Cheese and cheese infusions: ecological traps for mosquitoes and spotted wing <scp> <i>Drosophila</i> </scp>
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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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 ».