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Environment

フィールドを使用してでコナジラミ、タバココナジラミ、モデル システムとして綿の付着の昆虫のための生命表の開発のための方法論

Published: November 01, 2017
doi:
10.3791/56150
,
1USDA-ARS, Arid-Land Agricultural Research Center, 2Department of Entomology,Maricopa Agricultural Center, University of Arizona

Summary

生命表、昆虫の個体数のソースの定量化と死亡率との理解、予測、生態系の動態を操作します。導電性付着の未熟なライフ ステージと昆虫のフィールドにコホートに基づく生命表を分析するための方法が掲載されています。

Abstract

生命表は、生年月日と時間をかけて集団から死のスケジュールを測定する手段を提供します。彼らは、ソースおよび生態学、農業生態系を含むさまざまなアプリケーションを持っている集団で死亡率を定量化するも使用できます。水平、またはコホートに基づく、生命誕生から死、人口の個人のグループを従うために重要な人口率を定量化の最も直接的かつ正確なメソッドのテーブルを提供します。ここでは、実施プロセスとグローバルな害虫、タバココナジラミの未熟なライフ ステージの付着の性質を利用したフィールドでコホートに基づく生命表分析プロトコルが掲載されています。個々 の昆虫は綿の葉の裏側にある、非毒性ペンで昆虫の周りに小さな円を描画することによってマークされます。この昆虫、観察できる繰り返し測定する手レンズの助けを借りて時間をかけて自然と導入された死亡率力に関連付けられている 1 つの段階から次に死のステージ固有の原因を識別するために開発。解析はどのように正しく測定する複数死亡軍各ステージ内で同時期その行為と意味のある人口動的メトリックを提供するようなデータを使用する方法を説明します。メソッドは直接アダルト存続および再生は、未熟な段階のダイナミクスへの推論の制限については考慮しません。綿におけるボトムアップ (工場品質) とB. のタバココナジラミの死亡率のダイナミクスに対するトップダウン (天敵) 効果の影響の測定に焦点を当てて、例が表示されます。

Introduction

生命表は、生態1,2で長い歴史を持つ一般的なツールです。生命表が理解し、個体群動態を予測する重要なパラメーターの数を定量化する生れおよび時間とそのようなデータ上の人口の死の本質的にスケジュールを使用できます。生命表には、栄養の相互作用を理解するため、農業と自然システムで害虫を管理するため制御戦略の開発に重要な死の原因の情報も。昆虫の3,の4、5、数多くの生活のフィールド ベース テーブルが構築され、解析力学、規制と管理の多くの昆虫の個体数の予測に重要な洞察を提供していると自然のシステム6,7,8,9,10、11,12,13,14。主の生れおよび死が自然死亡力と現実的な環境変数に昆虫を公開しない人工条件下でのスケジュールを調べる研究室による研究を記述する用語生命表もよくされます。一般的に、研究室の研究の目的は、種の比較生物の可能性を推定するためです。ここで説明する方法の焦点は、フィールド ベース定義調査実現環境に対する潜在的なです。

等しい高齢者の実際のコホートがその死に至るまで自分たちの生活の初めから水平または垂直、安定した年代を想定して構造を持つ人口の時間を通して頻繁にサンプルを撮影する場所として特徴付けられる生命表重要な率は数学的に構築されたコホート2,15から推論されます。展開できる生命表の種類は、昆虫の性質によって異なります。このようなアプローチは複数と広く重複世代毎年 multivoltine 昆虫の非常にチャレンジングなことができますが多くの場合 univoltine (年間 1 世代) 昆虫の水平生命表を開発できます。分析法のホストを提案し、垂直生命表 (たとえばサウスウッド2参照) 昆虫の人口を開発するために使用します。ここで示す方法論は、無柄のライフ ステージの存在、特に特定の生活史特性を持つ multivoltine の昆虫フィールドにベースのコホート、水平の生命表の開発を可能します。モデル システムとして綿の主要害虫のメソッドを示します。

コナジラミ、タバココナジラミバイオタイプ B (シルバーリーフコナジラミを =、中東アジア マイナー 116) 収量および品質など多くの農業および園芸作物に悪影響を与える農業の世界的な害虫は、温帯地域の17の農業システムを保護します。師部は、幼虫の摂食、植物ウイルスや甘露18,19の付着による作物の品質効果の伝送による原因不明の疾患栄養流れを乱す給餌により発生する影響.昆虫は広いホストの範囲を持って、multivoltine、地域や利用できる食物資源20によって年間 12-13 世代として。管理上の課題もその高い生殖能、分散し、内および農業システム、静止舞台 (休眠または見積) と急速に抵抗を開発するその処分の欠如との間の移行の能力によって悪化抑制21,22用殺虫剤。

