植物上に寄生するするさまざまな昆虫の様子
Plant Pest Control: どんな虫が寄生したのか？
quels insectes infestés ?
Welche Insekten sind befallen?
What Insects Infested?
植物害蟲防治：哪些昆蟲受到侵擾？
–虫のフンやだ液などに含まれるDNAを解析-
近畿大学農学部：京都大学白眉センター：龍谷大学先端理工学部
研究グループは、虫のフンやだ液などに含まれるDNAを用いて、植物上にいる多種多様な虫を検出する方法を開発しました。
かけた水や雨が、植物の表面を洗いながら、葉や茎を伝って地面に落ちるのを集めました。
そこから環境DNAを取り出すことで、植物上にどのような虫がいたかを明らかにします。
本研究の成果：
今後、生物多様性の調査や害虫管理への応用が期待されます。
本件に関する論文：
2023年5月12日（金）学術誌“Scientific Reports”にオンライン掲載されました。
【本件の概要】
植物上に残された虫たちのDNAを植物から、一気に収集する方法を開発
植物表面を流れる水から環境DNAを抽出し、次世代シーケンサーを用いて分析
生物多様性の調査や農作物等の害虫・天敵の調査への活用に期待
ーNEWSCAST
https://newscast.jp/news/9496350
害虫対策に期待、近大などチームが発表
ー植物に水をかけて、葉や茎の虫を特定ー
「環境DNA」に着目：
生物の排せつ物や体液が、川や土壌などの環境中に放出されたDNAに着目した。
チームは、ナスとキャベツ計37株に水をかけ、葉や茎を伝って流れ落ちた水を回収した。
葉などについているのが、「目視確認できたのは、ガの幼虫やアブラムシなど7種類」だった。
回収した水を分析：
これらに加え、「未確認だったバッタやカマキリなど22種類」のDNAを検出した。
植物に降り注いだ雨からも、同様に検出できたという。
チームの米谷衣代講師：
すでに植物から離れた虫も検出できた。もちろん樹木でも、検出可能だ。
（読売新聞オンライン） – Yahoo!ニュース
https://news.yahoo.co.jp/articles/46f64a24b1599a2b4c02bfeb6beef5fbb2d91ed3
Developing a non-destructive metabarcoding protocol for detection of pest insects in bulk trap catches
Scientific Reports
Abstract
Metabarcoding has the potential to revolutionise insect surveillance by providing high-throughput and cost-effective species identification of all specimens within mixed trap catches.
Nevertheless, incorporation of metabarcoding into insect diagnostic laboratories will first require the development and evaluation of protocols that adhere to the specialised regulatory requirements of invasive species surveillance.
In this study, we develop a multi-locus non-destructive metabarcoding protocol that allows sensitive detection of agricultural pests, and subsequent confirmation using traditional diagnostic techniques.
We validate this protocol for the detection of tomato potato psyllid (Bactericera cockerelli) and Russian wheat aphid (Diuraphis noxia) within mock communities and field survey traps.
We find that metabarcoding can reliably detect target insects within mixed community samples, including specimens that morphological identification did not initially detect, but sensitivity appears inversely related to community size and is impacted by primer biases, target loci, and sample indexing strategy.
https://www.nature.com/articles/s41598-021-85855-6
Etat des divers insectes parasitant les végétaux
Lutte contre les ravageurs des plantes : quels insectes infestés ?
-Analyse de l’ADN contenu dans les déjections d’insectes et la salive-
Faculté d’agriculture, Université Kinki : Centre Hakubi, Université de Kyoto : Faculté des sciences avancées et de l’ingénierie, Université Ryukoku
Le groupe de recherche a développé une méthode pour détecter une grande variété d’insectes sur les plantes en utilisant l’ADN contenu dans les déjections d’insectes et la salive.
L’eau et la pluie lavent la surface de la plante et la recueillent lorsqu’elle tombe au sol le long des feuilles et des tiges.
En en extrayant l’ADN environnemental, nous pouvons clarifier quel type d’insectes existait sur la plante.
Résultats de cette recherche :
À l’avenir, il devrait être appliqué aux enquêtes sur la biodiversité et à la lutte antiparasitaire.
