Dietary habits of lesser bandicoot rat (Bandicota Bengalensis) in an agro-ecosystem, Pothwar Plateau, Pakistan / Hábitos alimentares de rato bandicoot (Bandicota Bengalensis) em um agroecossistema do Planalto de Pothwar, Paquistão

Abstract Dietary habits of bandicoot rats (bandicota bengalensis) were investigated in the agricultural crops of the Pothwar Plateau, Pakistan by analysing stomach contents. The research activities were conducted in major field crops including wheat-groundnut and in the fallow lands during non-crop season at the field boundaries. The specimens were captured from the fields using kill/snap traps, and dissected to collect their stomach samples for laboratory analysis. Light microscopic slides of the plant material were recovered from stomach samples and the reference materials were collected from the field. Results revealed that the bandicoot rat predominantly fed upon cultivated crops during cropping season but consumed wild vegetation during non-cropping season. There was no significance difference between summer and winter diets. Most frequently consumed crop food items were wheat (Triticum aestivum; 28.57%), groundnut (Arachis hypogea; 11.26%), sorghum (Sorghum bicolor; 10.17%), chickpea (Cicer arietinum; 9.52%), maize (Zea mays; 6.49%), millet (Pennisetum glaucum; 5.84%), barley (Hordeum vulgare; 4.98%) and mustard (Brassica campestris; 4.98%). Among wild vegetation were consumed khbal gha (Cynodon dactylon; 7.79%), baron dhab (Demostachya bipinnata; 7.36%) and Prickly flower (Achyranthes aspera; 3.03%). The study concludes that, in addition to consuming wheat and groundnut crops, the Lesser bandicoot rat also subsists on grasses, weeds, and some fodder crops, as important component of its diet in agro-ecosystem of the Pothwar Plateau.

Resumo Os hábitos alimentares de ratos bandicoot (Bandicota bengalensis) foram investigados nas plantações agrícolas do planalto de Pothwar, Paquistão, por meio da análise do conteúdo estomacal. As atividades da pesquisa foram conduzidas nas principais culturas de campo, incluindo trigo e amendoim, e em terras de pousio durante a estação não agrícola nos limites do campo. Os espécimes foram capturados dos campos usando armadilhas kill/snap e dissecados para coletar suas amostras de estômago para análise laboratorial. Lâminas de microscopia de luz do material vegetal foram recuperadas de amostras de estômago; os materiais de referência foram coletados no campo. Os resultados revelaram que o rato bandicoot alimentava-se predominantemente de culturas cultivadas durante a época de cultivo, mas consumia vegetação selvagem durante a época de não colheita. Não houve diferença significativa entre as dietas de verão e inverno. Os alimentos agrícolas mais frequentemente consumidos foram trigo (Triticum aestivum; 28,57%), amendoim (Arachis hypogea; 11,26%), sorgo (Sorghum bicolor; 10,17%), grão de bico (Cicer arietinum; 9,52%), milho (Zea mays; 6,49%), milheto (Pennisetum glaucum; 5,84%), cevada (Hordeum vulgare; 4,98%) e mostarda (Brassica campestris; 4,98%). Entre a vegetação silvestre foram consumidos khbal gha (Cynodon dactylon; 7,79%), barão dhab (Demostachya bipinnata; 7,36%) e flor espinhosa (Achyranthes aspera; 3,03%). O estudo conclui que, além de consumir culturas de trigo e amendoim, o rato bandicoot pequeno também subsiste de gramíneas, ervas daninhas e algumas culturas forrageiras, componentes importantes de sua dieta no agroecossistema do planalto de Pothwar.