かなりの進歩は、効果的かつ経済的に影響を受ける作物23,24,25でこの害虫の個体数を管理する統合された害虫管理 (IPM) 戦略の開発にしました。B. タバココナジラミの個体群動態の音の基本的な理解を前提としていたこれらの管理システムと生命表は、このような理解を有効にしている重要な技術をされています。アリゾナ州の生命表は推定と複数作物システム13,26 B. タバココナジラミの重要な死亡率軍の識別を許可している、関連する死亡率ダイナミクス計測を有効にしています。殺虫剤14, 非標的効果を含む経営戦略 transgenic 綿殺虫タンパク質27の生産の潜在的な機能非標的効果を推定するための手段を提供している、厳格なをサポートしています。伝統的生物的防除プログラム28 (ナランホ、未発表データ) の評価、トップダウンとボトムアップに及ぼす害虫ダイナミクス29の比較効果を探索する助け。これらすべてのアプリケーションは、ここで説明した方法論を展開しています。アプローチは自然と管理対象システムの数の昆虫個体群生態学の研究の役に立つかもしれない。

Protocol

注: 以下の方法は、部分的な生命テーブルに明示的には含まれないため複製または大人の段階の死亡率と見なされます。それは卵からの大人の段階に死亡率を調べますので長期コホートは世代に相当します。 1。 確立現場 昆虫が存在したら、作物の生育中にいつでも行為生命表。研究を開始するときの選択目標と研究の目的によって異なります。 は、周?…

Representative Results

例のコホートは、典型的なプレゼンテーションと生命表の結果の計算を表示する表 2で示されます。最も役に立つデータは、各ステージ内で各要素の限界の死亡率に取り込まれます。これらの料金を k 値 (プロトコル セクション 6) に変換することによってすべての要因の上ステージ特異的死亡率とすべての段階で因子特異的死亡率簡単に推定できる世代?…

Discussion

通常、広く世代を重複 multivoltine 昆虫用のテーブルは、垂直アプローチと様々 なグラフィカルな数学的テクニックでの人口の繰り返しのサンプリングに制約生命の開発されます。募集は、様々 な段階を推定し、様々 な生活段階2の密度を変更するから死亡率を推測します。ここでのアプローチの強さは人口から不動の等しい高齢者昆虫のグループを分離し、時間をかけて彼?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

我々 は感謝 + アシュトン、V. バークリー、k. Beimfohr、F. Bojorquez、j ・ カントレル、g. カストロ、r. クリステンセン、J. Fearn、C. Jara、+ ミード、G. Owens、L. ロダルテ、+ Sieglaff、A. Sonoqui、M. Stefanek、B. スチュアート、j. ・ トレホ、A. スレイドと e. Yescas のテクニカル サポート。部分的なサポートは米国農務省国立研究所食料・農業拡張 IPM プログラム米国農務省農業研究サービスと害虫管理の代替特別なプロジェクト、綿株式会社、によってアリゾナ州綿生産者協会、綿を提供されました基礎、米国農務省-クリー族、NAPIAP (西部)、西部 IPM 特別プロジェクト。

Materials

Flagging tape Gempler, Janesville, Wisconsin USA 52273 Five colors
Manila merchandise tags American Tag Company, Pico Rivera, California USA 12-104
Ultra fine point marker Sanford, Bellwood, Illinois, USA 451898 Available at Office Max, Amazon
Peak Loupe 8X Adorama, New York, NY USA 2018
Peak Loupe 15X Adorama, New York, NY USA 19621
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References

