Evaluation of potential RNA‐interference‐target genes to control cotton mealybug, <i>Phenacoccus solenopsis</i> (Hemiptera: Pseudococcuidae)
Notice bibliographique
Résumé
RNA interference (RNAi) of vital insect genes is a potential tool for targeted pest control. However, selection of the right target genes is a challenge because the RNAi efficacy is known to vary among insect species. Cotton mealybug, Phenacoccus solenopsis, is a phloem-feeding economically important crop pest. We evaluated the RNAi of 2 vital genes, Bursicon (PsBur) and V-ATPase (PsV-ATPase) as potential targets in P. solenopsis for its control. PCR fragments of PsBur and PsV-ATPase were amplified using cDNA synthesized from the total RNA. The PCR amplicons were cloned into Potato virus X (PVX) to develop recombinant PVX for the inoculation of Nicotiana tabacum plants for bioassays with healthy P. solenopsis. Reverse-transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) was used to validate the expression of transgenes in the recombinant-PVX-inoculated plants (treated), and suppression of the target genes in the mealybugs exposed to them. The RT-PCR confirmed the expression of transgenes in the treated plants. Mealybug individuals on treated plants either died or showed physical deformities. Further, the population of mealybug was significantly reduced by feeding on N. tabacum expressing RNAi triggers against PsBur and PsV-ATPase. The results conclude that RNAi is activated in P. solenopsis by feeding on N. tabacum expressing RNAi triggering elements of PsBur and PsV-ATPase genes through recombinant PVX vector. Further, V-ATPase and Bursicon genes are potential targets for RNAi-mediated control of P. solenopsis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».