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Metodologia para desenvolvimento de tabelas de vida para insetos sésseis no campo utilizando a mosca branca, Bemisia tabaci, em algodão como um modelo de sistema

Published: November 1, 2017 doi: 10.3791/56150

Summary

Tabelas de vida permitem a quantificação das fontes e as taxas de mortalidade nas populações de insetos e contribuam para a compreensão, previsão e manipulação dinâmica populacional em agroecossistemas. São apresentados métodos para realização e análise de tabelas de vida baseada em coorte no campo para um inseto com estágios de vida imatura séssil.

Abstract

Tabelas de vida fornecem um meio de medir as listas de nascimento e morte de populações ao longo do tempo. Eles também podem ser usados para quantificar as fontes e as taxas de mortalidade nas populações, que tem uma variedade de aplicações em ecologia, incluindo ecossistemas agrícolas. Horizontal, ou com base em coorte, vida tabelas fornecem para o método mais direto e preciso para quantificar taxas de população vital, porque eles seguem um grupo de indivíduos em uma população desde o nascimento até a morte. Aqui, os protocolos são apresentados para realização e análise de tabelas de vida baseada em coorte no campo que aproveita a natureza séssil das fases imaturas de vida de uma praga de insetos global, Bemisia tabaci. Insetos individuais estão localizados na parte inferior das folhas de algodão e são marcados por um pequeno círculo ao redor do inseto de desenho com uma caneta de tóxicos. Este inseto pode então ser observado repetidamente ao longo do tempo com o auxílio de lentes de mão para medir desenvolvimento de uma fase para a próxima e para identificar as causas específicas do estágio da morte associada com mortalidade natural e introduziu as forças. Análises explicam como medida corretamente mortalidade várias forças que atuam simultaneamente dentro de cada fase e como usar esses dados para fornecer métricas dinâmicas de população significativa. O método não conta diretamente para adulta sobrevivência e reprodução, o que limita a inferência a dinâmica dos estágios imaturos. Um exemplo é apresentado que focado em medir o impacto das (planta qualidade) de baixo para cima e de cima para baixo (inimigos naturais) efeitos sobre a dinâmica da mortalidade de b. tabaci no sistema de algodão.

Introduction

Tabelas de vida são uma ferramenta comum com uma longa história na ecologia1,2. Tabelas de vida são que essencialmente uma agenda dos nascimentos e mortes em uma população ao longo do tempo e esses dados pode ser usada para quantificar um número de parâmetros importantes para compreender e predizer a dinâmica populacional. Tabelas de vida podem também fornecer informações sobre as causas da morte que são importantes para a compreensão de interações tróficas e no desenvolvimento de estratégias de controle para gestão de pragas em sistemas agrícolas e naturais. Numerosas tabelas de vida baseada em campo foram construídas por insetos3,4,5, e análises forneceram importantes insights sobre a dinâmica, regulamento e previsão das populações de insectos em muitos gerenciado e sistemas naturais6,7,8,9,10,11,12,13,14. A tabela de vida do termo é também frequentemente usada para descrever estudos de laboratório com base que em grande parte, examinar programações de nascimentos e mortes, mas sob condições artificiais que não exponha o inseto para forças de mortalidade natural e realistas variáveis ambientais. Geralmente, o objetivo dos estudos de laboratório é estimar o potencial biótico comparativo de uma espécie. O foco dos métodos descritos aqui é para campo com base em investigações que definem perceberam o potencial relativo para o ambiente.

Tabelas de vida podem ser caracterizadas como horizontal, em que um grupo real de indivíduos de idade iguais são seguido desde o início de suas vidas até à morte, ou vertical, onde frequentes amostras através do tempo de uma população com uma estrutura de idade estável assumida e então taxas vitais são inferidas coortes matematicamente construído2,15. O tipo de tabela de vida que pode ser implantado depende da natureza do inseto. Tabelas de vida horizontal muitas vezes podem ser desenvolvidas para insetos univoltine (uma geração por ano), enquanto essa abordagem pode ser muito desafiador para um inseto multivoltine com múltiplos e amplamente sobreposição de gerações por ano. Uma série de métodos analíticos foram propostos e utilizados para o desenvolvimento de tabelas de vida vertical para as populações de insetos (ver Southwood2 para exemplos). A metodologia demonstrada aqui permite o desenvolvimento de tabelas de vida baseado em coorte, horizontal no campo para insetos multivoltine com características específicas de história de vida, nomeadamente, a presença de estágios de vida séssil. O método é demonstrado por uma praga chave no algodão como um sistema modelo.

A mosca branca, Bemisia tabaci biótipo B (= Bemisia argentifolii, Médio Oriente-Ásia menor 116) é uma praga global da agricultura que impacta negativamente o rendimento e a qualidade em muitas culturas agronômicas e horticultura, incluindo protegido por sistemas agrícolas em regiões temperadas17. Impactos ocorrem devido ao floema alimentação que interrompe o fluxo de nutrientes, distúrbios de etiologia desconhecida, causada por alimentação ninfal, transmissão de numerosos vírus de planta e efeitos de qualidade de colheita devido a deposição de melada18,19 . O inseto tem uma gama ampla de anfitrião e multivoltine, tendo até 12-13 gerações por ano, dependendo da região e alimentos disponíveis recursos20. Desafios de gerenciamento também são exacerbados por seu alto potencial reprodutivo, sua capacidade de dispersar e migrar dentro e entre sistemas agrícolas, a falta de uma fase quiescente (diapausa ou estivation) e sua disposição para desenvolver rapidamente a resistência aos inseticidas usadas para supressão21,22.