Dietary habits of lesser bandicoot rat (Bandicota Bengalensis) in an agro-ecosystem, Pothwar Plateau, Pakistan

Abstract Dietary habits of bandicoot rats (bandicota bengalensis) were investigated in the agricultural crops of the Pothwar Plateau, Pakistan by analysing stomach contents. The research activities were conducted in major field crops including wheat-groundnut and in the fallow lands during non-crop season at the field boundaries. The specimens were captured from the fields using kill/snap traps, and dissected to collect their stomach samples for laboratory analysis. Light microscopic slides of the plant material were recovered from stomach samples and the reference materials were collected from the field. Results revealed that the bandicoot rat predominantly fed upon cultivated crops during cropping season but consumed wild vegetation during non-cropping season. There was no significance difference between summer and winter diets. Most frequently consumed crop food items were wheat (Triticum aestivum; 28.57%), groundnut (Arachis hypogea; 11.26%), sorghum (Sorghum bicolor; 10.17%), chickpea (Cicer arietinum; 9.52%), maize (Zea mays; 6.49%), millet (Pennisetum glaucum; 5.84%), barley (Hordeum vulgare; 4.98%) and mustard (Brassica campestris; 4.98%). Among wild vegetation were consumed khbal gha (Cynodon dactylon; 7.79%), baron dhab (Demostachya bipinnata; 7.36%) and Prickly flower (Achyranthes aspera; 3.03%). The study concludes that, in addition to consuming wheat and groundnut crops, the Lesser bandicoot rat also subsists on grasses, weeds, and some fodder crops, as important component of its diet in agro-ecosystem of the Pothwar Plateau.

Resumo Os hábitos alimentares de ratos bandicoot (Bandicota bengalensis) foram investigados nas plantações agrícolas do planalto de Pothwar, Paquistão, por meio da análise do conteúdo estomacal. As atividades da pesquisa foram conduzidas nas principais culturas de campo, incluindo trigo e amendoim, e em terras de pousio durante a estação não agrícola nos limites do campo. Os espécimes foram capturados dos campos usando armadilhas kill/snap e dissecados para coletar suas amostras de estômago para análise laboratorial. Lâminas de microscopia de luz do material vegetal foram recuperadas de amostras de estômago; os materiais de referência foram coletados no campo. Os resultados revelaram que o rato bandicoot alimentava-se predominantemente de culturas cultivadas durante a época de cultivo, mas consumia vegetação selvagem durante a época de não colheita. Não houve diferença significativa entre as dietas de verão e inverno. Os alimentos agrícolas mais frequentemente consumidos foram trigo (Triticum aestivum; 28,57%), amendoim (Arachis hypogea; 11,26%), sorgo (Sorghum bicolor; 10,17%), grão de bico (Cicer arietinum; 9,52%), milho (Zea mays; 6,49%), milheto (Pennisetum glaucum; 5,84%), cevada (Hordeum vulgare; 4,98%) e mostarda (Brassica campestris; 4,98%). Entre a vegetação silvestre foram consumidos khbal gha (Cynodon dactylon; 7,79%), barão dhab (Demostachya bipinnata; 7,36%) e flor espinhosa (Achyranthes aspera; 3,03%). O estudo conclui que, além de consumir culturas de trigo e amendoim, o rato bandicoot pequeno também subsiste de gramíneas, ervas daninhas e algumas culturas forrageiras, componentes importantes de sua dieta no agroecossistema do planalto de Pothwar.

Statistical modeling for analyzing grain yield of durum wheat under rainfed conditions in Azad Jammu Kashmir, Pakistan / Modelagem estatística para analisar o rendimento de grãos de trigo durum sob condições de chuva em Azad Jammu Kashmir, Paquistão

