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
November 1st, 2017
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。
このコホートベースの生命表アプローチの全体的な目標は、野外昆虫集団の死亡率を直接定量化し、死亡率の原因を特定することです。この方法は、人口の死亡率に寄与する要因、そして最終的には人口の増加と減少の速度を理解するなど、人口動態における重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、現場の現実的な条件下で、複数の原因による原因と死亡率を直接測定できることです。
私たちがこの方法を思いついたのは、昆虫が未成熟な段階では動かないことを知ったときでした。これにより、個々の昆虫の運命を直接追跡することができます。この手順を実演するのは、大学院生のIsadora Bordini氏と、研究室の技術者であるFrancisco Bojorquez
氏です。昆虫がいたら、作物の成長中いつでもライフテーブルを準備します。研究をいつ開始するかは、研究の目標と目的によって異なります。プロットの中心付近にある 2 行の作物を選択して、周囲のプロットや未耕作地域からのエッジの影響を最小限に抑えます。
各列の先頭にワイヤーフラッグまたは木製の杭で印を付けます。列の3〜4メートルにあるサンプリングサイトを選択します。後の観察を簡単にするために、1 つの行を選択して卵のコホートを確立し、2 番目の行を選択してニンフのコホートを確立します。
卵子コホートには、少なくとも50個の卵が含まれている必要があります。行動と植物の成長の結果として、Bemisia tabaciの生活段階は一般的にキャノピーに垂直に分布し、卵は上部に近く、徐々に古い幼虫の段階が下にあります。8倍のハンドレンズを使用して、葉の下側に新しく産まれた卵を探します。
理想的には、ハンドレンズの側面には、ペンが収まる穴が開いている必要があります。研究の植物ごとに卵のある葉を1枚見つけます。次に、15倍レンズを使用して、より慎重な検査を行います。
卵は成熟するにつれて黄褐色に色が濃くなるため、新鮮な卵は明るい白い色になり、古い卵から目立ちます。このプロトコルの最も重要な側面は、新しく産まれた卵と新しく落ち着いた最初の幼虫を正しく識別することです。正確な結果を得るためには、ライフテーブルの観測を各ライフステージの最初に開始することが重要です。
卵を見つけたら、無毒の超微細点の黒い油性マーカーを使用して、卵の周りに小さな円を描きます。円を小さく保ち、他の卵がその中に産まれないようにします。同じ葉に、4つの異なるセクターで最大4つの卵をマークします。
綿の葉には、主要な葉脈で区切られた4つのセクターがあります。葉のセクターごとに1つの卵のみを選択してください。葉の葉柄の周りに小さな軽量の段ボールタグを使用して、実験デザインに応じてプロットまたは処理番号を表記して、マークされた葉を特定します。
次に、プラントの上部近くに視認性の高いフラグを取り付けます。次に、列に沿ってさらに次の植物で卵を見つけます。1 日でコホートを確立します。
通常のアリゾナの夏の条件下では、卵は5〜7日で孵化するため、葉は8〜10日で集める準備が整います。すべての健康な卵が孵化したはずであることを確認するために、収集の時間を調整します。野外では、卵は小さすぎて、死亡率と死因をその場で明確に評価することはできません。
したがって、転倒、捕食、生存不能などの死亡の原因は、実験室の解剖顕微鏡下で決定されます。卵や幼虫の死因を正しく特定することは、個体数の増加と調節に影響を与える要因について引き出すことができる生態学的推論に影響を与えるため、非常に重要です。天候や咀嚼捕食のために卵が行方不明になっている場合は、卵が取り除かれています。
卵が崩壊した絨毛膜にレンダリングされた場合、これは捕食として分類されます。孵化した卵もつぶれて見えますが、絨毛膜には小さなピンで見つけることができる垂直のスリットがあります。卵が孵化しなかった場合は、生存不能として分類します。
8倍のハンドレンズを使用して、葉の下側に新しく落ち着いた最初の幼虫を探します。このような葉は、綿花のてっぺんから約3〜5節下にあります。ニンフが見つかったら、15倍レンズを使用してステージを確認します。
各研究で少なくとも50人のニンフを見つけます。列に沿ってよく分布している植物を選択し、1日でコホートを確立します。前と同じように、識別されたニンフの周りに小さな円を描きます。
葉ごとに最大4匹のニンフをそれぞれ異なるセクターに印を付けてから、次の植物に進みます。孵化したばかりの幼虫は、落ち着くまでに数センチ移動することがあり、これには数時間かかる可能性があることに注意してください。落ち着いた幼虫は、動かず、葉にしっかりと押し付けられ、より半透明の琥珀色をしているため、這う幼虫と区別できます。
古い最初の幼虫は、脱皮に近づくと腫れて膨らんで見えます。プロットまたは治療番号の表記でタグをマークし、葉の葉柄に固定します。次に、プラントの上部近くに視認性の高いフラグを取り付けます。
葉のセクター情報を含むニンフの位置を詳細にメモします。ニンフを特定してから1〜2時間後、這うニンフが丸で囲まれていないことを確認するために、ニンフを再確認してください。必要に応じて、落ち着いたニンフに注目してください。
コホートの確立から1〜2日後、15倍レンズを使用して幼虫の発達を評価し、死亡した場合の死亡原因を特定します。少なくとも週に3回、またはほぼ1日おきに観察してください。死は、インスターに応じて、移動、寄生、捕食、または不明として特徴
付けられます。コホートの典型的な生命表は、各ライフステージ内の各因子の限界死亡率を提供します。これらの率をK値に変換することで、すべての因子のステージ特異的死亡率とすべてのステージの因子特異的死亡率を、総世代別死亡率と同様に容易に推定することができる。これらの手法を3年間の研究で使用したところ、ブロードスペクトラム殺虫剤を適用すると、捕食者を吸うことによる捕食の限界率が大幅に減少することがわかりました。
かけがえのない死亡率のパターンも同様でした。通常、捕食はかけがえのない死亡率の最高レベルを提供しましたが、殺虫剤の使用によりこれは大幅に減少しました。寄生はまた、かけがえのない死亡率を低レベルに供給しました。
4つの反復プロットのデータから行われた主要因子分析は、3年間の研究で合計9つのコホートに統合されました。最終的に、捕食は世代別死亡率の変化と最も密接に関連していました。この手法を習得すると、プロットごとに約30分で完了しますが、これは昆虫の密度によって大きく異なります。
この手順を試みるときは、植物の品質が変わらないように、操作される葉へのストレスを最小限に抑えることを覚えておくことが重要です。また、レプリケートごとに 1 つのオブザーバーを使用してオブザーバー効果をブロックし、すべてのオブザーバーが頻繁にミーティングを行い、観測基準の均一性を高める必要があります。このビデオを見た後、死因を特定するための昆虫の位置特定、マーキング、観察など、現場で動かない昆虫の生命テーブルを設定する方法をよく理解しているはずです。
特に夏の間、長期間現場での作業は難しい場合があり、安全に作業を行うには適切な服装と水分補給が必要であることを忘れないでください。
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概要
この記事では、昆虫個体群の死亡率を定量化するためのコホートベースのライフテーブルアプローチを提示し、特に移動不能な未成熟段階に焦点を当てています。この方法は、死亡の原因を特定し、農業生態系における個体群動態の理解に貢献することを目的としています。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 個体群動態
- 昆虫生態学
- 農業生態系
背景
- ライフテーブルは昆虫個体群における死亡源を定量化するために不可欠です。
- 死亡要因を理解することは、個体群の増減を予測するのに役立ちます。
- この方法は、特に固着性の未成熟段階を持つ昆虫に有用です。
- 個々の昆虫を直接観察することで、死亡を正確に追跡できます。
研究の目的
- 昆虫個体群における死亡率を定量化する。
- 特定の死亡源を特定する。
- 自然環境における個体群動態の理解を深める。
使用された方法
- コホートベースのライフテーブル分析。
- 移動不能な未成熟昆虫段階のフィールド観察。
- 時間の経過に伴う個々の昆虫の運命の追跡。