Progresso considerável tem sido feito no desenvolvimento de estratégias de protecção integrada de gestão (IPM) gerenciem eficazmente e economicamente as populações desta praga em culturas afetadas23,24,25. Estes sistemas de gestão foram baseados em uma sólida compreensão fundamental da dinâmica das populações de b. tabaci e tabelas de vida têm sido uma técnica de chave que permitiram esse entendimento. No Arizona, tabelas de vida permitiram a estimativa e identificação de mortalidade importantes forças de b. tabaci em várias culturas sistemas13,26, permitiram a medição da dinâmica de mortalidade relativo a estratégias de gestão, incluindo não-alvo os efeitos de inseticidas14, forneceram um meio de estimar potenciais efeitos funcionais do não-alvo de algodão transgênico produzem proteínas insecticidas27, apoiaram rigorosas avaliação de um programa de clássico controle biológico28 (Naranjo, dados não publicados) e ajudou a explorar os efeitos comparativos dos efeitos top-down e ascendente em pragas dinâmica29. Todas essas aplicações têm implantado a metodologia descrita aqui. A abordagem pode ser útil para o estudo da ecologia de população de insetos em um número de sistemas naturais e gerenciados.

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Protocol

Nota: as técnicas descritas abaixo são consideradas tabelas de vida parcial porque eles não incluem explicitamente reprodução ou mortalidade dos estágios adultos. A coorte de termo é equivalente a geração porque ele examina a mortalidade do ovo à fase adulta.

1. estabelecer campo Sites

  1. conduta tabelas de vida a qualquer momento durante o crescimento da safra, uma vez que os insetos estão presentes. A escolha de quando iniciar estudos vai depender as metas e objetivos da pesquisa.
  2. Selecionar duas linhas de colheita, perto do centro da trama para minimizar os efeitos de borda do entorno terrenos ou áreas não cultivadas. Marcar a cabeça de cada linha com uma bandeira de arame ou uma estaca de madeira para facilitar a recolocação fácil uma vez que a colheita obtém grande.
  3. Entrem 3-4 m da borda do enredo paralelo à linha. Use uma linha para estabelecer coortes de ovo e o segundo para estabelecer coortes ninfa

2. Estabelecer coortes de ovo

  1. usar uma lente de mão de 8x para procurar recém colocados ovos na parte inferior das folhas, perto do topo da haste principal da planta do algodão (geralmente o segundo ou terceiro nó de cima).
    Nota: Fases da vida de b. tabaci geralmente são distribuídos de verticalmente no dossel vegetal com ovos perto do topo da planta e progressivamente mais velhas ninfal etapas abaixo. Isto resulta porque 1 st ínstar ninfas resolver sobre a mesma folha como o ovo e a planta adiciona folhas acima do local de oviposição inicial como ele cresce.
    1. Uso um poder superior 15 X lente observar ovos frescos e verifique se a identificação antes de usar a lente de 8x para marcar o inseto. Ovos frescos têm uma coloração branca brilhante sob a lente e destacam-se os ovos que são mais velhos (Figuras 1A e 1B). Ovos escurecem uma cor Torlone, medida que amadurecem.
  2. , Use um marcador permanente preto atóxico, ultra-fine-ponto para desenhar um pequeno círculo ao redor do ovo. Desenhar o círculo pequeno o suficiente para minimizar a possibilidade de uma fêmea pondo outro ovo dentro do círculo adiante.
    1. Cortar um buraco ou entalhe no lado do 8 X lente de mão com um serrote ou broca para que a caneta pode ser inserida e vista através da lente ao desenho ( Figura 2A).
  3. Repita este processo na mesma folha, se possível, para marcar outros ovos, marcar um total de não mais que quatro ovos em uma única folha e não mais do que um ovo por cada sector da folha. Para o algodão, a folha é subdividida em quatro setores por três veios de uma folha grande ( Figura 3).
  4. Amarrar uma pequena etiqueta papelão leve o pecíolo da folha contendo egg(s) marcado. Número da etiqueta e incluem a notação para o número de lote ou tratamento dependendo do design experimental ( Figura 2B).
  5. Amarrar um comprimento longo de 1 m de fita de embandeiramento em torno da haste principal perto do topo da planta. Usar uma gravata de laço-estilo para que a fita pode facilmente ser realocada conforme necessário para mantê-lo visível para repetidas visitas para esse local no domínio.
  6. Número de
  7. folha de registro e informações posicionais em um notebook portátil analógico ou eletrônico (tabela 1). Informações posicionais usa os sectores da folha para localização de nota mais fino (por exemplo, 1-1, 1-2, 1-4 denotar ovos nos setores 1, 2 e 4 na folha #1).
  8. Estabelecer cada coorte em um único dia.
    Nota: Uma coorte em um determinado lote é composta por um mínimo de 50 ovos totais.
    1. Não mais do que uma folha de uso por planta para distribuir melhor os membros da coorte.
      Nota: Dependendo da densidade do inseto, isso pode incluir em qualquer lugar de 13 folhas com 3 a 4 ovos cada ou 50 folhas com um ovo em cada. As plantas individuais são selecionadas para distribuir as folhas marcadas ao longo da linha possível tanto.

