Temporal and spatial distribution of phytoplankton with emphasis on Skeletonema costatum in the Mathamuhuri river – estuary (Chakaria mangrove ecosystem), Bangladesh

A total of 91 species under 44 genera were identified among the phytoplankton community during the course of one year's investigation between May 1982 and April 1983. Bacillariophyta was the most dominant group with 72 specie, Chlorophyta 11 spp, Cyanophyta 6 spp and Pyrrophyta was represented by 2 species. The yearly percentage composition of 4 groups of phytoplankton in order of abundance were Bacillariophyta 50.77%, Cyanophyta 47.70%, Chlorophyta 1.5% and Pyrrophyta 0.02%. The highest densities of phytoplankton were recorded in monsoon months (June-July) with a peak in July (31550 cells/l) and the minimum in February (770 cells/1). Higher concentration of phytoplankton was recorded at station 2, nearer to the Chakaria Sundarbans (mangroves), but abundance of phytoplankton showed no significant difference in the two stations (Mann Whitney U test, P=0.64, Z=-0.642, U=64). Phytoplankton population in this area were positively correlated with rainfall (r=0.655, P=<0.5, df.22) and water temperature (r=0.523, P=<0.05). Skeletonema costatum was the dominant member of phytoplankton and occupied 35.23% of the annual population and occurred throughout the period of study except in September and January. Its abundance was recorded during the monsoon months (April- July) with a maximum density (24185 cells/l) in July. No significant correlation was found between abundance of S. costatum and the hydro-meteorological parameters recorded in the Chakaria mangrove area

Improved Core Genes Prediction for Constructing well-supported Phylogenetic Trees in large sets of Plant Species

The way to infer well-supported phylogenetic trees that precisely reflect the evolutionary process is a challenging task that completely depends on the way the related core genes have been found. In previous computational biology studies, many similarity based algorithms, mainly dependent on calculating sequence alignment matrices, have been proposed to find them. In these kinds of approaches, a significantly high similarity score between two coding sequences extracted from a given annotation tool means that one has the same genes. In a previous work article, we presented a quality test approach (QTA) that improves the core genes quality by combining two annotation tools (namely NCBI, a partially human-curated database, and DOGMA, an efficient annotation algorithm for chloroplasts). This method takes the advantages from both sequence similarity and gene features to guarantee that the core genome contains correct and well-clustered coding sequences (\emph{i.e.}, genes). We then show in this article how useful are such well-defined core genes for biomolecular phylogenetic reconstructions, by investigating various subsets of core genes at various family or genus levels, leading to subtrees with strong bootstraps that are finally merged in a well-supported supertree.Comment: 12 pages, 7 figures, IWBBIO 2015 (3rd International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering

Evaluation of frequency of isolation and trends in antibiotic resistance among campylobacter isolates over 11 year period

Objective: To analyze frequency of isolation and trends in antibiotic resistance among Campylobacter isolates over 11 year period in Microbiology Laboratory, Aga Khan University from the year 1992-2002. Methods: Total 52,777 stool specimens were processed during the study period. Enteric pathogens isolated from 8,483 stool samples were further analyzed for frequency of isolation and antimicrobial resistance. Statistical Analysis was done by using descriptive statistics of SPSS version 10. Values were expressed as percentages, mean and rates. Results: Campylobacter species were third in frequency of isolation with an isolation rate of 24.8%. C. jejuni was the predominant pathogen followed by C.coli. Isolation rate of Campylobacter was higher (45.7%) among children under 2 years of age as compared to other age groups. A steady rise in resistance among Campylobacter isolates against ampicillin; tetracycline and ofloxacin has been noted whereas resistance against erythromycin remained fairly low. Conculsion: The isolation of Campylobacter is higher from stool specimens of children of less than two years of age rendering Campylobacteriosis to be an important cause of gastroenteritis in pediatric population. This study also demonstrates a steady rise in antibiotic resistance in Campylobacter isolates especially against quinolones with fall in resistance against erythromycin throughout the study period

Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems

Introduction. In an electrical power system, the output of the synchronous generators varies due to disturbances or sudden load changes. These variations in output severely affect power system stability and power quality. The synchronous generator is equipped with an automatic voltage regulator to maintain its terminal voltage at rated voltage. Several control techniques utilized to improve the response of the automatic voltage regulator system, however, proportional integral derivative (PID) controller is the most frequently used controller but its parameters require optimization. Novelty. In this paper, the chaotic sequence based on the logistic map is hybridized with particle swarm optimization to find the optimal parameters of the PID for the automatic voltage regulator system. The logistic map chaotic sequence-based initialization and global best selection enable the algorithm to escape from local minima stagnation and improve its convergence rate resulting in best optimal parameters. Purpose. The main objective of the proposed approach is to improve the transient response of the automatic voltage regulator system by minimizing the maximum overshoot, settling time, rise time, and peak time values of the terminal voltage, and eliminating the steady-state error. Methods. In the process of parameter tuning, the Chaotic particle swarm optimization technique was run several times through the proposed hybrid objective function, which accommodates the advantages of the two most commonly used objective functions with a minimum number of iterations, and an optimal PID gain value was found. The proposed algorithm is compared with current metaheuristic algorithms including conventional particle swarm optimization, improved kidney algorithm, and others. Results. For performance evaluation, the characteristics of the integral of time multiplied squared error and Zwe-Lee Gaing objective functions are combined. Furthermore, the time-domain analysis, frequency-domain analysis, and robustness analysis are carried out to show the better performance of the proposed algorithm. The result shows that automatic voltage regulator tuned with the chaotic particle swarm optimization based PID yield improvement in overshoot, settling time, and function value of 14.41 %, 37.91 %, 1.73 % over recently proposed IKA, and 43.55 %, 44.5 %, 16.67 % over conventional particle swarm optimization algorithms. The improvement in transient response further improves the automatic voltage regulator system stability for electrical power systems.Вступ. В електроенергетичній системі потужність синхронних генераторів змінюється внаслідок збурень або різких змін навантаження. Ці зміни в потужності серйозно впливають на стабільність енергетичної системи та якість електроенергії. Синхронний генератор оснащений автоматичним регулятором напруги для підтримання напруги на його клемах на рівні номінальної напруги. Декілька методів управління використовуються для поліпшення реакції системи автоматичного регулятора напруги, однак пропорційний інтегральний похідний контролер (PID-контролер) є найбільш часто використовуваним контролером, але його параметри вимагають оптимізації. Новизна. У цій роботі хаотична послідовність, заснована на логістичній схемі, гібридизується за допомогою оптимізації рою частинок, щоб знайти оптимальні параметри PID для системи автоматичного регулятора напруги. Ініціалізація на основі хаотичної послідовності логістичної схеми та найкращий глобальний вибір дозволяють алгоритму вийти із локальної мінімальної стагнації та покращити швидкість збіжності, що дає найкращі оптимальні параметри. Мета. Основною метою запропонованого підходу є поліпшення перехідної реакції системи автоматичного регулятора напруги шляхом мінімізації максимального перевищення, часу встановлення, часу наростання та пікових значень напруги на клемах і усунення помилки у стаціонарного стані. Методи. У процесі настройки параметрів техніку оптимізації рою хаотичних частинок кілька разів пропускали через запропоновану гібридну цільову функцію, яка враховує переваги двох найбільш часто використовуваних цільових функцій з мінімальною кількістю ітерацій,і знайдено оптимальне значення коефіцієнту підсилення PID. Запропонований алгоритм порівнюється з сучасними метаевристичними алгоритмами, включаючи звичайну оптимізацію рою частинок, вдосконалений алгоритм нирок та інші. Результати. Для оцінки ефективності об'єднуються характеристики інтеграла у часі, помноженого на похибки у квадраті, та цільових функцій Цве-Лі Гейнга. Крім того, проводяться аналіз у часовій області, аналіз у частотної області та аналіз стійкості, щоб показати кращу ефективність запропонованого алгоритму. Результат показує, що автоматичний регулятор напруги, налаштований на хаотичну оптимізацію рою частинок, заснований на поліпшенні виходу PID в перевищеннях,часі налаштування та значенні функції перевищує на 14,41 %, 37,91 %, 1,73 % нещодавно запропонований нирковий алгоритм та на 43,55 %, 44,5 %, 16,67 % перевищує звичайні алгоритми оптимізації рою частинок. Поліпшення перехідної реакції ще більше покращує стабільність автоматичного регулятора напруги для систем електроенергетики

