Field‐evolved resistance to Bt maize in sugarcane borer (<i>Diatraea saccharalis</i>) in Argentina
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maize technologies expressing Bacillus thuringiensis (Bt) insecticidal proteins are widely used in Argentina to control sugarcane borer (Diatraea saccharalis Fabricius). Unexpected D. saccharalis damage was observed to Bt maize events TC1507 (expressing Cry1F) and MON 89034 × MON 88017 (expressing Cry1A.105 and Cry2Ab2) in an isolated area of San Luis Province. Diatraea saccharalis larvae were sampled from MON 89034 × MON 88017 fields in the area to generate a resistant strain (RR), which was subsequently characterized in plant and diet bioassays. RESULTS: Survivorship of the RR strain was high on TC1507 leaf tissue, intermediate on MON 89034 × MON 88017, and low on MON 810 (expressing Cry1Ab). The RR strain had high resistance to Cry1A.105 (186.74-fold) and no resistance to Cry2Ab2 in diet bioassays. These results indicate resistance to Cry1F and Cry1A.105 (and likely cross-resistance between them) but not to Cry1Ab or Cry2Ab2. Resistance to MON 89034 × MON 88017 was functionally recessive. Reviews of grower records suggest that resistance initially evolved to Cry1F, conferring cross-resistance to Cry1A.105, with low refuge compliance as the primary cause. A mitigation plan was implemented in San Luis that included technology rotation, field monitoring, and grower education on best management practices (BMPs) including refuges. CONCLUSION: In the affected area, the resistance to Cry1F and Cry1A.105 is being managed effectively through use of MON 89034 × MON 88017 and MON 810 in combination with BMPs, and no spread of resistance to other regions has been observed. © 2017 The Authors. Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.
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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 ».