Evaluating the potential of <scp>RNA</scp> interference for control of striped cucumber beetle, <scp> <i>Acalymma vittatum</i> </scp> (Fabricius) (Coleoptera: Chrysomelidae)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The striped cucumber beetle (SCB) is a serious pest of cucurbit crops, causing damage both by feeding on plants and by vectoring plant diseases. Cultural, biological and chemical methods are currently used for its management, however, RNA interference (RNAi) as a potential control strategy, has not yet been evaluated. RESULTS: Injecting dsRNA into the hemocoel of adult SCB resulted in significant gene knockdown and mortality for all seven genes tested (v-ATPaseA, rpt3, rop, α-snap, srp54k, β-actin and α-tubulin). However, oral delivery of the three dsRNAs found to be most lethal using injections, targeting β-actin, α-snap and rpt3, led to less efficient gene knockdown and mortality than injections. In silico analysis of the SCB transcriptome revealed the presence of five dsRNA-degrading nucleases, of which dsRNase5 had the highest expression in the gut. However, double knockdown of dsRNase5 and the rpt3 gene did not improve oral RNAi. Comparing dsRNA stability in digestive fluid and hemolymph of SCB and Colorado potato beetle (CPB) revealed differences in dsRNA-degrading nuclease activity. Furthermore, oral RNAi of the β-actin gene in CPB adults resulted in 100% mortality, whereas mortality was only 33.3% in SCB. CONCLUSION: Although SCB has a robust RNAi response to injected dsRNA, oral RNAi works less efficiently. Knockdown of the most highly expressed dsRNase gene in the SCB gut did not enhance oral RNAi. This suggests nucleases may not be the main reason for the reduced oral RNAi efficiency in SCB and other factors are likely to be involved. © 2025 His Majesty the King in Right of Canada. Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry. Reproduced with the permission of the Minister of Agriculture and Agri-Food.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».