3. Estabelecer a ninfa coortes

  1. uso uma lente de mão para procurar recentemente resolvido 1 st de 8x ínstar ninfas na parte de baixo das folhas sobre o 3-5 folhas para baixo da parte superior da haste principal da planta do algodão. Use uma lente X 15 para verificar identificação antes de marcação usando o 8 X lente.
  2. Use um marcador permanente preto atóxico, ultra-fine-ponto para desenhar um pequeno círculo ao redor da ninfa. Desenhar o círculo pequeno o suficiente para minimizar a chance de um rastreador, fixando-se mais tarde dentro do círculo.
    Nota: Recém-eclodidos 1 st ínstar ninfas são chamadas crawlers, que podem se mover vários centímetros durante as primeiras horas após a escotilha de ovo. É então " resolve " em um site onde vai alimentar e muda sem nunca se mover novamente até que o adulto emerge. Estes se estabeleceram 1 st ínstar ninfas ( Figura 1) são distintas das esteiras rolantes. Primeiro, eles são imóveis e o segundo, são mais 2-dimensional e leigos apertados e plana na folha e tem uma cor ligeiramente mais translúcida e âmbar.
    1. Cortar um buraco ou entalhe no lado do 8 X lente de mão com um serrote ou broca para que a caneta pode ser inserida e vista através da lente ao desenho ( Figura 2A).
  3. Repita este processo na mesma folha, se possível, para marcar outras ninfas, não mais que quatro ninfas em uma única folha e não mais de uma ninfa por setor de folha de marcação. Para o algodão, a folha é subdividida em quatro setores por três veios de uma folha grande ( Figura 3).
  4. Amarrar uma pequena etiqueta papelão leve o pecíolo da folha contendo a ninfa marcada. Número da etiqueta e incluem a notação para o número de lote ou tratamento dependendo do design experimental ( Figura 2B).
  5. Amarrar um comprimento longo de 1 m de fita de embandeiramento em torno da haste principal perto do topo da planta. Usar uma gravata de laço-estilo para que a fita pode facilmente ser realocada conforme necessário para mantê-lo visível para repetidas visitas para esse local no domínio.
  6. Número de
  7. folha de registro e informações posicionais em um notebook portátil analógico ou eletrônico (tabela 1). Informações posicionais usa os sectores da folha para localização de nota mais fino (por exemplo, 1-1, 1-2, 1-4 denotar ninfas nos setores 1, 2 e 4 na folha #1).
  8. Para garantir que se instalaram 1 st ínstar ninfas e rastreadores não são marcados, voltar a cada folha marcada e observar o inseto marcado cerca de 1-2h após a instalação inicial. Remarcação de resolvido ninfas podem ser necessárias.
  9. Estabelecer cada coorte em um único dia.
    Nota: Uma coorte em um determinado lote é composta por um mínimo de 50 ninfas totais. Não mais do que uma folha é usada por planta para distribuir melhor os membros da coorte. Dependendo da densidade do inseto, isso pode incluir em qualquer lugar de 13 folhas com 3-4 ninfas cada ou 50 folhas com uma ninfa cada. As plantas individuais são selecionadas para distribuir as folhas marcadas ao longo da linha possível tanto. Por causa de 1 st ínstar rastreador fase, os ovos marcados no protocolo 2 não são os insetos mesmos que depois são seguidos como ninfas. assim, nenhuma mortalidade de rastreador é medida e a tabela de vida é ligeiramente separada no tempo porque o ovo e a ninfa coortes são normalmente estabelecidas no mesmo dia. A pesquisa mostrou o rastreador mortalidade é insignificante e pode ser essencialmente ignorado 30.

4. Observação e gravação de ovo Hatch e mortalidade

  1. depois de 8-10 d (28-32 ° C; médias condições de Verão do Arizona) após o estabelecimento das coortes de ovo, recolher folhas que contenham ovos marcados e retornar para o laboratório para observação sob uma microscópio de dissecção. Os ovos são muito pequenos para avaliar claramente a mortalidade e causas de mortalidade no campo.
  2. Determinar as causas de morte para os ovos e registrar no caderno iniciado no estabelecimento de coorte (tabela 1).
    Nota: A morte é caracterizada como desalojamento, predação ou inviabilidade. Desalojamento: o ovo está ausente devido a fenómenos meteorológicos (vento, soprando a poeira, chuva) ou mastigar a predação. Predação: predadores chupando deixam para trás um córion recolhido ( Figura 4 K). Podem aparecer ovos eclodidos recolhidos, mas vai haver um corte vertical no córion ovo. Use um alfinete minuten para arreliar o córion na folha ao microscópio para procurar essa fenda. Inviabilidade: ovos não eclodem após o período de 8 a 10 d e são uma cor marrom escura. Sob Arizona ovos de condições (28-32 ° C) de verão eclodiriam normalmente em 5-7 dias. Isto pode ser diferente em outras regiões e podem ser necessários na hora da coleta do campo ajustes.

5. Observação e gravação de desenvolvimento ninfal e mortalidade

  1. um a dois dias após o estabelecimento da coorte, usar uma lente X 15 para avaliar o desenvolvimento de ninfas e atribuir uma causa de mortalidade se morto. Fazer observações pelo menos três vezes por semana (todos os dias).
    1. Uso tamanho relativo ( Figura 1 -G) e depois o estabelecimento para avaliar ínstar.
      Nota: Existem quatro ínstares ninfal e desenvolvimento é rápido em condições de Verão do Arizona (28-32 ° C) com cada um dos três primeiros estágios durando cerca de 2 d e fase final dura 3-5 d (total desenvolvimento ninfal wk 2 ou menos). Novos observadores devem aprender ínstar tamanhos pela observação de insetos criados em laboratório ou estufa sobre a planta hospedeira de interesse. O volume relativo no abdômen da bacteriosomes (simbionte abrigando os órgãos da mosca branca), em relação ao tamanho total do corpo é um indicador útil de ínstar ninfal ( Figura 1 -G). As ninfas recém derretidas são muito plana e translúcido. Pronto para muda de ninfas são mais inchado, abobadado no perfil e opacos.
    2. Determinar as causas da morte de ninfas e registrar no caderno iniciado no estabelecimento de coorte (tabela 1).
      Nota: A morte é caracterizada como desalojamento, parasitismo, predação ou desconhecido dependendo ínstar ( Figura 4). Desalojamento: ninfas de qualquer estágio estão desaparecidas devido a fenómenos meteorológicos (vento, soprando a poeira, chuva) ou mastigar predação. Estime a fase das ninfas desalojadas como estágio médio de ninfas de vivo e mortos em uma data determinada observação. Parasitismo: só observável em 4 th ínstar ninfas. Os bacterisomes amarelados emparelhados são deslocadas pela larva de parasitoides em desenvolvimento ( Figura 4A); a fase larval é às vezes visível ( Figura 4). O estágio de pupa do parasitoide é distinto e gêneros específicos ( Figura 4B , 4D). Predação: chupando predadores irá evacuar o conteúdo da ninfa e deixar para trás um cadáver recolhido ( Figura 4 -4I). Raramente, um predador de mastigação pode deixar evidências ( Figura 4J). Desconhecido: morte que não pode ser atribuída a uma das causas acima. Em ambientes úmidos, doença fúngica pode ser uma causa adicional da morte. Esta categoria também pode incluir ninfas mortas pelo parasitoide hospedeiro-alimentação. Ninfas que sobrevivem emergem como adultos, deixando um slot distintivo em forma de t na exúvia ( Figura 1 H)
  2. gravar o estágio de desenvolvimento (se vivo) e da causa da morte e palco no caderno iniciado na coorte estabelecimento (tabela 1).
  3. , Uma vez que todas as ninfas sendo observadas em uma única folha tem também morreu ou emergiu como uma mosca adulta, coleta a folha e retorna para o laboratório. Use a maior ampliação de um microscópio de dissecação para confirmar que a causa da morte observada no campo é precisa e fazer as correções.
    Nota: Nem todo inseto morto não-desalojado permanecerá na folha ao longo do período de observação típica de duas semanas e então algumas verificações não será possíveis.