One of the most important traits that plant breeders aim to improve is grain yield which is a highly quantitative trait controlled by various agro-morphological traits. Twelve morphological traits such as Germination Percentage, Days to Spike Emergence, Plant Height, Spike Length, Awn Length, Tillers/Plant, Leaf Angle, Seeds/Spike, Plant Thickness, 1000-Grain Weight, Harvest Index and Days to Maturity have been considered as independent factors. Correlation, regression, and principal component analysis (PCA) are used to identify the different durum wheat traits, which significantly contribute to the yield. The necessary assumptions required for applying regression modeling have been tested and all the assumptions are satisfied by the observed data. The outliers are detected in the observations of fixed traits and Grain Yield. Some observations are detected as outliers but the outlying observations did not show any influence on the regression fit. For selecting a parsimonious regression model for durum wheat, best subset regression, and stepwise regression techniques have been applied. The best subset regression analysis revealed that Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike have a marked increasing effect whereas Plant thickness has a negative effect on durum wheat yield. While stepwise regression analysis identified that the traits, Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike significantly contribute to increasing the durum wheat yield. The simple correlation coefficient specified the significant positive correlation of Grain Yield with Germination Percentage, Number of Tillers/Plant, Seeds/Spike, and Harvest Index. These results of correlation analysis directed the importance of morphological characters and their significant positive impact on Grain Yield. The results of PCA showed that most variation (70%) among data set can be explained by the first five components. It also identified that Seeds/Spike; 1000-Grain Weight and Harvest Index have a higher influence in contributing to the durum wheat yield. Based on the results it is recommended that these important parameters might be considered and focused in future durum wheat breeding programs to develop high yield varieties.

Uma das características mais importantes que os produtores de plantas visam melhorar é o rendimento de grãos, que é uma particularidade altamente quantitativa e controlada por várias características agromorfológicas. Foram considerados 12 traços morfológicos como fatores independentes, como Porcentagem de Germinação, Dias para Emergência da Espiga, Altura da Planta, Comprimento da Espiga, Comprimento da Aresta, Perfilhos /Planta, Ângulo da Folha, Sementes /Espiga, Espessura da Planta, Peso de 1000 Grãos, Índice de Colheita e Dias até a Maturidade,. A correlação, regressão e análise de componentes principais (em inglês Principal Component Analysis (PCA)) são usadas para identificar as diferentes características do trigo duro, que contribuem significativamente para o rendimento. As suposições necessárias exigidas para a aplicação da modelagem de regressão foram testadas e todas as suposições são adequadas de acordo com os dados observados. Os outliers são detectados nas observações de características fixas e rendimento de grãos. Algumas observações são detectadas como outliers, mas as observações outliers não mostraram qualquer influência no ajuste da regressão. Para selecionar um modelo de regressão parcimonioso para o trigo duro, foram aplicadas tanto a melhor regressão de subconjunto quanto as técnicas de regressão stepwise. A melhor análise de regressão de subconjunto revelou que a porcentagem de germinação, perfilhos /planta e sementes /espiga tem um efeito de aumento acentuado, enquanto a espessura da planta tem um efeito negativo sobre o rendimento do trigo duro. Enquanto a análise de regressão passo a passo identificou que as características, porcentagem de germinação, perfilhos/planta e sementes /espiga contribuem significativamente para aumentar a produtividade do trigo duro. O coeficiente de correlação simples especificou a correlação positiva significativa do rendimento de grãos com a porcentagem de germinação, número de perfilhos/planta, sementes / espiga e índice de colheita. Esses resultados da análise de correlação direcionaram a importância dos caracteres morfológicos e seu impacto positivo e significativo no rendimento de grãos. Os resultados da PCA mostraram que a maior parte da variação (70%) entre o conjunto de dados pôde ser explicada pelos cinco primeiros componentes. Também identificou que Sementes / Espiga, Peso de 1000 Grãos e Índice de Colheita têm uma maior influência na contribuição para o rendimento do trigo duro. Com base nos resultados, recomenda-se que esses importantes parâmetros possam ser considerados e focados em futuros programas de melhoramento de trigo duro para desenvolver variedades de alto rendimento.

