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Enregistrement W7070588459

Parasotoid communities and genetic structure: host plant does not matter

2008· other· en· W7070588459 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuereroDoc Digital Library · 2008
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbivoreHost (biology)PopulationBiological pest controlInsectSorghumNatural enemiesPopulation genetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant-insect interactions have long been studied and reveal intricate mechanisms. Plants are capable of defending themselves both directly by poisoning insect herbivores and indirectly by emitting volatile compounds that are used by the natural enemies to localize their host. In response, insects have evolved strategies to defeat plant defense mechanisms. Because insect pests are affected by plant signals, their natural enemies also bear these effects. As host plant can affect the physiology and behavior of parasitoids, it may also contribute to shaping their population genetic structure. This thesis mainly aimed to investigate the effects of host plant on the population genetics of parasitoids of the fall armyworm (FAW), <i>Spodoptera frugiperda</i> J. E. Smith (Lepidoptera: Noctuidae), using microsatellite markers. The FAW is one of the New World’s most devastating pests and it attacks several economically important crops as well as grasses. It is commonly controlled by chemical insecticides. However, as it is attacked by numerous parasitoids species, and in order to limit the use of toxic pesticides, biological control is a safer alternative mean of management for this pest. The success of biological control relies on a good knowledge of the system, hence the importance of investigating population genetics and communities structure. This study focused on two primary parasitoids of <i>S. frugiperda, Chelonus insularis</i> Cresson (Hymenotera: Braconidae) and <i>Campoletis sonorensis</i> Cameron (Hymenoptera: Ichneumonidae). It was conducted on two host plants, maize and sorghum, in Mexico where maize originated and where sorghum was introduced barely over a century ago. Due to difficulties encountered during sampling, whereby immature parasitoids did not complete their life cycle and therefore could not be morphologically identified, a technique was first developed, as a cheaper and faster alternative to sequencing, to molecularly assign parasitoid larvae to species. This simple but nonetheless efficient technique consists in amplifying DNA through polymerase chain reaction and digesting it with a cocktail of restriction endonucleases in order to obtain a species specific pattern when the digestion product is run on an agarose gel. With this technique, we could get an accurate estimation of which species were collected and in what proportions, which allowed to study parasitoid community structure. The study of population genetics first required the development and optimization of reliable molecular markers. Fifteen and 13 highly polymorphic microsatellites were respectively isolated from C. <i>sonorensis</i> and from <i>C. insularis</i>. These markers were used to investigate fine-scale genetic structure in Mexican populations. We could discern a regional effect, but host plant seems to play no role in shaping the populations genetic structure. High levels of admixture indicate that gene flow between populations is considerable. Finally, genetic structure was investigated at larger scale through a phylogeography using sequences of mitochondrial and nuclear marker genes. The lack of local structure was confirmed for both species. We found however evidence for North-South migration through a single colonization event in C. <i>insularis</i>, and a cryptic species distributed in Canada was discovered. Dispersal of these insects seems to be largely driven by wind as suggested by genetic similarities between geographically very distant individuals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,173 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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