Nature：蝗虫问题，比你想的更严重
来源：本站原创 2020-08-31 21:03
2020年8月31日讯/生物谷BIOON/---在冠状病毒之外，许多国家正在应对第二种危险的瘟疫。自2019年底以来，大群沙漠蝗虫（Schistocerca gregaria）一直在东非、中东和亚洲西南部吞噬农作物。这是一些地区70年来最严重的蝗虫危机。沙漠蝗虫的激增与异常的暴雨和阿拉伯半岛上的热带气旋有关，已经在肯尼亚、埃塞俄比亚、索马里、也门和印度产生了
2020年8月31日讯/生物谷BIOON/---在冠状病毒之外，许多国家正在应对第二种危险的瘟疫。自2019年底以来，大群沙漠蝗虫（Schistocerca gregaria）一直在东非、中东和亚洲西南部吞噬农作物。这是一些地区70年来最严重的蝗虫危机。
沙漠蝗虫的激增与异常的暴雨和阿拉伯半岛上的热带气旋有关，已经在肯尼亚、埃塞俄比亚、索马里、也门和印度产生了毁灭性的蝗虫群，还有更多国家受到威胁。根据联合国粮食农业组织（FAO）的数据，至少有2000万人面临失去粮食供应和生计的风险。蝗虫群通常包含40亿至80亿只蝗虫，一天可以吃掉相当于至少350万人的食量。
受影响国家的政府和研究组织正在努力控制这些蝗虫，采取的手段主要是从飞机上喷洒农药。但这似乎是一场失败的战斗。蝗虫群是在关键时刻被处理的：只有在称为跳虫（hopper）的幼虫聚集起来飞行之后才会被处理。
不过，科学家们正在取得进展。他们开始了解蝗虫是如何交流的；一些人已经利用来自其他疫情的数据设计工具来预测下一次蝗灾爆发的时间和地点。他们呼吁提供更多实时数据，以便为农业政策提供信息。
所有这些都是至关重要的工作，但只是第一步。同样重要的是需要测试、改进并最终根据这些发现采取行动。这些研究结果必须转化为可用于对抗沙漠蝗虫的实际行动。
化学吸引
一个长期存在的谜团是，是什么原因导致蝗虫周期性地聚集在一起，形成遮天蔽日的蝗虫群。在一项新的研究中，来自中国科学院动物研究所、中国科学院大学、中国科学院北京生命科学研究院和河北大学生命科学学院的研究人员报告了一个答案：他们鉴定出一种由迁移性蝗虫东亚飞蝗（Locusta migratoria）产生的气味甜美的信息素，其中东亚飞蝗是另一种同样形成蝗虫群的蝗虫物种。这些研究人员分离出这种蝗虫释放出的35种化合物（Nature, 2020, doi:10.1038/s41586-020-2610-4）。他们测试了其中的几种化合物吸引其他蝗虫的能力，发现信息素4-甲氧基苯乙烯（4-vinylanisole, 4VA）的效果最强。他们还发现，当只有四五只蝗虫聚集在一起时，它们就会开始产生4VA，然后吸引其他蝗虫形成蝗虫群（Nature, 2020, doi:10.1038/d41586-020-02264-x）。
这些研究人员发现了一个称为Or35的基因，它能产生一种检测信息素4VA的受体。通过使用CRISPR-Cas9基因编辑，他们发现具有突变Or35的蝗虫无法检测或响应4VA。
蝗虫预报
在2020年7月发表的一项不同的研究中，Emily Kimathi和她的同事们构建了一种机器学习算法的初稿，该算法旨在预测沙漠蝗虫的繁殖地点（Scientific Reports, 2020, doi:10.1038/s41598-020-68895-2）。这个来自肯尼亚三个研究机构的研究团队与联合国粮食农业组织合作，将毛里塔尼亚、摩洛哥和沙特阿拉伯的9000多条蝗虫记录与降雨、温度和土壤及沙子湿度的信息结合起来。该算法在预测所有这三个国家的繁殖地点方面表现良好。
至少在理论上，所有这些有希望的发现都可以以互补的方式加以利用。这种算法可以指出潜在的繁殖地点，在那里可能会释放一种人工信息素来吸引蝗虫，以便在它们大量繁殖之前将它们捕获并摧毁。但是首先，这些发现显然必须在实地得到验证、推广和测试。这种机器学习算法还需要完善。科学家们必须确定4VA对破坏性沙漠蝗虫的影响是否与对东亚飞蝗的影响相同，以及是否有其他信号参与其中；在构建人工信息素之前，还需要开展更多的研究工作；科学家们还必须调查实际问题，比如如何、在哪里和何时分发捕捉器。