Food habits of indian crested porcupine (Hystrix indica) (Kerr 1792), in district Bagh, Azad Jammu and Kashmir / Hábitos alimentares do porco-espinho de crista indiano (Hystrix indica) (Kerr 1972) nos distritos de Bagh, Azad Jammu e Caxemira

The Indian Crested Porcupine (Hystrix indica) is classified as an agricultural pest species. It feeds on plants and crops; hence, it is responsible for massive financial losses worldwide. The current study was conducted to assess the diet composition of Indian Crested Porcupine in District Bagh, Azad Jammu and Kashmir (AJ&K). Thus, fecal samples were collected and examined from different sampling sites. Reference slides of the material collected from the study area were prepared for identification of dietary components in fecal pellets. A total of 80 fecal samples were collected and processed. Percent relative frequencies (P.R.F.) were calculated for each plant species recovered from pellets. Data revealed that Indian Crested Porcupine consumed 31 plant species in its diet, among them Zea mays (34.31±7.76) was the most frequently selected species followed by Rumex obtusifolius (15.32±2.57) and Melia azedarach (12.83±4.79). The study revealed that the greatest diversity of (n=20) plant species were consumed in summer season while minimum (n=13) species were used during winter. Among the parts of plants, stem was highly consumed in spring (57.2%) as compared to seed in fall (36.7%) while spikes and leaf were the least recovered parts from the fecal matter. The Berger-Parker diversity index showed highly diversified food (10.92) in the summer time of the year as compared to the autumn season (2.95). This study provides a baseline for the diet preference of this pest in the study area. Based on current findings, a detailed investigation on damage assessment, exploration, habitat use and management of Indian Crested Porcupine in AJ&K has been recommended.

O porco-espinho de crista indiano (Hystrix indica) é classificado como uma espécie de praga agrícola. Alimenta-se de plantas e colheitas; portanto, é responsável por enormes perdas financeiras em todo o mundo. O estudo atual foi realizado para avaliar a composição da dieta do porco-espinho de crista indiano nos distritos de Bagh, Azad Jammu e Caxemira (AJ&K). Assim, amostras fecais foram coletadas e examinadas em diferentes locais de amostragem. Lâminas de referência do material coletado na área de estudo foram preparadas para identificação dos componentes da dieta em pellets fecais. Um total de 80 amostras fecais foi coletado e processado. As frequências relativas percentuais (P.R.F.) foram calculadas para cada espécie de planta recuperada de pelotas. Os dados revelaram que o porco-espinho indiano consumiu 31 espécies de plantas em sua dieta, entre elas Zea mays (34,31 ± 7,76) foi a espécie mais selecionada, seguida por Rumex obtusifolius (15,32 ± 2,57) e Melia azedarach (12,83 ± 4,79). O estudo revelou que a maior diversidade de (n = 20) espécies de plantas foi consumida no verão, enquanto o mínimo (n = 13) espécies foi utilizado durante o inverno. Entre as partes das plantas, o caule foi muito consumido na primavera (57,2%) em relação à semente no outono (36,7%), enquanto a espiga e a folha foram as partes menos recuperadas da matéria fecal., O índice de diversidade de Berger-Parker mostrou alimentos altamente diversificados (10,92) no verão do ano em comparação com o outono (2,95). Este estudo fornece uma linha de base para a preferência alimentar dessa praga na área de estudo. Com base nas descobertas atuais, uma investigação detalhada sobre avaliação de danos, exploração, uso de habitat e gerenciamento de porco-espinho de crista indiano em AJ&K foi recomendada.

Statistical modeling for analyzing grain yield of durum wheat under rainfed conditions in Azad Jammu Kashmir, Pakistan / Modelagem estatística para analisar o rendimento de grãos de trigo durum sob condições de chuva em Azad Jammu Kashmir, Paquistão