6. Resumo de dados e análises

  1. Consult recursos disponíveis para ajudar na construção de tabelas de vida a partir dos dados coletados de 8 , 2 , 11 , 31. Um exemplo de tabela de vida é apresentado como a tabela 2.
    Nota: Análises de tabela de vida robusta exigem várias tabelas de vida independente, realizadas ao longo do tempo e/ou sites diferentes. Para um inseto multivoltine como b. tabaci pode ser várias tabelas de vida ao longo de uma única temporada e/ou várias temporadas e sites.
    1. Estimativa de mortalidade real (d x/l 0) com base no número de insetos estabelecida no início da geração.
      Mortalidade real = (d x/l 0)
      onde d x é o número de mortos durante a fase x e l 0 é o número de insetos no início da geração. Estas taxas de mortalidade são aditivo e a soma de d x sobre estimativas de estágios a total taxa de mortalidade para a geração (tabela 2).
    2. Estimar a mortalidade aparente dentro de um estágio (q x) com base no número de insetos vivos no início de um estágio específico (tabela 2). Estimar a fase específica q x ou fator dentro estágio específico q x. Estas taxas são aditivo somente dentro de um estágio.
    3. Determinar mortalidade marginal, usando a fórmula:
      M B = d B / (1-d A)
      onde M B é a taxa marginal de fator de mortalidade B, d, B é a aparente taxa de mortalidade de fator B e d A é a taxa aparente de mortalidade somada para todos os fatores de mortalidade que podem outcompete fator B 13 , 32 (tabela 3).
      Nota: Para insetos sessile como whiteflies e muitos outros insetos, as múltiplas causas de morte dentro de um estágio de vida particular não são sequenciais. Em vez disso, eles agem simultaneamente e então estimativa das taxas marginais é necessário estimar com precisão estágio específico taxas de mortalidade por qualquer um causam 32 , 34. Por exemplo, um parasitoide pode atacar uma ninfa da mosca branca. O parasitoide ovo pode eclodem e as larvas podem se desenvolver no hospedeiro. Esta atividade, inicialmente assintomática para o observador, faz, ou seria mais provável, matar o inseto hospedeiro e devem ser creditados como a causa da morte. Mas em alguns casos, um predador pode atacar esta mesma ninfa ou a ninfa pode ser desalojada da folha levando o observador notar a causa da morte como predação ou desalojamento. Mortalidade marginal corrige para isto.
      1. Converter marginais taxas de estágio específico para valores de k 35 como k = - ln (1 - M), onde ln < /em> é o logaritmo natural e M é a taxa de mortalidade marginal de interesse. valores de k são aditivo e isto simplifica ainda mais análises. k-valores podem ser convertidos de volta para as taxas de mortalidade proporcional por 1 - e [-k].
    4. Estimar a mortalidade insubstituível como [1 - e (-TotalK)]-[1 - e (-{falar - kvalue eu })].
      Nota: Isto dá a parte da mortalidade total de geracional que não poderia ser realizada se um fator de mortalidade específica foi removido. Por exemplo, quanto geracional mortalidade pode ser perdida se predação ou parasitismo foram removido por causa de um spray de inseticida? Insubstituível mortalidade estimada desta forma assume que não há nenhuma dependência de densidade na mortalidade.
    5. Fatores
    6. chave
      1. usam uma simples análise gráfica para plotar o valor de k para qualquer um estágio, ou qualquer um fator de mortalidade (ou um fator de mortalidade dentro de um estágio) contra o valor Total-K para a geração inteira (K Total = soma de todos os k-valores individuais).
        Nota: O fator de mortalidade que mais estreitamente imita o padrão de Total-K o melhor é o factor chave, o fator que mais contribuem para mudanças na mortalidade geracional 35. Um método mais quantitativo regride k-valores individuais no Total-K e identifica o fator-chave como aquele com a maior inclinação valor 3.
    7. Teste de dependência de densidade por regressão-valores de k para fatores de interesse sobre o log natural de densidade de população de insetos medido de forma independente (por exemplo, 13). Uma inclinação positiva significativa sugere dependência direta de densidade e uma dependência inversa de inclinação negativa.
      Nota: com informações de tabela de vida adicional no adulta sobrevivência e reprodução, muitos parâmetros adicionais (por exemplo, tempo de geração, taxa líquida de reprodução, instantâneas taxas de aumento, a expectativa de vida em uma determinada fase, etc.) e análises (matrix modelos e análises de elasticidade 36 , 37 podem ser conduzidos.

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Representative Results

Uma coorte de exemplo é apresentado na tabela 2 para mostrar uma apresentação típica e cálculo dos resultados de tabela de vida. Os dados mais úteis são capturados nas taxas de mortalidade marginal para cada fator dentro de cada estágio. Convertendo essas taxas a valores de k (protocolo seção 6), mortalidade fase específica sobre todos os factores e mortalidade de fator específico sobre todas as etapas podem ser facilmente estimados, como pode total mortalidade geracional. Isto também facilita insubstituíveis análises de mortalidade, fator-chave e densidade-dependência.

