An omics evolutionary perspective on phytophagous insect–host plant interactions in <i>Anastrepha obliqua</i>: a review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Phytophagous insects have a close relationship with their host plants. For this reason, their interactions can lead to important changes in insect population dynamics and evolutionary trajectories. Next generation sequencing (NGS) has provided an opportunity to analyze omics data on a large scale, facilitating the change from a classical genetics approach to a more holistic understanding of the underlying molecular mechanisms of host plant use by insects. Most studies have been carried out on model species in Holarctic and temperate zones. In tropical zones, however, the effects of use of various host plants on evolutionary insect history is less understood. In the current review, we describe how omics methodologies help us to understand phytophagous insect–host plant interactions from an evolutionary perspective, using as example the Neotropical phytophagous insect West Indian fruit fly, Anastrepha obliqua (Macquart) (Diptera: Tephritidae), an economically important fruit crop pest in the Americas. Anastrepha obliqua could adopt a generalist or a specialist lifestyle. We first review the adaptive molecular mechanisms of phytophagous insects to host plants, and then describe the main tools to study phytophagous insect–host plant interactions in the era of omics sciences. The omics approaches will advance the understanding of insect molecular mechanisms and their influence on diversification and evolution. Finally, we discuss the importance of a multidisciplinary approach that integrates the use of omics tools and other, more classical methodologies in evolutionary studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».