One of the most important traits that plant breeders aim to improve is grain yield which is a highly quantitative trait controlled by various agro-morphological traits. Twelve morphological traits such as Germination Percentage, Days to Spike Emergence, Plant Height, Spike Length, Awn Length, Tillers/Plant, Leaf Angle, Seeds/Spike, Plant Thickness, 1000-Grain Weight, Harvest Index and Days to Maturity have been considered as independent factors. Correlation ,regression, and principal component analysis (PCA) are used to identify the different durum wheat traits, which significantly contribute to the yield. The necessary assumptions required for applying regression modeling have been tested and all the assumptions are satisfied by the observed data. The outliers are detected in the observations of fixed traits and Grain Yield. Some observations are detected as outliers but the outlying observations did not show any influence on the regression fit. For selecting a parsimonious regression model for durum wheat, best subset regression, and stepwise regression techniques have been applied. The best subset regression analysis revealed that Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike have a marked increasing effect whereas Plant thickness has a negative effect on durum wheat yield. While stepwise regression analysis identified that the traits, Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike significantly contribute to increasing the durum wheat yield. The simple correlation coefficient specified the significant positive correlation of Grain Yield with Germination Percentage, Number of Tillers/Plant, Seeds/Spike, and Harvest Index. These results of correlation analysis directed the importance of morphological characters and their significant positive impact on Grain Yield. [...].

Uma das características mais importantes que os produtores de plantas visam melhorar é o rendimento de grãos, que é uma particularidade altamente quantitativa e controlada por várias características agromorfológicas. Foram considerados 12 traços morfológicos como fatores independentes, como Porcentagem de Germinação, Dias para Emergência da Espiga, Altura da Planta, Comprimento da Espiga, Comprimento da Aresta, Perfilhos /Planta, Ângulo da Folha, Sementes /Espiga, Espessura da Planta, Peso de 1000 Grãos, Índice de Colheita e Dias até a Maturidade. A correlação, regressão e análise de componentes principais (em inglês Principal Component Analysis (PCA)) são usadas para identificar as diferentes características do trigo duro, que contribuem significativamente para o rendimento. As suposições necessárias exigidas para a aplicação da modelagem de regressão foram testadas e todas as suposições são adequadas de acordo com os dados observados. Os outliers são detectados nas observações de características fixas e rendimento de grãos. Algumas observações são detectadas como outliers, mas as observações outliers não mostraram qualquer influência no ajuste da regressão. Para selecionar um modelo de regressão parcimonioso para o trigo duro, foram aplicadas tanto a melhor regressão de subconjunto quanto as técnicas de regressão stepwise. A melhor análise de regressão de subconjunto revelou que a porcentagem de germinação, perfilhos /planta e sementes /espiga tem um efeito de aumento acentuado, enquanto a espessura da planta tem um efeito negativo sobre o rendimento do trigo duro. Enquanto a análise de regressão passo a passo identificou que as características, porcentagem de germinação, perfilhos/planta e sementes /espiga contribuem significativamente para aumentar a produtividade do trigo duro. O coeficiente de correlação simples especificou a correlação positiva significativa do [...].

Food habits of indian crested porcupine (Hystrix indica) (Kerr 1792), in district Bagh, Azad Jammu and Kashmir / Hábitos alimentares do porco-espinho de crista indiano (Hystrix indica) (Kerr 1972) nos distritos de Bagh, Azad Jammu e Caxemira

The Indian Crested Porcupine (Hystrix indica) is classified as an agricultural pest species. It feeds on plants and crops; hence, it is responsible for massive financial losses worldwide. The current study was conducted to assess the diet composition of Indian Crested Porcupine in District Bagh, Azad Jammu and Kashmir (AJ&K). Thus, fecal samples were collected and examined from different sampling sites. Reference slides of the material collected from the study area were prepared for identification of dietary components in fecal pellets. A total of 80 fecal samples were collected and processed. Percent relative frequencies (P.R.F.) were calculated for each plant species recovered from pellets. Data revealed that Indian Crested Porcupine consumed 31 plant species in its diet, among them Zea mays (34.31±7.76) was the most frequently selected species followed by Rumex obtusifolius (15.32±2.57) and Melia azedarach (12.83±4.79). The study revealed that the greatest diversity of (n=20) plant species were consumed in summer season while minimum (n=13) species were used during winter. Among the parts of plants, stem was highly consumed in spring (57.2%) as compared to seed in fall (36.7%) while spikes and leaf were the least recovered parts from the fecal matter. The Berger-Parker diversity index showed highly diversified food (10.92) in the summer time of the year as compared to the autumn season (2.95). This study provides a baseline for the diet preference of this pest in the study area. Based on current findings, a detailed investigation on damage assessment, exploration, habitat use and management of Indian Crested Porcupine in AJ&K has been recommended.