Hemichorea as a presentation of acute rheumatic fever: a case report

Chorea is a major manifestation of acute RF and is the only evidence of RF in approximately 20% of cases. We report on a 15-year-old boy who presented with transient right side involuntary jerky movements, apical systolic murmur, sinus bradycardia, arthralgia, elevated antistreptolysin O titer and ESR, who was diagnosed with acute rheumatic fever and improved with haloperidol, prednisolone, digoxin, aspirin and furosemide and was given benzathine penicillin prophylaxis for future RF. Patient is faring well in follow up visits. We present our case because of its rarity

Effects of naphthalene acetic acid and calcium chloride application on nutrient uptake, growth, yield and post harvest performance of tomato fruit

Tomato plants were foliar sprayed with naphthalene acetic acid (0.02%) and calcium chloride (0.5%, 1%) individually as well as in combination to determine its effect on growth, nutrient uptake, incidence of blossom end rot, fruit yield, and enhancement of shelf life. The results showed increased absorption of calcium in tomato plants and fruits, which were treated with NAA in combination with CaCl2. Higher level of CACl2 (1%) with NAA (0.02%) increased plant growth and yield by improving mineral uptake of tomato plants. The improved calcium absorption also resulted in lowering occurrence of blossom end rot in tomato fruits. In addition, it was also observed that during storage at ambient conditions (20-25 °C) for sixteen days, tomato fruits maintained best quality for longer period of time when treated with calcium chloride (1%) along with naphthalene acetic acid (0.02%) as compared to other treatments. Although, fruit quality was lowered with passage of storage time but tomato fruits from treated plants maintained their quality for longer duration as compared to control

Chaotic-based particle swarm optimization algorithm for optimal PID tuning in automatic voltage regulator systems

Introduction. In an electrical power system, the output of the synchronous generators varies due to disturbances or sudden load changes. These variations in output severely affect power system stability and power quality. The synchronous generator is equipped with an automatic voltage regulator to maintain its terminal voltage at rated voltage. Several control techniques utilized to improve the response of the automatic voltage regulator system, however, proportional integral derivative (PID) controller is the most frequently used controller but its parameters require optimization. Novelty. In this paper, the chaotic sequence based on the logistic map is hybridized with particle swarm optimization to find the optimal parameters of the PID for the automatic voltage regulator system. The logistic map chaotic sequence-based initialization and global best selection enable the algorithm to escape from local minima stagnation and improve its convergence rate resulting in best optimal parameters. Purpose. The main objective of the proposed approach is to improve the transient response of the automatic voltage regulator system by minimizing the maximum overshoot, settling time, rise time, and peak time values of the terminal voltage, and eliminating the steady-state error. Methods. In the process of parameter tuning, the Chaotic particle swarm optimization technique was run several times through the proposed hybrid objective function, which accommodates the advantages of the two most commonly used objective functions with a minimum number of iterations, and an optimal PID gain value was found. The proposed algorithm is compared with current metaheuristic algorithms including conventional particle swarm optimization, improved kidney algorithm, and others. Results. For performance evaluation, the characteristics of the integral of time multiplied squared error and Zwe-Lee Gaing objective functions are combined. Furthermore, the time-domain analysis, frequency-domain analysis, and robustness analysis are carried out to show the better performance of the proposed algorithm. The result shows that automatic voltage regulator tuned with the chaotic particle swarm optimization based PID yield improvement in overshoot, settling time, and function value of 14.41 %, 37.91 %, 1.73 % over recently proposed IKA, and 43.55 %, 44.5 %, 16.67 % over conventional particle swarm optimization algorithms. The improvement in transient response further improves the automatic voltage regulator system stability for electrical power systems.Вступ. В електроенергетичній системі потужність синхронних генераторів змінюється внаслідок збурень або різких змін навантаження. Ці зміни в потужності серйозно впливають на стабільність енергетичної системи та якість електроенергії. Синхронний генератор оснащений автоматичним регулятором напруги для підтримання напруги на його клемах на рівні номінальної напруги. Декілька методів управління використовуються для поліпшення реакції системи автоматичного регулятора напруги, однак пропорційний інтегральний похідний контролер (PID-контролер) є найбільш часто використовуваним контролером, але його параметри вимагають оптимізації. Новизна. У цій роботі хаотична послідовність, заснована на логістичній схемі, гібридизується за допомогою оптимізації рою частинок, щоб знайти оптимальні параметри PID для системи автоматичного регулятора напруги. Ініціалізація на основі хаотичної послідовності логістичної схеми та найкращий глобальний вибір дозволяють алгоритму вийти із локальної мінімальної стагнації та покращити швидкість збіжності, що дає найкращі оптимальні параметри. Мета. Основною метою запропонованого підходу є поліпшення перехідної реакції системи автоматичного регулятора напруги шляхом мінімізації максимального перевищення, часу встановлення, часу наростання та пікових значень напруги на клемах і усунення помилки у стаціонарного стані. Методи. У процесі настройки параметрів техніку оптимізації рою хаотичних частинок кілька разів пропускали через запропоновану гібридну цільову функцію, яка враховує переваги двох найбільш часто використовуваних цільових функцій з мінімальною кількістю ітерацій,і знайдено оптимальне значення коефіцієнту підсилення PID. Запропонований алгоритм порівнюється з сучасними метаевристичними алгоритмами, включаючи звичайну оптимізацію рою частинок, вдосконалений алгоритм нирок та інші. Результати. Для оцінки ефективності об'єднуються характеристики інтеграла у часі, помноженого на похибки у квадраті, та цільових функцій Цве-Лі Гейнга. Крім того, проводяться аналіз у часовій області, аналіз у частотної області та аналіз стійкості, щоб показати кращу ефективність запропонованого алгоритму. Результат показує, що автоматичний регулятор напруги, налаштований на хаотичну оптимізацію рою частинок, заснований на поліпшенні виходу PID в перевищеннях,часі налаштування та значенні функції перевищує на 14,41 %, 37,91 %, 1,73 % нещодавно запропонований нирковий алгоритм та на 43,55 %, 44,5 %, 16,67 % перевищує звичайні алгоритми оптимізації рою частинок. Поліпшення перехідної реакції ще більше покращує стабільність автоматичного регулятора напруги для систем електроенергетики

