanna et al.Jun 14, 2023
Abstract Genetic gain is a crucial parameter to check the breeding program’s success and help optimize future breeding strategies for enhanced genetic gains. In this work, IRRI’s historical data from the Philippines and Bangladesh of the salinity breeding program was used to estimate the genetic gains and identify the best lines based on higher breeding values for yield as a future genetic resource. Two-stage mixed-model approach accounting for experimental design factors and pedigrees was adopted to obtain the breeding values for yield and estimate genetic trends under the salinity conditions. A positive genetic trend of 0.1% per annum with a yield advantage of 1.52 kg/ha for the Philippines and 0.31% per annum with a yield advantage of 14.02 kg/ha for Bangladesh datasets was observed. For the released varieties, genetic gain was 0.12% per annum with a yield advantage of 2.2 kg/ha/year and 0.14% per annum with a yield advantage of 5.9 kg/ha/year, respectively. Further, based on higher breeding values for grain yield, a core set of the top 145 genotypes with higher breeding values of >2400 kg/ha in the Philippines and >3500 kg/ha in Bangladesh with a selection accuracy >0.4 were selected for formulating the elite breeding panel as a future breeding resource. Conclusively, higher genetic gains are pivotal in IRRI’s rice salinity breeding program, which requires a holistic breeding approach with a major paradigm shift in breeding strategies to enhance genetic gains. Key Message Estimating genetic gains and formulating a future salinity elite breeding panel for rice pave the way for developing better high-yielding salinity tolerant lines with enhanced genetic gains.
1
Citation1
0
Save
0

Enhancing Credit Card Fraud Detection: A Comprehensive Study of Machine Learning Algorithms and Performance Evaluation

Syeda Farabi et al.Jun 13, 2024
Credit card fraud detection remains a significant challenge for financial institutions and consumers globally, prompting the adoption of advanced data analytics and machine learning techniques. In this study, we investigate the methodology and performance evaluation of various machine learning algorithms for credit card fraud detection, emphasizing data preprocessing techniques and model effectiveness. Through thorough dataset analysis and experimentation using cross-validation approaches, we assess the performance of logistic regression, decision trees, random forest classifiers, Naïve Bayes classifiers, K-nearest neighbors (KNN), and artificial neural networks (ANN-DL). Key performance metrics such as accuracy, sensitivity, specificity, and F1-score are compared to identify the most effective models for detecting fraudulent transactions. Additionally, we explore the impact of different folds in cross-validation on model performance, providing insights into the classifiers' robustness and stability. Our findings contribute to the ongoing efforts to develop efficient fraud detection systems, offering valuable insights for financial institutions and researchers striving to combat credit card fraud effectively.
0

Multivariate analysis of growth and yield traits of aman rice genotypes in Barishal region of Bangladesh

Nazmun Nahar et al.Jan 7, 2025
Rice (Oryza sativa L.) is the most important staple crop worldwide in terms of production and cultivation area. In rice breeding efforts, the degree of genetic diversity is a significant factor in selecting appropriate genotypes. This study was carried out to determine genetic diversity among fifteen rice genotypes by assessing different morphological yield traits using multivariate analysis. Our results record significant variation with considerable values for certain specific traits for certain genotypes, indicating genetic diversity among the genotypes. Cluster analysis categorized genotypes into four clusters based on growth and yield characteristics. Significant variations were observed in plant height, panicle length, number of effective tillers per plant, and grain yield. The highest yielding rice genotype was IR18A1075 (6.35 t/ha), followed by IR17A1633 (6.31 t/ha). The maximum distance (43.74) was identified between cluster centroids in cluster III and cluster IV, showing genetic dissimilarity among genotypes that can be used in hybrid breeding programs. Cluster II genotypes exhibited the maximum grain yield potential (5.52 t/ha), indicating the possible usefulness of these genotypes for rice improvement purposes, and it could be cultivated for increased grain yield. Res. Agric. Livest. Fish. Vol. 11, No. 3, December 2024: 353-362
Load More