Leveraging RNA Interference to Impact Insecticide Resistance in the Colorado Potato Beetle, Leptinotarsa decemlineata
Notice bibliographique
Résumé
The Colorado potato beetle, Leptinotarsa decemlineata Say, is a potato pest that can cause important economic losses to the potato industry worldwide. Diverse strategies have been deployed to target this insect such as biological control, crop rotation, and a variety of insecticides. Regarding the latter, this pest has demonstrated impressive abilities to develop resistance against the compounds used to regulate its spread. Substantial work has been conducted to better characterize the molecular signatures underlying this resistance, with the overarching objective of leveraging this information for the development of novel approaches, including RNAi-based techniques, to limit the damage associated with this insect. This review first describes the various strategies utilized to control L. decemlineata and highlights different examples of reported cases of resistances against insecticides for this insect. The molecular leads identified as potential players modulating insecticide resistance as well as the growing interest towards the use of RNAi aimed at these leads as part of novel means to control the impact of L. decemlineata are described subsequently. Finally, select advantages and limitations of RNAi are addressed to better assess the potential of this technology in the broader context of insecticide resistance for pest management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».