Revealing parasitoid-pest interactions using multi-marker metabarcoding: a nationwide assessment of parasitism in cabbage stem flea beetle larvae
Patricia A. Ortega‐Ramos · Jordan P. Cuff · Darren Mark Evans 等 7 人
用多标记DNA宏条形码评估英国油菜害虫跳甲幼虫的寄生蜂群落与寄生率。
多标记宏条形码及新型寄生蜂PCR引物，检测1040头幼虫。
鉴定出七种寄生蜂，北部寄生率显著低于南部，新引物检测高效。
可结合网络科学与决策支持系统，将寄生蜂群落数据用于精准施药与保护性生物防治。
该研究利用多标记DNA宏条形码技术大规模评估油菜茎跳甲寄生蜂群落，方法新颖、数据扎实，对推进保护性生物防治和IPM决策支持具有实质参考价值，值得进入每日精选。
油菜（Brassica napus L.）害虫，如白菜茎跳甲（CSFB；Psylliodes chrysocephala L.）的治理正日益困难，原因在于缺乏有效的已登记杀虫剂。保护性生物防治，包括利用CSFB的天然寄生蜂，是首道防线，也是害虫综合治理（IPM）策略的基线，但我们对所涉及的寄生蜂种类以及寄生率在不同区域间如何变化缺乏全面了解。此类数据传统上需要从害虫宿主中饲养寄生蜂来获得，这种方法极易出错、费时费力，且忽略了多重寄生和重寄生的情形。利用多标记DNA宏条形码技术，包括一对新型宿主排除性寄生蜂PCR引物，我们评估了来自英国英格兰13个县的1,040头CSFB幼虫的寄生情况。我们确信鉴定出七种CSFB幼虫寄生蜂，未过滤数据中还存在十个分类单元。寄生率在不同区域间存在差异，英格兰北部的寄生率显著低于南部地区。我们的新型甲虫寄生蜂PCR引物与寄生蜂的视觉检测结果高度一致，并具有较高的新互作检出率。最终，通过确定寄生率和天敌身份，这些数据显著拓展了我们对田间CSFB寄生蜂群落动态的理解。这些信息可指导农场管理的改进，尤其是在与杀虫剂施用相关的决策支持系统中应用网络科学，同时也在更广泛的作物和栖息地管理背景下，为改善保护性生物防治和IPM提供依据。