Plastid Transformation of Micro-Tom Tomato with a Hemipteran Double-Stranded RNA Results in RNA Interference in Multiple Insect Species
Notice bibliographique
Résumé
Plant-mediated RNA interference (RNAi) holds great promise for insect pest control, as plants can be transformed to produce double-stranded RNA (dsRNA) to selectively down-regulate insect genes essential for survival. For optimum potency, dsRNA can be produced in plant plastids, enabling the accumulation of unprocessed dsRNAs. However, the relative effectiveness of this strategy in inducing an RNAi response in insects using different feeding mechanisms is understudied. To investigate this, we first tested an in vitro-synthesized 189 bp dsRNA matching a highly conserved region of the v-ATPaseA gene from cotton mealybug (Phenacoccus solenopsis) on three insect species from two different orders that use leaf-chewing, lacerate-and-flush, or sap-sucking mechanisms to feed, and showed that the dsRNA significantly down-regulated the target gene. We then developed transplastomic Micro-tom tomato plants to produce the dsRNA in plant plastids and showed that the dsRNA is produced in leaf, flower, green fruit, red fruit, and roots, with the highest dsRNA levels found in the leaf. The plastid-produced dsRNA induced a significant gene down-regulation in insects using leaf-chewing and lacerate-and-flush feeding mechanisms, while sap-sucking insects were unaffected. Our results suggest that plastid-produced dsRNA can be used to control leaf-chewing and lacerate-and-flush feeding insects, but may not be useful for sap-sucking insects.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».