Artificial selection of zoophagous lines of the biological control agent <i>Dicyphus hesperus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Zoophytophagous predators can be beneficial for controlling crop pests in greenhouses. Yet, they can also cause significant economic damage. More zoophagous and effective predator lines can be developed by selectively breeding highly zoophagous individuals. Hence, artificial selection based on the degree of zoophagy in zoophytophagous predators can improve their efficiency as biocontrol agents while reducing the risk of crop damage. However, artificial selection on zoophagy could cause changes in other behavioral or life history traits due to genetic correlation or pleiotropy. These changes can affect the ecological conditions in which biological control agents work. We created highly and lowly zoophagous lines of Dicyphus hesperus Knight (Hemiptera: Miridae) using artificial selection. We tested genetic correlations between zoophagy and food patch exploitation equity in four generations of artificial selection. The results revealed that females were more zoophagous than males. The broad sense heritability ( H 2 ) of zoophagy was 0.38 in females and 0.29 in males. Artificial selection on zoophagy led to decreased food patch exploitation equity, yet the traits were not genetically correlated. Our results suggest that artificial selection can be used to develop lines of D. hesperus that enhance the benefits of biological control and modify ecological factors such as prey density and distribution.
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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 | 0,000 | 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 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 ».