  1. Deevey, E. S. Life tables for natural populations of animals. Quart. Rev. Biol. 22, 283-314 (1947).
  2. Southwood, T. R. E. . Ecological Methods. , (1978).
  3. Podoler, H., Rogers, D. A new method for the identification of key factors from life-table data. J Anim Ecol. 44, 85-114 (1975).
  4. Stiling, P. Density-dependent processes and key factors in insect populations. J Anim Ecol. 57, 581-593 (1988).
  5. Cornell, H. V., Hawkins, B. A. Survival patterns and mortality sources of herbivorous insects: some demographic trends. Am Nat. 145, 563-593 (1995).
  6. Morris, R. F. The interpretation of mortality data in studies on population dynamics. Can Entomol. 89, 49-69 (1957).
  7. Morris, R. F. Single-factor analysis in population dynamics. Ecology. 40, 580-588 (1959).
  8. Varley, G. C., Gradwell, G. R., Hassell, M. P. . Insect Population Ecology: An Analytical Approach. , 212 (1973).
  9. Southwood, T. R. E., Reader, P. M. Population census data and key factor analysis for the viburnum whitefly, Aleurotrachelus jelinekii, on three bushes. J Anim Ecol. 45, 313-325 (1976).
  10. Royama, T. Fundamental concepts and methodologies for the analysis of animal population dynamics, with particular reference to univoltine speices. Ecol Monogr. 51, 473-493 (1981).
  11. Carey, J. R. The multiple decrement life table: a unifying framework for cause-of-death analysis in ecology. Oecologia. 78, 131-137 (1989).
  12. Hawkins, B. A., Mills, N. J., Jervis, M. A., Price, P. W. Is the biological control of insects a natural phenomenon?. Oikos. 86, 493-506 (1999).
  13. Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C. Mortality dynamics and population regulation in Bemisia tabaci. Entomol Exp Appl. 116, 93-108 (2005).
  14. Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C. The contribution of conservation biological control to integrated control of Bemisia tabaci in cotton. Biol Control. 51, 458-470 (2009).
  15. Carey, J. R. . Applied Demography for Biologist: With Special Emphasis on Insects. , (1993).
  16. Dinsdale, A., Cook, L., Riginos, C., Buckley, Y. M., De Barro, P. Refined global analysis of Bemisia tabaci (Hemiptera: Sternorrhyncha: Aleyrodoidea: Aleyrodidae) Mitochondrial cytochrome oxidase 1 to identify species level genetic boundaries. Ann Entomol Soc Am. 103, 196-208 (2010).
  17. Oliveira, M. R. V., Henneberry, T. J., Anderson, P. History, current status, and collaborative research projects for Bemisia tabaci. Crop Protect. 20, 709-723 (2001).
  18. Jones, D. R. Plant viruses transmitted by whiteflies. Eur J Plant Pathol. 109, 195-219 (2003).
  19. Hequet, E. F., Henneberry, T. J., Nichols, R. L. . Sticky Cotton – Causes, Impacts and Prevention. , (2007).
  20. Palumbo, J. C., Horowitz, A. R., Prabhaker, N. Insecticidal control and resistance management for Bemisia tabaci. Crop Protect. 20, 739-765 (2001).
  21. Horowitz, A. R., Kontsedalov, S., Khasdan, V., Ishaaya, I. Biotypes B and Q of Bemisia tabaci and their relevance to neonicotinoid and pyriproxyfen resistance. Arch Insect Biochem Physiol. 58, 216-225 (2005).
  22. Nauen, R., Denholm, I. Resistance of insect pests to neonicotinoid insecticides: current status and future prospects. Arch Insect Biochem Physiol. 58, 200-215 (2005).
  23. Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C. Fifty years of the integrated control concept: moving the model and implementation forward in Arizona. Pest Manage Sci. 65, 1267-1286 (2009).
  24. Palumbo, J. C., Castle, S. J. IPM for fresh-market lettuce production in the desert southwest: the produce paradox. Pest Manage Sci. 65, 1311-1320 (2009).
  25. Ellsworth, P. C., Martinez-Carrillo, J. L. IPM for Bemisia tabaci: a case study from North America. Crop Protect. 20, 853-869 (2001).
  26. Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C., Cañas, L. . Mortality and populations dynamics of Bemisia tabaci within a multi-crop system. , (2009).
  27. Naranjo, S. E. Long-term assessment of the effects of transgenic Bt cotton on the function of the natural enemy community. Environ Entomol. 34, 1211-1223 (2005).
  28. Naranjo, S. E. Establishment and impact of exotic Aphelinid parasitoids in Arizona: A life table approach. J Insect Sci. 8, 36 (2008).
