2017年11月1日
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。
完全なトランスクリプトを表示し、数千本の科学動画にアクセス
本記事では、昆虫集団、特に移動能力のない未成熟な生活史段階における死亡率を定量化するためのコホートベースの生命表アプローチを紹介します。この手法は、死亡要因を特定し、農場生態系における個体群動態の理解に寄与することを目的としています。
このコホートベースの生命表法により、昆虫個体群における死亡要因の正確な定量化が可能となり、害虫管理研究におけるターゲットの妥当性確認が支持されます。フィールド条件下で不動となった未成熟段階を追跡することで、農薬および生物的防除戦略におけるメカニズム的なリスク低減を実現します。このアプローチは、作物保護パイプラインのための個体群動態モデリングにおける予測の信頼性を向上させます。
本手法を、仮説検証からリード化合物の特定に至る発見の連続体の中に位置づけ、害虫駆除剤開発における生物学的リスク低減を支援します。