Resultados representativos são apresentados a partir do estudo da Luisa et al 29. esta vida de estudo utilizada tabelas para medir as consequências comparativas de (planta qualidade) de baixo para cima e de cima para baixo (impactos inimigos naturais) efeitos sobre a mortalidade das populações de b. tabaci no sistema de algodão. Três anos replicado (n = 4) estudo de divisão de pontos utilizados três níveis de frequência de irrigação (20, 40 e 60% água esgotamento do solo que representa condições molhadas, normais e secas) como parcelas principais e dois níveis de manipulação de inimigos natural (undisrupted e perturbada pelo repetir a aplicação de inseticidas de amplo espectro) como parcelas de divisão. Os inseticidas utilizados foram selecionados porque não têm nenhum efeito sobre o insetos pragas mas amplos efeitos negativos sobre a comunidade de inimigos natural em algodão. Tabelas de vida foram realizadas em três gerações em cada parcela experimental cada ano para um total de 36 sobre o estudo de três anos. Nem mortalidades marginais ou insubstituíveis para qualquer fator diferiam significativamente de ano para ano, e então os resultados foram agrupados ao longo dos três anos. Além disso, não houve diferença nas taxas de mortalidade e padrões devido a manipulações de qualidade de planta e assim como um exemplo da saída, os resultados das manipulações só de cima para baixo em pool sobre todos os tratamentos de qualidade de planta são mostrados na Figura 5. Marginais taxas de predação por predadores diminuídos significativamente quando inseticidas foram aplicadas, indicando o impacto de cima para baixo de controle neste sistema de sucção. Taxas de parasitismo diminuiu numericamente, mas a mudança não foi estatisticamente significativa. Taxas de inviabilidade de ovo aumentaram ligeiramente com aplicações de inseticida.

Padrões de mortalidade insubstituível foram semelhantes de taxas marginais (Figura 6). Quando os inimigos naturais não foram perturbados por inseticidas, predação fornecida o mais alto nível de mortalidade insubstituível e este nível diminuído significativamente com o rompimento. Parasitismo fornecido baixos níveis de mortalidade insubstituível e novamente houve um declínio numérico devido a inseticidas, mas a mudança não foi estatisticamente significativa. Inviabilidade de desalojamento e ovo aumentado em resposta à ruptura do inseticida.

Um exemplo de análises de fator-chave usando o método gráfico de Varley e Gradwell (1960)35 é mostrado na Figura 7. Aqui os resultados de quatro parcelas replicar foram combinados em um total de 9 coortes sobre o estudo de três anos. Comparação entre os valores individuais de k para vários fatores de mortalidade somados sobre todas as fases de vida, a mortalidade total para a geração indicado que essa predação mais estreitamente alinhados o padrão para mortalidade total, seguido pelo desalojamento e parasitismo. O método de regressão de fator-chave3 quantitativamente confirmou estas observações visuais com o maior valor de inclinação associado a predação. Assim, a predação foi mais estreitamente associada com mudanças na mortalidade entre gerações.

Finalmente, um exemplo de análise de dependência de densidade é mostrado na Figura 8 para as duas principais fontes de mortalidade associada com inimigos naturais. Novamente, as quatro parcelas replicar foram combinadas em um total de 9 gerações ao longo dos três anos. Tanto as relações mostraram um padrão de dependência de densidade direto, indicando que a taxas de mortalidade aumentaram com o aumento da densidade, mas a relação só foi estatisticamente significante para mortalidade induzida pelo parasitoide.