O porco-espinho de crista indiano (Hystrix indica) é classificado como uma espécie de praga agrícola. Alimenta-se de plantas e colheitas; portanto, é responsável por enormes perdas financeiras em todo o mundo. O estudo atual foi realizado para avaliar a composição da dieta do porco-espinho de crista indiano nos distritos de Bagh, Azad Jammu e Caxemira (AJ&K). Assim, amostras fecais foram coletadas e examinadas em diferentes locais de amostragem. Lâminas de referência do material coletado na área de estudo foram preparadas para identificação dos componentes da dieta em pellets fecais. Um total de 80 amostras fecais foi coletado e processado. As frequências relativas percentuais (P.R.F.) foram calculadas para cada espécie de planta recuperada de pelotas. Os dados revelaram que o porco-espinho indiano consumiu 31 espécies de plantas em sua dieta, entre elas Zea mays (34,31 ± 7,76) foi a espécie mais selecionada, seguida por Rumex obtusifolius (15,32 ± 2,57) e Melia azedarach (12,83 ± 4,79). O estudo revelou que a maior diversidade de (n = 20) espécies de plantas foi consumida no verão, enquanto o mínimo (n = 13) espécies foi utilizado durante o inverno. Entre as partes das plantas, o caule foi muito consumido na primavera (57,2%) em relação à semente no outono (36,7%), enquanto a espiga e a folha foram as partes menos recuperadas da matéria fecal., O índice de diversidade de Berger-Parker mostrou alimentos altamente diversificados (10,92) no verão do ano em comparação com o outono (2,95). Este estudo fornece uma linha de base para a preferência alimentar dessa praga na área de estudo. Com base nas descobertas atuais, uma investigação detalhada sobre avaliação de danos, exploração, uso de habitat e gerenciamento de porco-espinho de crista indiano em AJ&K foi recomendada.

Statistical modeling for analyzing grain yield of durum wheat under rainfed conditions in Azad Jammu Kashmir, Pakistan

Abstract One of the most important traits that plant breeders aim to improve is grain yield which is a highly quantitative trait controlled by various agro-morphological traits. Twelve morphological traits such as Germination Percentage, Days to Spike Emergence, Plant Height, Spike Length, Awn Length, Tillers/Plant, Leaf Angle, Seeds/Spike, Plant Thickness, 1000-Grain Weight, Harvest Index and Days to Maturity have been considered as independent factors. Correlation, regression, and principal component analysis (PCA) are used to identify the different durum wheat traits, which significantly contribute to the yield. The necessary assumptions required for applying regression modeling have been tested and all the assumptions are satisfied by the observed data. The outliers are detected in the observations of fixed traits and Grain Yield. Some observations are detected as outliers but the outlying observations did not show any influence on the regression fit. For selecting a parsimonious regression model for durum wheat, best subset regression, and stepwise regression techniques have been applied. The best subset regression analysis revealed that Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike have a marked increasing effect whereas Plant thickness has a negative effect on durum wheat yield. While stepwise regression analysis identified that the traits, Germination Percentage, Tillers/Plant, and Seeds/Spike significantly contribute to increasing the durum wheat yield. The simple correlation coefficient specified the significant positive correlation of Grain Yield with Germination Percentage, Number of Tillers/Plant, Seeds/Spike, and Harvest Index. These results of correlation analysis directed the importance of morphological characters and their significant positive impact on Grain Yield. The results of PCA showed that most variation (70%) among data set can be explained by the first five components. It also identified that Seeds/Spike; 1000-Grain Weight and Harvest Index have a higher influence in contributing to the durum wheat yield. Based on the results it is recommended that these important parameters might be considered and focused in future durum wheat breeding programs to develop high yield varieties.

