Cheese and cheese infusions: ecological traps for mosquitoes and spotted wing <scp> <i>Drosophila</i> </scp>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Harnessing insect ecology for insect control is an innovative concept that seeks to exploit, among others, insect-microbe ecological interactions for improved control of pest insects. Microbe-produced cheese odour attracts several dipterans, including host-seeking mosquitoes, but this phenomenon has not been thoroughly explored for mosquito control. Here we tested the hypothesis that attraction of mosquitoes to cheese odour can be exploited as an ecological trap for mosquito control. RESULTS: In laboratory and/or field experiments, we show that (i) each of five cheese varieties tested (Raclette, Pecorino, Brie, Gruyere, Limburger) strongly attracts female Aedes aegypti and Culex pipiens; (ii) cheese infusions, or headspace odourant extracts (HOEs) of cheese infusions, significantly affect oviposition choices by mosquitoes, (iii) HOEs contain at least 13 odourants; (iv) in field settings, cheese infusions more effectively stimulate mosquito oviposition than positive bluegrass infusion controls, and also capture (by drowning) the spotted wing Drosophila, Drosophila suzukii; and (v) home-made cheese infusions modulate oviposition choices by mosquito females and affect the survivorship of their offspring larvae. CONCLUSION: Our data show that microbial metabolites associated with cheese are attractive to mosquito females seeking hosts and oviposition sites and are likely toxic to mosquito larvae. These microbes and their metabolites could thus be co-opted for both the attract, and the kill, function of 'attract & kill' mosquito control tactics. Implementation of customizable and non-conventional nutritional media as microbe-based ecological traps presents a promising concept which exploits insect ecology for insect control. © 2021 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,001 | 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 découle