Figure 1
Figura 1: Exemplos de vivem imaturo b. tabaci estágios de vida. (A) recentemente punham ovos. (B) ovos mais velhos são mais âmbar colorido. (C) 1st ínstar de ninfa. (D) 2nd ínstar de ninfa. (E) 3rd ínstar de ninfa. (F), 4th ínstar de ninfa. (G) tarde 4th ínstar ninfas por vezes referidas como "crisálidas" ou "ninfa de olhos vermelhos". (H) exúvia após o surgimento do adulto. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 2
Figura 2: exemplos das ferramentas utilizadas na criação de coortes de tabela de vida. (A), o maior 8 X lente é usada para localizar e marcar ovos recém-eclodidos ou recém resolvido 1st ínstar ninfas. Observe o slot na lateral da lente 8x que permitem que a caneta a ser inserido para que o observador pode desenhar o círculo pequeno em torno de inseto enquanto simultaneamente visualização através da lente. (B) um exemplo de uma folha etiquetado mostrando marcado ninfas (indicadas pelas setas). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3: parte inferior da folha de algodão. Três veios de uma folha grande foram usados para delinear quatro sectores da folha para facilitar a re-localização de insetos durante intervalos de observação repetida para avaliar o desenvolvimento e a mortalidade dos ovos e ninfa coortes. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 4
Figura 4: Exemplos de imaturos de b. tabaci morto por diversas causas. (A) provas de parasitismo no quarto ínstar de ninfas. Observe como os bacteriosomes amarelados emparelhados foram deslocadas para o perímetro, indicando a presença de uma larva de parasitoides em desenvolvimento. (B) fase de pupa de Encarsia sopHia, um parasitoide introduzido de b. tabaci, em um cadáver de ínstar 4th . Note a cor marrom meconia (Pelotas fecais) na periferia do cadáver que são característicos para este género de parasitoides. (C) Larva de En. sophia desenvolvendo dentro de uma ninfa de mosca branca ínstarth 4. (D) fase de pupa de introduzido Eretmocerus SP. (Etiópia) em um cadáver de ínstar 4th . (E) surgimento do furo de En. sophia em 4th ínstar cadáver de mosca branca. Isso nunca iria ser visto em uma coorte dado que desenvolvimento parasitoide é maior do que o desenvolvimento da mosca branca e a coorte teria ser concluída antes da emergência de parasitoides. (F) parasitoide hospedeiro-alimentação em um 4th ínstar de ninfa em que órgãos do hospedeiro ainda são em grande parte intactos, mas o cadáver é ligeiramente entrou em colapso e às vezes descolorido. Observe a retenção da bacteriosomes e as manchas de olho fraco no cadáver. (G-eu) 4º ínstar ninfas predados por sucção predadores. O cadáver parcialmente ou completamente evacuado permanece na folha. Em G, as feridas de entrada de uma larva de lacewing verde predatória são visíveis. (J) exemplo raro de um 4th ínstar de ninfa parcialmente consumida por um predador de mastigação. Mais frequentemente, a ninfa toda é removida da folha. (eu) ovos que ter sido preso em flagrante por um predador chupando (adjacente ao tricomas de folha). (L-N) Predação de 1st, 2nd e 3rd ínstar ninfas, respectivamente. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 5
Figura 5: Marginal taxas de mortalidade por b. tabaci no algodão. Comparativas taxas de mortalidade marginal de múltiplos fatores quando controle de cima para baixo por inimigos naturais é interrompido pela aplicação de inseticidas de amplo espectro,29. Para parcelas (n = 36; 9 coortes replicados 4 vezes), a linha dentro da caixa é a mediana, a caixa denota a 25th e 75th percentis, bigodes denotam a 10th e 90th percentis e pontos retratam a 5th e 95 percentis deth . Marginais taxas de predação por sucção predadores diminuiu significativamente quando inseticidas foram aplicadas. Taxas de parasitismo diminuiu numericamente, mas a mudança não foi estatisticamente significativa. Taxas de inviabilidade de ovo aumentaram ligeiramente com aplicações de inseticida. Modificado da Luisa et al . 201629 clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 6
Figura 6: Insubstituíveis taxas de mortalidade por b. tabaci no algodão. Comparativas taxas de mortalidade insubstituível de múltiplos fatores quando controle de cima para baixo por inimigos naturais foi interrompido pela aplicação de inseticidas de amplo espectro,29. Mortalidade insubstituível estima aquela porção da mortalidade geracional que não ocorreria se o fator em questão está ausente. Para parcelas, a linha dentro da caixa é a mediana, a caixa denota a 25th e 75th percentis, bigodes denotam a 10th e 90th percentis e pontos retratam a 5th e 95 percentisth . Quando os inimigos naturais não foram perturbados por inseticidas, predação fornece o mais alto nível de mortalidade insubstituível mas este nível diminuído significativamente com sprays. Baixos níveis de mortalidade insubstituível foram fornecidos pelo parasitismo e eles não se alterou com o uso de inseticida. Modificado da Luisa et al . 201629 clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 7
Figura 7: Principais análises de fator para populações de b. tabaci no algodão. Análise de fator chave tenta identificar os fatores que estão mais intimamente associados com alterações na mortalidade entre gerações. O método usa valores de k, que são estimados como -ln(1-Meu), onde ln é o logaritmo natural, e M, é a taxa de mortalidade marginal para fator eu. K-total é a soma de todos os mortalidade fator k-valores e representa o mortality total para a geração. O padrão exibido pelo K-total mais de 9 gerações é comparado dos fatores de mortalidade específica (aqui resumidas sobre todas as fases de vida). Os fatores que mais se assemelha K-total é o fator-chave. Uma abordagem mais quantitativa é regredir k-valores individuais na K-total3. O fator com o maior valor de inclinação (entre parênteses) é o fator-chave. Aqui, a predação foi identificada como o fator-chave. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 8
Figura 8: teste de densidade-dependência em fatores de mortalidade. Dependência de densidade temporal pode ser testada por regredir o valor de k de um fator de mortalidade específicas na densidade da fase de vida afetada por esta mortalidade ln. Uma inclinação positiva estatisticamente significativa indicaria densidade-dependência direta ou um aumento da taxa de mortalidade com o aumento da densidade de insectos. Uma inclinação negativa indica densidade-dependência inversa. Neste exemplo, densidade-dependência direta é suportado por parasitismo de ninfas, mas não a predação de ninfas. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Tabela 1: exemplo de folha de dados levado ao campo para observações de tabela de vida registro. Esta tabela mostra um exemplo do caminho que os dados foi gravados no campo. Cada inseto sendo seguido ou está vivo no momento da observação ou é morto de uma das várias causas. Como observações são concluídas é conveniente de apagar as linhas de insetos mortos anteriormente. Dados de duas datas de observação hipotética são dadas. Clique aqui para baixar esta tabela.

Mortalidade real Mortalidade aparente Mortalidade marginal k-valor
ColSpan = "2" >Palco/fator Fator (l x) Estágio (d x) Fator (d x) Estágio (dx/l0) Fator (d x/l 0) Estágio (q x) Fator (q x) Ovo 1000 748 0,748 0,748 Desalojamento 421 0.421 0.421 0.421 0.546 Inviabilidade 57 0,057 0,057 0.184 0.204 Predação 270 0,270 0,270 0.466 0.628 1st Instarum 252 37 0.037 0,147 Desalojamento 18 0,018 0.071 0.071 0.074 Predação 20 0.020 0.079 0,085 0.089 Desconhecido 0 0.000 0.000 0.000 0.000 2nd ínstar 215 49 0.049 0.228 Desalojamento 8 0,008 0.037 0.037 0.038 Predação 41 0,041 0.191 0,198 0.221 Desconhecido 0 0.000 0.000 0.000 0.000 3rd ínstar 166 31 0,031 0.187 Desalojamento 16 0.016 0,096 0,096 0.101 Predação 16 0.016 0,096 0.107 0,113 Desconhecido 0 0.000 0.000 0.000 0.000 4th ínstar 135 88 0.088 0.652 Desalojamento 37 0.037 0,274 0,274 0.320 Parasitismo 14 0,014 0,104 0,443 0.585 Predação 37 0.037 0,274 0.378 0.474 Desconhecido 0 0.000 0.000 0.000 0.000 Adulto 47 Mortalidade entre gerações 0.955 0.966 3.394 um1º ínstar não inclui a fase breve rastreador