- 現実的な条件下での複数の死亡原因の特定。
主な結果
- 死亡源と死亡率の直接測定。
- 昆虫個体群動態に影響を与える要因への洞察。
- 実践的なフィールド応用による方法の検証。
- 農業生態系管理戦略への貢献。
結論
- コホートベースのライフテーブル法は、昆虫の死亡率を研究するのに効果的です。
- 死亡源を理解することで、個体群管理に情報を提供できます。
- このアプローチは、農業生態系における生態学的研究を強化します。
よくある質問
Executive Industry Relevance
This cohort-based life table method enables precise quantification of mortality sources in insect populations, supporting target validation in pest management research. By tracking immobile immature stages under field conditions, it provides mechanistic de-risking for agrochemical and biological control strategies. The approach enhances predictive confidence in population dynamics modeling for crop protection pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying stage-specific mortality forces in pest populations.
- Operational Value: Supports biological de-risking through direct observation of individual insect fates from birth to death.
- Predictive Value: Facilitates portfolio triage by measuring the impact of bottom-up and top-down factors on generational mortality.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Prepares validated biological systems for downstream workflows by establishing standardized egg and nymph cohorts.
- Reproducibility: Ensures quantitative outputs through consistent marking and observation protocols across replicate plots.
- Platform Reuse: Enables reliable compound evaluation by providing stage-specific mortality metrics under realistic field conditions.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Connects discovery through preclinical validation by linking mortality dynamics to plant quality and natural enemy effects.
- Risk-Adjusted Advancement: Supports decision-making by estimating factor-specific and total generational mortality from K values.
- Translational Continuity: Focuses on predictive de-risking value through irreplaceable mortality analysis across life stages.
Pipeline & Workflow Integration
Positions the method within the discovery continuum from hypothesis testing to lead identification, supporting biological de-risking in pest control development.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by tracking individual insect development and assigning causes of mortality.
- Screening: Describes assay readiness through standardized cohort establishment and repeated observation schedules.
- Analytics: Highlights measurements such as marginal mortality rates and K values that enable cross-condition comparisons.
- Translational Research: Connects method to preclinical continuity by analyzing irreplaceable mortality patterns across cohorts.
- Enterprise Reuse: Frames the method as a reusable capability for evaluating multiple mortality factors in agroecosystem studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence, target validation, reduction of mechanistic ambiguity in mortality source attribution.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability of field-based cohort tracking.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions, capital efficiency, and reduced late-stage biological risk in pest management pipelines.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization and advancement decisions based on quantified mortality dynamics.
Implementation Considerations
- Required scientific expertise in insect ecology and field observation techniques.
- Instrumentation needs including hand lenses, non-toxic markers, and lightweight tags for cohort tracking.
- Cross-team standardization requirements for consistent observational criteria across replicates.
- Adaptation considerations across model systems based on insect sessility and plant architecture.
- Practical limitations including inability to directly account for adult survival and reproduction.
