Leveraging sex determination systems for genetic biocontrol of dipteran pests
Notice bibliographique
Résumé
Genetic biocontrol is an increasingly important way to suppress insect pest populations and to mitigate their economic and health impact. One key advantage is that it is species-specific, as it relies on the mating of released males with wild females to either suppress or modify populations. The latter is through rendering females incompetent at disease transmission. Sex separation is critical to ensure the efficiency of these control programs, and it is essential in the case of vector control to avoid releasing females that can transmit pathogens. Modern genetic methods provide the opportunity to target or manipulate components of the sex determination systems to facilitate genetic biocontrol with new means to effectively accomplish sex-specific selection, lethality, or sterility. For example, sex-specific splicing elements in genes in the sex determination pathway are used to produce sex-specific markers. Sex-linked recessive lethal alleles are used to differentially eliminate the transgene-marked sex chromosome from males to produce nontransgenic males. Knocking out or knocking down sex-specific isoforms of genes in the sex determination pathway is employed to confer female-specific lethality or sterility. Sex determination pathways and sex chromosomes are also targeted for gene drives that suppress pest populations by introducing extreme sex ratio biases. Here, we review these and other recent advances in genetic technologies for pest control that have benefited from knowledge of sex determination systems in Diptera.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».