Tabela 2: Tabela de vida de exemplo para uma população de Bemisia tabaci no algodão em Maricopa, Arizona, E.U.A. Esta tabela mostra os valores padrão normalmente, estima-se em tabelas de vida. lx é o número de insetos vivos no início de cada fase da vida (por convenção, os resultados são normalizados para iniciar com 1000), fase dx é o número de mortos durante cada intervalo de palco e o fator dx indica o número a morrer por uma causa determinada dentro de cada estágio. Palco ou fator qx estima a taxa de mortalidade que ocorrem dentro de um estágio específico e baseia-se no número de insetos vivos no início dessa fase. Os valores de qx fator aparente são usados para estimar as taxas de mortalidade marginal devido a cada fator (ver protocolo 6.2.3 e tabela 3). Mortalidade real dá a taxa de mortalidade em cada estágio e por cada fator em relação ao número de insetos vivos no início da coorte (aqui 1000). Geracional mortalidade pode ser calculada através da soma de mortalidades reais ou a soma dos valores de k para mortalidade marginal. A diferença é devido ao fato de que taxas marginais são aproximadas de32. Geralmente, as taxas de erro médio são 0.07%13.

Taxa marginal de interesse (M B) Taxa aparente (d B) Taxa aparente (d A) Estágio
Inviabilidade Inviabilidade Predação + desalojamento
d > ovo Parasitismo Parasitismo Predação + desalojamento 4ª etapa ninfasum Predação Predação Desalojamento Ovo e todas as fases de ninfa Inseticida Inseticida Predação + desalojamento Ovos e todas as fases de ninfa Desconhecido Desconhecido Predação + desalojamento Todas as fases de ninfa Desalojamento Desalojamento Sem fatores de concorrentes Ovos e todas as fases de ninfa um Aphelinid parasitoides com êxito podem atacar todas as fases de ninfa de b. tabaci38,39,40, mas parasitismo só pode ser observado no 4º ninfas de estágio no campo; assim, dA é a soma de predação e expulsão de todos os estágios de ninfa combinados. Adaptado de13,14 .

Tabela 3: Matriz para estimar taxas marginais de mortalidade para as populações de Bemisia tabaci . Fatores de mortalidade neste sistema não agem sequencialmente, mas simultaneamente e técnicas tão especiais são necessários para estimar taxas de estágio específico de mortalidade como taxas marginais. A fórmula é MB = dB/ (1-dA), onde MB é a taxa marginal de fator de mortalidade, B, dB é a observada taxa de mortalidade de fator B e dA é observado avaliado da mortalidade somada para todos os fatores de mortalidade que podem outcompete do fator B. A tabela mostra que aparente (observadas) taxas de mortalidade são necessárias para estimar a taxa marginal de um fator de mortalidade determinada. Aphelinid parasitoides são capazes de atacar tudo ninfal estágios de b. tabaci38,39,40, mas provas de parasitismo no campo só podem ser vista com fiabilidade no 4º ínstar de ninfas. Para considerar plenamente toda a concorrência simultânea de predação e desalojamento durante todas as fases de ninfa, o dA por parasitismo marginal estima-se como a soma de predação aparente e expulsão para todas as fases de ninfa combinadas.

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Discussion

Normalmente, o desenvolvimento da vida tabelas para insetos multivoltine com amplamente sobreposição de gerações são restritas a uma abordagem vertical, onde uma população é amostrada várias vezes ao longo do tempo e várias técnicas gráficas e matemáticas são usados para estimar o recrutamento para as várias fases e inferir as taxas de mortalidade alterem as densidades da vida vários estágios2. A força da abordagem aqui é que ele navega esta limitação isolando um grupo de insectos de igual idade imóveis de uma população e em seguida, seguindo seu destino ao longo do tempo. Taxas de mortalidade podem ser calculadas diretamente, e igualmente importante, os agentes desta mortalidade podem ser identificados, pelo menos dentro de categorias (por exemplo, predação, desalojamento de sucção).

Estas categorias amplas de mortalidade são relativamente fáceis de distinguir no campo com uma lente X 15, mas as causas específicas de morte são menos certas. São possíveis mais delineação da espécie de predador chupando específica ou causas específicas de desalojamento. Naranjo e Ellsworth13 usado regressão múltipla para identificar a espécie de predador associado medidas taxas de predação de estágio específico e a associação de vários mastigação predador espécies e atmosféricas parâmetros (precipitação, velocidade do vento) para taxas de de desalojamento de estágio específico. A categoria desconhecida provável captura várias fontes potenciais de mortalidade. Por exemplo, muitas espécies de parasitoides aphelinid são conhecidos por anfitrião-feed41,,42. Esta alimentação resulta na morte do hospedeiro, mas não aparece o mesmo como predação (compare Figura 4F com 4 G-4I). Durante muitos anos de realização de tabelas de vida nunca observamos ninfas que foram definitivamente predadas por parasitoides, mas isto pode diferir em outros sistemas e pode ser uma fonte separada de mortalidade que pode ser quantificada.