Articles sur le sujet :
Il a été publié en ligne dans la revue académique “Scientific Reports” le vendredi 12 mai 2023.
[Aperçu de la recherche]
Développé une méthode pour collecter l’ADN des insectes laissés sur les plantes à partir de plantes à la fois
L’ADN environnemental est extrait de l’eau qui coule à la surface des plantes et analysé à l’aide d’un séquenceur de nouvelle génération
Devrait être utilisé pour les enquêtes sur la biodiversité et les enquêtes sur les ravageurs et les ennemis naturels des produits agricoles
ーNEWSCAST
https://newscast.jp/news/9496350
Attentes en matière de lutte antiparasitaire, des équipes telles que les jardins d’enfants annoncées
-Arroser d’eau les plantes pour identifier les insectes sur les feuilles et les tiges-
Zoom sur « l’ADN environnemental » :
Nous nous sommes concentrés sur l’ADN libéré dans l’environnement, comme les rivières et le sol, à partir des excréta et des fluides corporels des organismes vivants.
L’équipe a arrosé un total de 37 plants d’aubergines et de choux et a recueilli l’eau qui coulait sur les feuilles et les tiges.
“Nous avons pu confirmer visuellement sept espèces, dont des larves de mites et des pucerons”, sur les feuilles.
Analyse des eaux récupérées :
En plus de ceux-ci, “22 types d’ADN non identifiés tels que des sauterelles et des mantes religieuses” ont été détectés.
Il a également été détecté dans la pluie qui est tombée sur les plantes.
Instructeur Kinuyo Kometani de l’équipe :
Des insectes qui avaient déjà quitté la plante ont également été détectés. Bien sûr, même les arbres peuvent être détectés.
(Yomiuri Shimbun en ligne) – Nouvelles de Yahoo!
https://news.yahoo.co.jp/articles/46f64a24b1599a2b4c02bfeb6beef5fbb2d91ed3
Élaboration d’un protocole de métabarcodage non destructif pour la détection d’insectes nuisibles dans les captures de pièges en vrac
Rapports scientifiques
Abstrait
Le métabarcodage a le potentiel de révolutionner la surveillance des insectes en fournissant une identification des espèces à haut débit et rentable de tous les spécimens dans les captures de pièges mixtes.
Néanmoins, l’incorporation du métabarcodage dans les laboratoires de diagnostic d’insectes nécessitera d’abord le développement et l’évaluation de protocoles qui adhèrent aux exigences réglementaires spécialisées de la surveillance des espèces envahissantes.
Dans cette étude, nous développons un protocole de métabarcodage multi-locus non destructif qui permet une détection sensible des ravageurs agricoles et une confirmation ultérieure à l’aide de techniques de diagnostic traditionnelles.
Nous validons ce protocole pour la détection du psylle de la pomme de terre de tomate (Bactericera cockerelli) et du puceron russe du blé (Diuraphis noxia) dans les communautés fictives et les pièges d’enquête sur le terrain.
Nous constatons que le métabarcodage peut détecter de manière fiable les insectes cibles dans les échantillons de communautés mixtes, y compris les spécimens que l’identification morphologique n’a pas initialement détectés, mais la sensibilité semble inversement liée à la taille de la communauté et est affectée par les biais des amorces, les locus cibles et la stratégie d’indexation des échantillons.
https://www.nature.com/articles/s41598-021-85855-6
Zustand verschiedener Insekten, die Pflanzen parasitieren
Pflanzenschädlingsbekämpfung: Welche Insekten sind befallen?
-Analyse der in Insektenkot und Speichel enthaltenen DNA-
Fakultät für Landwirtschaft, Kinki-Universität: Hakubi Center, Universität Kyoto: Fakultät für fortgeschrittene Wissenschaft und Technik, Ryukoku-Universität
Die Forschungsgruppe hat eine Methode zum Nachweis verschiedenster Insekten auf Pflanzen anhand der in Insektenkot und Speichel enthaltenen DNA entwickelt.
Wasser und Regen wäscht die Oberfläche der Pflanze und sammelt sie, während sie entlang der Blätter und Stängel auf den Boden fällt.