Resumo Uma das características mais importantes que os produtores de plantas visam melhorar é o rendimento de grãos, que é uma particularidade altamente quantitativa e controlada por várias características agromorfológicas. Foram considerados 12 traços morfológicos como fatores independentes, como Porcentagem de Germinação, Dias para Emergência da Espiga, Altura da Planta, Comprimento da Espiga, Comprimento da Aresta, Perfilhos /Planta, Ângulo da Folha, Sementes /Espiga, Espessura da Planta, Peso de 1000 Grãos, Índice de Colheita e Dias até a Maturidade,. A correlação, regressão e análise de componentes principais (em inglês Principal Component Analysis (PCA)) são usadas para identificar as diferentes características do trigo duro, que contribuem significativamente para o rendimento. As suposições necessárias exigidas para a aplicação da modelagem de regressão foram testadas e todas as suposições são adequadas de acordo com os dados observados. Os outliers são detectados nas observações de características fixas e rendimento de grãos. Algumas observações são detectadas como outliers, mas as observações outliers não mostraram qualquer influência no ajuste da regressão. Para selecionar um modelo de regressão parcimonioso para o trigo duro, foram aplicadas tanto a melhor regressão de subconjunto quanto as técnicas de regressão stepwise. A melhor análise de regressão de subconjunto revelou que a porcentagem de germinação, perfilhos /planta e sementes /espiga tem um efeito de aumento acentuado, enquanto a espessura da planta tem um efeito negativo sobre o rendimento do trigo duro. Enquanto a análise de regressão passo a passo identificou que as características, porcentagem de germinação, perfilhos/planta e sementes /espiga contribuem significativamente para aumentar a produtividade do trigo duro. O coeficiente de correlação simples especificou a correlação positiva significativa do rendimento de grãos com a porcentagem de germinação, número de perfilhos/planta, sementes / espiga e índice de colheita. Esses resultados da análise de correlação direcionaram a importância dos caracteres morfológicos e seu impacto positivo e significativo no rendimento de grãos. Os resultados da PCA mostraram que a maior parte da variação (70%) entre o conjunto de dados pôde ser explicada pelos cinco primeiros componentes. Também identificou que Sementes / Espiga, Peso de 1000 Grãos e Índice de Colheita têm uma maior influência na contribuição para o rendimento do trigo duro. Com base nos resultados, recomenda-se que esses importantes parâmetros possam ser considerados e focados em futuros programas de melhoramento de trigo duro para desenvolver variedades de alto rendimento.

Food habits of indian crested porcupine (Hystrix indica) (Kerr 1792), in district Bagh, Azad Jammu and Kashmir

Abstract The Indian Crested Porcupine (Hystrix indica) is classified as an agricultural pest species. It feeds on plants and crops; hence, it is responsible for massive financial losses worldwide. The current study was conducted to assess the diet composition of Indian Crested Porcupine in District Bagh, Azad Jammu and Kashmir (AJ&K). Thus, fecal samples were collected and examined from different sampling sites. Reference slides of the material collected from the study area were prepared for identification of dietary components in fecal pellets. A total of 80 fecal samples were collected and processed. Percent relative frequencies (P.R.F.) were calculated for each plant species recovered from pellets. Data revealed that Indian Crested Porcupine consumed 31 plant species in its diet, among them Zea mays (34.31±7.76) was the most frequently selected species followed by Rumex obtusifolius (15.32±2.57) and Melia azedarach (12.83±4.79). The study revealed that the greatest diversity of (n=20) plant species were consumed in summer season while minimum (n=13) species were used during winter. Among the parts of plants, stem was highly consumed in spring (57.2%) as compared to seed in fall (36.7%) while spikes and leaf were the least recovered parts from the fecal matter. The Berger-Parker diversity index showed highly diversified food (10.92) in the summer time of the year as compared to the autumn season (2.95). This study provides a baseline for the diet preference of this pest in the study area. Based on current findings, a detailed investigation on damage assessment, exploration, habitat use and management of Indian Crested Porcupine in AJ&K has been recommended.