  29. Asiimwe, P., Ellsworth, P. C., Naranjo, S. E. Natural enemy impacts on Bemisia tabaci (MEAM1) dominate plant quality effects in the cotton system. Ecol Entomol. 41, 642-652 (2016).
  30. Naranjo, S. E. Survival and movement of Bemisia tabaci (Homoptera: Aleyrodidae) crawlers on cotton. Southwest Entomol. 32, 17-23 (2007).
  31. Bellows, T. S., Van Driesche, R. G., Elkinton, J. S. Life-table construction and analysis in the evaluation of natural enemies. Annu Rev Entomol. 37, 587-614 (1992).
  32. Buonaccorsi, J. P., Elkinton, J. S. Estimation of contemporaneous mortality factors. Res Popul Ecol. 32, 151-171 (1990).
  33. Royama, T. Evaluation of mortality factors in insect life table analysis. Ecol Monogr. 51, 495-505 (1981).
  34. Elkinton, J. S., Buonaccorsi, J. P., Bellows, T. S., Van Driesche, R. G. Marginal attack rate, k-values and density dependence in the analysis of contemporaneous mortality factors. Res. Pop. Ecol. 34, 29-44 (1992).
  35. Varley, G. C., Gradwell, G. R. Key factors in population studies. J Anim Ecol. 29, 399-401 (1960).
  36. Caswell, H. . Matrix population models. , (2001).
  37. Mills, N. J. Selecting effective parasitoids for biological control introductions: Codling moth as a case study. Biol Control. 34, 274-282 (2005).
  38. Foltyn, S., Gerling, D. The parasitoids of the aleyrodid Bemisia tabaci in Israel: development, host preference and discrimination of the aphelinid wasp Eretmocerus mundus. Entomol Exp Appl. 38, 255-260 (1985).
  39. Headrick, D. H., Bellows, T. S., Perring, T. M. Behaviors of female Eretmocerus sp nr californicus (Hymenoptera: Aphelinidae) attacking Bemisia argentifolii (Homoptera: Aleyrodidae) on sweet potato. Environ Entomol. 24, 412-422 (1995).
  40. Liu, T. X., Stansly, P. A. Oviposition, development, and survivorship of Encarsia pergandiella (Hymenoptera: Aphelinidae) in four instars of Bemisia argentifolii (Homoptera: Aleyrodidae). Ann Entomol Soc Am. 89, 96-102 (1996).
  41. Ardeh, M. J., deJong, P. W., vanLenteren, J. C. Selection of Bemisia nymphal stages for oviposition or feeding, and host-handling times of arrhenotokous and thelytokous Eretmocerus mundus and arrhenotokous E-eremicus. BioControl. 50, 449-463 (2005).
  42. Zang, L. S., Liu, T. X. Host-feeding of three parasitoid species on Bemisia tabaci biotype B and implications for whitefly biological control. Entomol Exp Appl. 127, 55-63 (2008).
  43. Hagler, J. R., Naranjo, S. E. Determining the frequency of heteropteran predation on sweetpotato whitefly and pink bollworm using multiple ELISAs. Entomol Exp Appl. 72, 63-70 (1994).
  44. Hagler, J. R., Naranjo, S. E. Qualitative survey of two Coleopteran predators of Bemisia tabaci (Homoptera, Aleyrodidae) and Pectinophora gossypiella (Lepidoptera, Gelechiidae) using a multiple prey gut content ELISA. Environ Entomol. 23, 193-197 (1994).
  45. Hagler, J. R., Jackson, C. G., Isaacs, R., Machtley, S. A. Foraging behavior and prey interactions by a guild of predators on various lifestages of Bemisia tabaci. J Insect Sci. 4, (2004).
  46. Price, J. F., Taborsky, D. Movement of immature Bemisia tabaci (Homoptera, Aleyrodidae) on poinsettia leaves. Florida Entomol. 75, 151-153 (1992).
  47. Simmons, A. M. Settling of crawlers of Bemisia tabaci (Homoptera : Aleyrodidae) on five vegetable hosts. Ann Entomol Soc Am. 95, 464-468 (2002).
  48. Royama, T. A fundamental problem in key factor analysis. Ecology. 77, 87-93 (1996).
  49. Stiling, P., Throckmorton, A., Silvanima, J., Strong, D. R. Does spatial scale affect the incidence of density dependence – A field test with insect parasitoids. Ecology. 72, 2143-2154 (1991).
  50. Hassell, M., Latto, J., May, R. Seeing the wood for the trees: detecting density dependence from existing life table studies. J Anim Ecol. 58, 883-892 (1989).
  51. Berryman, A. A. Population regulation, emergent properties, and a requiem for density dependence. Oikos. 99, 600-606 (2002).
  52. Sibly, R. M., Smith, R. H. Identifying key factors using lambda contribution analysis. J Anim Ecol. 67, 17-24 (1998).

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Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C. Methodology for Developing Life Tables for Sessile Insects in the Field Using the Whitefly, Bemisia tabaci, in Cotton As a Model System. J. Vis. Exp. (129), e56150, doi:10.3791/56150 (2017).
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