大规模的蝗灾并不经常发生，上一次蝗灾事件是在15年前，因此，国家和国际资助者并没有将此类研究列为优先事项。这也是各国没有为蝗虫攻击做好准备的原因之一：由于多年来资金不足，包括国内研究在内的蝗虫监测工作已经被削弱。这种情况不能再继续下去了。目前还不知道在本次蝗灾爆发后，蝗虫群会以多快的速度恢复。但当它们再次出现时，各国必须做好准备。（生物谷 Bioon.com）
参考资料：
1.Xiaojiao Guo et al. 4-Vinylanisole is an aggregation pheromone in locusts. Nature, 2020, doi:10.1038/s41586-020-2610-4.
2.Leslie B. Vosshall. Catching plague locusts with their own scent. Nature, 2020, doi:10.1038/d41586-020-02264-x.
3.Emily Kimathi et al. Prediction of breeding regions for the desert locust Schistocerca gregaria in East Africa. Scientific Reports, 2020, doi:10.1038/s41598-020-68895-2.
4.Why locusts congregate in billion-strong swarms — and how to stop them. Nature, 2020, doi:10.1038/d41586-020-02453-8.
沙漠蝗虫的激增与异常的暴雨和阿拉伯半岛上的热带气旋有关，已经在肯尼亚、埃塞俄比亚、索马里、也门和印度产生了毁灭性的蝗虫群，还有更多国家受到威胁。根据联合国粮食农业组织（FAO）的数据，至少有2000万人面临失去粮食供应和生计的风险。蝗虫群通常包含40亿至80亿只蝗虫，一天可以吃掉相当于至少350万人的食量。
受影响国家的政府和研究组织正在努力控制这些蝗虫，采取的手段主要是从飞机上喷洒农药。但这似乎是一场失败的战斗。蝗虫群是在关键时刻被处理的：只有在称为跳虫（hopper）的幼虫聚集起来飞行之后才会被处理。
不过，科学家们正在取得进展。他们开始了解蝗虫是如何交流的；一些人已经利用来自其他疫情的数据设计工具来预测下一次蝗灾爆发的时间和地点。他们呼吁提供更多实时数据，以便为农业政策提供信息。
所有这些都是至关重要的工作，但只是第一步。同样重要的是需要测试、改进并最终根据这些发现采取行动。这些研究结果必须转化为可用于对抗沙漠蝗虫的实际行动。
化学吸引
一个长期存在的谜团是，是什么原因导致蝗虫周期性地聚集在一起，形成遮天蔽日的蝗虫群。在一项新的研究中，来自中国科学院动物研究所、中国科学院大学、中国科学院北京生命科学研究院和河北大学生命科学学院的研究人员报告了一个答案：他们鉴定出一种由迁移性蝗虫东亚飞蝗（Locusta migratoria）产生的气味甜美的信息素，其中东亚飞蝗是另一种同样形成蝗虫群的蝗虫物种。这些研究人员分离出这种蝗虫释放出的35种化合物（Nature, 2020, doi:10.1038/s41586-020-2610-4）。他们测试了其中的几种化合物吸引其他蝗虫的能力，发现信息素4-甲氧基苯乙烯（4-vinylanisole, 4VA）的效果最强。他们还发现，当只有四五只蝗虫聚集在一起时，它们就会开始产生4VA，然后吸引其他蝗虫形成蝗虫群（Nature, 2020, doi:10.1038/d41586-020-02264-x）。
4VA对东亚飞蝗具有很强的吸引力，图片来自Nature, 2020, doi:10.1038/s41586-020-2610-4。
这些研究人员发现了一个称为Or35的基因，它能产生一种检测信息素4VA的受体。通过使用CRISPR-Cas9基因编辑，他们发现具有突变Or35的蝗虫无法检测或响应4VA。