Passos críticos no protocolo incluem a identificação precisa de ovos recém-estabelecidas e recentemente resolvido 1st ínstar ninfas. Se indivíduos mais velhos de qualquer um destes estágios foram marcados, em seguida, as taxas de mortalidade resultante seria censurada e, portanto, menos precisos. A exatidão e consistência das observações repetidas após o estabelecimento de coorte também são importantes. Às vezes a escala do estudo exigem que múltiplos observadores são necessários para completar o estudo. Nos estudos de Naranjo e Ellsworth13,14 , houve quatro principais observadores e eles estavam cada um responsável por um bloco de replicar a experiência. Diferenças entre observadores foi então contabilizados através da variação do bloco nas análises estatísticas. Os observadores também conferidas regularmente para reduzir as diferenças individuais na interpretação do desenvolvimento do estágio e as causas da morte. Em outros estudos, um único indivíduo fez todas as observações29, reduzindo inconsistências baseado no observador. Também é importante estabelecer as coortes dentro de uma bastante estreita janela de tempo para que uma dada população identificada poderia ser seguida em datas posteriores observações. Dependendo do escopo do estudo, seria possível escalonar a iniciação de coorte, mas em seguida planejamento cuidadoso seria necessários para garantir que as observações que se seguiu para o desenvolvimento e mortalidade ser cronometrado em intervalos semelhantes, especialmente se o desenvolvimento é rápido, Como é para as espécies estudadas aqui.

Uma óbvia limitação do método é que ele não inclui reprodução e mortalidade da fase adulta móvel. Vários predadores potencialmente podem predar adulto b. tabaci43,44,45 e pode ser uma fonte importante de mortalidade não capturada por esse método. Reprodução é também extremamente importante para a compreensão da dinâmica global da população de uma espécie. É possível combinar informações laboratoriais gerados na reprodução adulta dependente da temperatura e sobrevivência com dados de tabela de vida baseada no campo do13estágios imaturos, mas não está claro quão bem tais dados laboratoriais representam o processo reprodutivo sob ambientes de campo variável. Com medição contemporânea da dinâmica populacional de whiteflies juntamente com modelos, estes resultados de tabela de vida podem ser usados para desenhar inferências sobre adulta imigração e emigração13. Outra limitação é que a mortalidade durante a fase de rastreador do inseto não é medida. Apoio à investigação sugere que a fase de rastreador é muito curta em duração46,47 , e que as taxas de mortalidade são insignificante30. Uma terceira limitação é que os insetos na coorte estão localizados perto do topo da planta. Certos fatores de mortalidade (predação, parasitismo, desalojamento) podem variar dependendo do local com o dossel. Por exemplo, certos predadores ou parasitoides podem ter preferências específicas de microclima e desalojamento forças tais como vento e chuva pode ser menos severa inferior no dossel. Esta limitação pode ser facilmente superada, simplesmente alterando a distribuição dos insetos marcados na coorte. As outras limitações merecem mais investigação e desenvolvimento no sentido de uma tabela de vida a mais completa. Limitações similares são susceptíveis de afectar a outras espécies de insetos com estilos de vida e comportamentos semelhantes.

Limitações adicionais envolvem alguns dos métodos analíticos descritos aqui. Enquanto a análise de fator-chave tem sido amplamente utilizada na vida tabela análises12, tem sido criticado como um método inadequado para definir os mecanismos casuais de dinâmica de população essa unidade48. No entanto, em conjunto com outras análises pode lançar luz sobre os estágios de vida importante e mortalidade as forças de impacto das populações de insectos13. Análise de densidade dependente também tem sido questionada por razões metodológicas e ecológicas e enquanto a dependência de densidade direto às vezes está associada com o Regulamento da população, o debate continua sobre a melhor forma para medir e demonstrar o efeito4 ,31,,49,50,51. Finalmente, as análises de mortalidade insubstituível é uma construção matemática e é difícil saber exatamente como contemporânea mortalidade forças irão interagir e compensar qualquer fator que possa ser eliminado2,11. O método apresentado aqui pressupõe que não há nenhuma dependência de densidade na mortalidade.

Os protocolos de campo são flexíveis e podem ser aplicados em um número de circunstâncias e para um número de diferentes culturas além do algodão desde os estágios de insetos de interesse são sésseis26. Isso pode ser aplicado para simplesmente descrever as fontes e as taxas de mortalidade para uma população de insetos ou pode ser usado em um contexto experimental para avaliar a influência de um amplo número de fatores sobre a dinâmica de mortalidade de uma população31,36 . Os métodos de análise gerais descrevem aqui tem aplicação ampla, apesar das limitações do fator chave, densidade-dependência e análises de mortalidade insubstituíveis já observou. A inclusão de adulta reprodução e sobrevivência abre avenidas adicionais de análises e compreensão através da aplicação de modelos de matriz e o rico conjunto de ferramentas interpretativas permitem. Por exemplo, uma tabela completa vida permitiria a aplicação da análise de elasticidade, um método robusto para identificar quais fases mais contribuem para o crescimento de população36,52a vida. Isso pode permitir que um mais fundamental compreender a dinâmica da população de uma espécie e também facilita a identificação de que a vida estágios podem ser mais rentável alvo de medidas de controle como o controle biológico de37. Aplicação de tais análises de b. tabaci could contribuir para estratégias de gerenciamento ainda mais robustas em sistemas de cultivo afetados.

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Disclosures

Os autores não têm nada para divulgar.

Acknowledgments

Agradecemos a D. Ashton, V. Barkley, K. Beimfohr, F. Bojorquez, J. Cantrell, G. Castro, R. Christensen, J. Fearn, Jara C., D. Meade, G. Owens, L. Rodarte, D. Sieglaff, Sonoqui r., M. Stefanek, Stuart B., J. Trejo, r. Slade e E. Yescas para obter assistência técnica. Suporte parcial foi fornecida pelo USDA-Service, USDA-nacional Instituto de investigação agrícola para alimentos e agricultura extensão IPM programa e Pest Management alternativas especiais projetos, Cotton Incorporated, Arizona Associação de produtores de algodão, algodão Fundações, USDA-achas, NAPIAP (região oeste) e projetos especiais de região oeste IPM.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
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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Ciências do ambiente edição 129 tabela de vida dinâmica populacional mortalidade marginal mortalidade insubstituível observação direta predação parasitismo desalojamento fator-chave
Metodologia para desenvolvimento de tabelas de vida para insetos sésseis no campo utilizando a mosca branca, <em>Bemisia tabaci</em>, em algodão como um modelo de sistema
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Naranjo, S. E., Ellsworth, P. C.More

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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