Massive, Absorption-selected Galaxies at Intermediate Redshifts

The nature of absorption-selected galaxies and their connection to the general galaxy population have been open issues for more than three decades, with little information available on their gas properties. Here we show, using detections of carbon monoxide (CO) emission with the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA), that five of seven high-metallicity, absorption-selected galaxies at intermediate redshifts, $z \approx 0.5-0.8$, have large molecular gas masses, $M_{\rm Mol} \approx (0.6 - 8.2) \times 10^{10} \: {\rm M}_\odot$ and high molecular gas fractions ($f_{\rm Mol} \equiv \: M_{\rm Mol}/(M_\ast + M_{\rm Mol}) \approx 0.29-0.87)$. Their modest star formation rates (SFRs), $\approx (0.3-9.5) \: {\rm M}_\odot$ yr$^{-1}$, then imply long gas depletion timescales, $\approx (3 - 120)$ Gyr. The high-metallicity absorption-selected galaxies at $z \approx 0.5-0.8$ appear distinct from populations of star-forming galaxies at both $z \approx 1.3-2.5$, during the peak of star formation activity in the Universe, and lower redshifts, $z \lesssim 0.05$. Their relatively low SFRs, despite the large molecular gas reservoirs, may indicate a transition in the nature of star formation at intermediate redshifts, $z \approx 0.7$.Comment: 8 pages, 3 figures; accepted for publication in Astrophysical Journal Letters. Minor changes to match the version in press in ApJ

On Fairness, Diversity and Randomness in Algorithmic Decision Making

Consider a binary decision making process where a single machine learning classifier replaces a multitude of humans. We raise questions about the resulting loss of diversity in the decision making process. We study the potential benefits of using random classifier ensembles instead of a single classifier in the context of fairness-aware learning and demonstrate various attractive properties: (i) an ensemble of fair classifiers is guaranteed to be fair, for several different measures of fairness, (ii) an ensemble of unfair classifiers can still achieve fair outcomes, and (iii) an ensemble of classifiers can achieve better accuracy-fairness trade-offs than a single classifier. Finally, we introduce notions of distributional fairness to characterize further potential benefits of random classifier ensembles