Aphid-induced Defences in Chilli Affect Preferences of the Whitefly, Bemisia tabaci (Hemiptera: Aleyrodidae)
Notice bibliographique
Résumé
The sweetpotato whitefly (WF), Bemisia tabaci, is a major pest that damages a wide range of vegetable crops in Malaysia. WF infestation is influenced by a variety of factors, including previous infestation of the host plant by other insect pests. This study investigated the effects of previous infestation of host chilli plants by the green peach aphid (Myzus persicae) on the olfactory behavioural response of B. tabaci, using free-choice bioassay with a Y-tube olfactometer. We analysed volatile organic compounds (VOCs) emitted by non-infested and M. persicae-infested chilli plants using solid-phase microextraction and gas chromatography-mass spectrometry. Our results showed that female WFs preferred non-infested to pre-infested plants. Collection and analysis of volatile compounds emitted by infested plants confirmed that there were significant increases in the production of monoterpenes (cymene; 1,8-cineole), sesquiterpenes (β-cadinene, α-copaene), and methyl salicylate (MeSA) compared to non-infested plants. Our results suggest that host plant infestation by aphids may induce production of secondary metabolites that deter B. tabaci from settling on its host plants. These results provide important information for understanding WF host selection and dispersal among crops, and also for manipulating WF behaviour to improve IPM in chilli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».