Indem wir daraus Umwelt-DNA extrahieren, können wir klären, welche Art von Insekten auf der Pflanze existierten.
Ergebnisse dieser Forschung:
Es wird erwartet, dass es in Zukunft auf Biodiversitätserhebungen und Schädlingsbekämpfung angewendet wird.
Beiträge zum Thema:
Es wurde am Freitag, 12. Mai 2023, online in der Fachzeitschrift „Scientific Reports“ veröffentlicht.
[Überblick über die Forschung]
Entwickelte eine Methode, um die DNA von Insekten, die auf Pflanzen zurückgeblieben sind, auf einmal von Pflanzen zu sammeln
Umwelt-DNA wird aus dem auf Pflanzenoberflächen fließenden Wasser extrahiert und mit einem Sequenzierer der nächsten Generation analysiert
Wird voraussichtlich für Biodiversitätserhebungen und Untersuchungen zu Schädlingen und natürlichen Feinden landwirtschaftlicher Produkte verwendet
ーNEWSCAST
https://newscast.jp/news/9496350
Erwartungen an die Schädlingsbekämpfung, Teams wie Kindergärten angekündigt
– Besprühen Sie Pflanzen mit Wasser, um Insekten auf Blättern und Stängeln zu erkennen.
Fokus auf „Umwelt-DNA“:
Wir konzentrierten uns auf die DNA, die aus Ausscheidungen und Körperflüssigkeiten lebender Organismen in die Umwelt wie Flüsse und Böden freigesetzt wird.
Das Team bewässerte insgesamt 37 Auberginen- und Kohlpflanzen und sammelte das Wasser, das an den Blättern und Stängeln herunterlief.
„Wir konnten sieben Arten, darunter Mottenlarven und Blattläuse, visuell auf den Blättern bestätigen.“
Analyse des zurückgewonnenen Wassers:
Darüber hinaus wurden „22 Arten nicht identifizierter DNA wie Heuschrecken und Gottesanbeterinnen“ nachgewiesen.
Es wurde auch im Regen festgestellt, der auf die Pflanzen fiel.
Ausbilder Kinuyo Kometani vom Team:
Es wurden auch Insekten entdeckt, die die Anlage bereits verlassen hatten. Selbstverständlich können auch Bäume erkannt werden.
(Yomiuri Shimbun Online) – Yahoo! News
https://news.yahoo.co.jp/articles/46f64a24b1599a2b4c02bfeb6beef5fbb2d91ed3
Entwicklung eines zerstörungsfreien Metabarcoding-Protokolls zur Erkennung von Schadinsekten in großen Fallenfängen
Wissenschaftliche Berichte
Abstrakt
Metabarcoding hat das Potenzial, die Insektenüberwachung zu revolutionieren, indem es eine kostengünstige Artenidentifizierung aller Exemplare in gemischten Fallenfängen mit hohem Durchsatz ermöglicht.
Dennoch erfordert die Integration von Metabarcoding in Insektendiagnoselabors zunächst die Entwicklung und Bewertung von Protokollen, die den speziellen regulatorischen Anforderungen der Überwachung invasiver Arten entsprechen.
In dieser Studie entwickeln wir ein zerstörungsfreies Multi-Locus-Metabarcoding-Protokoll, das die empfindliche Erkennung landwirtschaftlicher Schädlinge und die anschließende Bestätigung mithilfe traditioneller Diagnosetechniken ermöglicht.
Wir validieren dieses Protokoll für den Nachweis von Tomaten-Kartoffelblattläusen (Bactericera cockerelli) und Russischen Weizenblattläusen (Diuraphis noxia) in Scheingemeinschaften und Felduntersuchungsfallen.
Wir stellen fest, dass Metabarcoding Zielinsekten in gemischten Community-Proben zuverlässig erkennen kann, einschließlich Exemplaren, die morphologisch zunächst nicht erkannt wurden. Die Empfindlichkeit scheint jedoch umgekehrt proportional zur Community-Größe zu sein und wird durch Primer-Bias, Ziel-Loci und Probenindizierungsstrategie beeinflusst.
https://www.nature.com/articles/s41598-021-85855-6