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Enregistrement W4309043335 · doi:10.3389/fevo.2022.1021795

Differential responses of Bactrocera dorsalis and its parasitoids to headspaces of different varieties of tree-attached mango fruits and the associated chemical profiles

2022· article· en· W4309043335 sur OpenAlexfundno aff
Raphael Njurai Miano, Samira A. Mohamed, Xavier Cheseto, Shepard Ndlela, Tibebe Dejene Biasazin, Abdullahi A. Yusuf, Egmont R. Rohwer, Teun Dekker

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidInternational Development Research Centre
Mots-clésBactrocera dorsalisBraconidaeBiologyBiological pest controlParasitoidPEST analysisHymenopteraHorticultureContext (archaeology)Integrated pest managementBotanyTephritidaePest controlHost (biology)AgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bactrocera dorsalis (Hendel) is a major pest of fruits and vegetables worldwide with documented losses of up to 100%. Various management techniques including the use of parasitoids, such as Fopius arisanus (Sonan) and Diachasmimorpha longicaudata (Ashmead) (Hymenoptera: Braconidae) within the context of the Integrated Pest Management (IPM) approach have been deployed for its control. The effectiveness of parasitoids is well understood, but knowledge of the semiochemicals that mediate their behavior, as well as that of the host fruit fly to tree-attached mangoes, is lacking. Here, we first compared the attractiveness of the above-mentioned fruit fly and its parasitoids to volatiles of different treatments (non-infested physiologically mature unripe and ripe mangoes, mangoes newly exposed to ovipositing B. dorsalis, and mangoes on day 7 and day 9 post-oviposition) of tree-attached Kent, Apple, and Haden mango varieties relative to control (clean air). The fruit fly was significantly more attracted to the mango volatiles (up to 93% of responsive insects) compared to the control (clean air). Fopius arisanus was significantly more attracted to mangoes with ovipositing fruit flies (68–76%) while D. longicaudata was significantly more attracted to day 9 post-oviposited mangoes (64–72%) compared to the control. Secondly, we elucidated the headspace volatile profiles of the non-infested and infested tree-attached mangoes using gas chromatography linked to mass spectrometry (GC-MS). The volatiles revealed various types of organic compounds with qualitative and quantitative differences. The majority of the compounds were esters making 33.8% of the total number, followed by sesquiterpenes-16.4%, and monoterpenes-15.4% among others. Most compounds had higher release rates in headspace volatiles of fruit fly-infested mangoes. Lastly, we harvested the infested mangoes and incubated them for puparia recovery. The number of puparia recovered varied according to the mango variety with Apple mango registering 81.7% of the total, while none was recovered from Kent. These results represent the first report of the changes in the headspace components of non-infested and infested tree-attached mangoes and the associated differential responses of the mentioned insects. A follow-up study can reveal whether there is a convergence in olfactomes which is significant when developing baits that selectively attract the fruit fly and not its natural enemies and fill the knowledge gap from an evolutionary ecological perspective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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