Metabolic Resistance in the Fall Armyworm: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
The Fall Armyworm (FAW), Spodoptera frugiperda (Smith, 1797) (Lepidoptera: Noctuidae), is one of the most important pests in the American continent and has recently become an invasive species in Africa. It’s main form of control is through the use of insecticides, however during the last 40 years, due to continuous spraying and high doses used along with FAW’s high adaptative capacity, developed resistance to different classes of chemical insecticides. One of the main mechanisms enabling resistance in the FAW is by detoxification enzymes or so-called metabolic resistance. P450s, Carboxylesterases and Glutathione-S-Transferases are the main families of enzymes believed to mediate the detoxification process. These enzymes in the FAW, although widely studied, have been difficult to generalize into patterns. This happens mainly because FAW populations can have high genetic variability within the species, as they have different biotypes meaning that they can be morphologically identical but physiologically different and consequently, enzymatic responses to toxic compounds can also differ. There are also differences due to the diversity of biomes in which S. frugiperda is found, which due to adaptations to different host plants and other abiotic factors, it’s hard to predict enzymatic responses in insecticide resistance. In this context we aimed to review the literature regarding these three main enzymes families involved in metabolic resistance in S. frugiperda, by cataloguing, analysing and summarizing these studies.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».