蝗虫预报
在2020年7月发表的一项不同的研究中，Emily Kimathi和她的同事们构建了一种机器学习算法的初稿，该算法旨在预测沙漠蝗虫的繁殖地点（Scientific Reports, 2020, doi:10.1038/s41598-020-68895-2）。这个来自肯尼亚三个研究机构的研究团队与联合国粮食农业组织合作，将毛里塔尼亚、摩洛哥和沙特阿拉伯的9000多条蝗虫记录与降雨、温度和土壤及沙子湿度的信息结合起来。该算法在预测所有这三个国家的繁殖地点方面表现良好。
东非沙漠蝗虫繁殖区域的预测。（A）从摩洛哥MaxEnt模型获得的摩洛哥境内沙漠蝗虫繁殖地点生态位模型的图解表示。（B）根据摩洛哥MaxEnt模型获得的毛里塔尼亚预测模型。（C）根据摩洛哥MaxEnt模型获得的沙特阿拉伯预测模型。较暖的颜色（红色）表示具有较好预测条件的区域，绿色点表示用于验证这些预测模型的沙漠蝗虫存在位置。图片是利用QGIS 3.10.2软件生成的。图片来自Scientific Reports, 2020, doi:10.1038/s41598-020-68895-2。
至少在理论上，所有这些有希望的发现都可以以互补的方式加以利用。这种算法可以指出潜在的繁殖地点，在那里可能会释放一种人工信息素来吸引蝗虫，以便在它们大量繁殖之前将它们捕获并摧毁。但是首先，这些发现显然必须在实地得到验证、推广和测试。这种机器学习算法还需要完善。科学家们必须确定4VA对破坏性沙漠蝗虫的影响是否与对东亚飞蝗的影响相同，以及是否有其他信号参与其中；在构建人工信息素之前，还需要开展更多的研究工作；科学家们还必须调查实际问题，比如如何、在哪里和何时分发捕捉器。
大规模的蝗灾并不经常发生，上一次蝗灾事件是在15年前，因此，国家和国际资助者并没有将此类研究列为优先事项。这也是各国没有为蝗虫攻击做好准备的原因之一：由于多年来资金不足，包括国内研究在内的蝗虫监测工作已经被削弱。这种情况不能再继续下去了。目前还不知道在本次蝗灾爆发后，蝗虫群会以多快的速度恢复。但当它们再次出现时，各国必须做好准备。（生物谷 Bioon.com）
参考资料：
1.Xiaojiao Guo et al. 4-Vinylanisole is an aggregation pheromone in locusts. Nature, 2020, doi:10.1038/s41586-020-2610-4.
2.Leslie B. Vosshall. Catching plague locusts with their own scent. Nature, 2020, doi:10.1038/d41586-020-02264-x.
3.Emily Kimathi et al. Prediction of breeding regions for the desert locust Schistocerca gregaria in East Africa. Scientific Reports, 2020, doi:10.1038/s41598-020-68895-2.
4.Why locusts congregate in billion-strong swarms — and how to stop them. Nature, 2020, doi:10.1038/d41586-020-02453-8.
版权声明 本网站所有注明“来源：生物谷”或“来源：bioon”的文字、图片和音视频资料，版权均属于生物谷网站所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，否则将追究法律责任。取得书面授权转载时，须注明“来源：生物谷”。其它来源的文章系转载文章，本网所有转载文章系出于传递更多信息之目的，转载内容不代表本站立场。不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
87%用户都在用生物谷APP 随时阅读、评论、分享交流 请扫描二维码下载->