Resumo O porco-espinho de crista indiano (Hystrix indica) é classificado como uma espécie de praga agrícola. Alimenta-se de plantas e colheitas; portanto, é responsável por enormes perdas financeiras em todo o mundo. O estudo atual foi realizado para avaliar a composição da dieta do porco-espinho de crista indiano nos distritos de Bagh, Azad Jammu e Caxemira (AJ&K). Assim, amostras fecais foram coletadas e examinadas em diferentes locais de amostragem. Lâminas de referência do material coletado na área de estudo foram preparadas para identificação dos componentes da dieta em pellets fecais. Um total de 80 amostras fecais foi coletado e processado. As frequências relativas percentuais (P.R.F.) foram calculadas para cada espécie de planta recuperada de pelotas. Os dados revelaram que o porco-espinho indiano consumiu 31 espécies de plantas em sua dieta, entre elas Zea mays (34,31 ± 7,76) foi a espécie mais selecionada, seguida por Rumex obtusifolius (15,32 ± 2,57) e Melia azedarach (12,83 ± 4,79). O estudo revelou que a maior diversidade de (n = 20) espécies de plantas foi consumida no verão, enquanto o mínimo (n = 13) espécies foi utilizado durante o inverno. Entre as partes das plantas, o caule foi muito consumido na primavera (57,2%) em relação à semente no outono (36,7%), enquanto a espiga e a folha foram as partes menos recuperadas da matéria fecal., O índice de diversidade de Berger-Parker mostrou alimentos altamente diversificados (10,92) no verão do ano em comparação com o outono (2,95). Este estudo fornece uma linha de base para a preferência alimentar dessa praga na área de estudo. Com base nas descobertas atuais, uma investigação detalhada sobre avaliação de danos, exploração, uso de habitat e gerenciamento de porco-espinho de crista indiano em AJ&K foi recomendada.

Determinant factors associated with parasitic infestation among pediatric cases with unexplained eosinophilia

Background: In tropical countries like India, common causes of eosinophilia are parasitic infestation, unhygienic living condition, and poor sanitation that accounts for high worm infestation in India. Objective: The present study was aimed to study the association between various risk factors and parasitic infestation in pediatric cases with unexplained eosinophilia. Materials and Methods: The study population comprised of 384 children. A well predesigned and pre-tested questionnaire was used to collect detailed related history and sociodemographic details. Saline and iodine wet mount of stool sample was made to detect intestinal parasites. For detection of microfilaria, Leishman’s staining of peripheral blood smear was done. Finally, the statistical analysis of the collected data was carried out. Results: Out of 384 participants, 7.03% of the total population was found to be positive for intestinal parasites. None of the peripheral blood smears showed the presence of microfilaria. Most of the positive study participants were from low or middle socioeconomic sectors. Very few parents were graduates. 6.5% of children in this category were found to show parasites in their stool samples. Hygiene status, hand washing, and stool disposal habits of patients were found to be significantly associated with the presence of the parasite. Conclusion: Possible sociodemographic, environmental and behavioral factors associated with parasitic infestation among pediatric cases with unexplained eosinophilia need to be studied to implement effective control measures so as to provide better health care and health benefits to the children.

Fine needle aspiration cytology

Fine Needle Aspiration Cytology [FNAC] is a diagnostic modality, which over the years has proved itself to be quick and virtually without complications. Since its popularization in late 1920's by Martin and Ellis, it has undergone a tortuous course, comprising popularity, ignorance and again a period of well-acceptance. This time, however, its use has also initiated exploration into new vistas in the form of study of biological behaviour of tumour cells and detection of different receptors and tumour markers etc. Initially employed cautiously and limitedly, FNAC, now-a-days is being applied to almost all the superficial and deep structures of the body, both in children as well as in the adults. Also synergistic [additional] advantage is being gained with C.T. scan, MRI, Ultrasound, endoscopy and various immunological techniques to broaden the utility of this modality in different diagnostic and prognostic horizons