每年翼形态的变化库蚊sitiens魏德曼(双翅目蚊科)沿海地区的蚊子向量Samut Songkhram省,泰国

文摘

库蚊sitiens魏德曼(双翅目蚊科)是一个蚊子,在沿海地区。有效控制蚊子需要知识的生物学、生态学、行为的向量和各种各样的其他方面,包括其形态。目前,沿海的翼大小和形状的变化残雪。sitiens没有被描述。在这里,翅膀的形态变化进行了研究残雪。sitiens从沿海地区Samut Songkhram省,泰国。样本收集晚上(6点pm-6:00点)在单周在2015年- 2017年9月使用干冰的疾病控制中心光阱作为诱饵。十八地标的每个选择和数字化landmark-based几何的形态学分析。翼大小变化估计使用等距质心大小的估计量。外形与残余坐标变量普罗克汝斯忒斯被计算为叠加后的18地标普罗克汝斯忒斯广义的主成分分析和残余坐标。度的外形不同个体之间进行了分析使用判别分析或典型变量分析,说明在正则变量的判别空间。翼大小和形状的差异数量计算使用非参数排列基于1000运行与Bonferroni调整测试p值< 0.05。蚊子翅膀大小和形状的观察年所有人群之间显著不同,所表示的非参数测试与Bonferroni调整(1000分)。不同降雨之间观察年蚊子种群的形态变化有关,可能反映出环境适应。翼形态的差异残雪。sitiens年度人口之间反映出适应环境变量,如降雨和可能影响的潜力作为人类疾病的昆虫。这些观察结果可能促进工具来管理蚊媒疾病的发展。

1。介绍

库蚊sitiens魏德曼(双翅目蚊科)是一种蚊子向量分布在沿海地区的国家包括泰国、印度、印尼、马来西亚、越南、缅甸、柬埔寨、澳大利亚、巴布亚新几内亚、新西兰(1- - - - - -3]。残雪。sitiens是一个著名的沿海向量的蚊媒疾病(1),包括流行性乙型脑炎(乙脑)[4]。如前所述,我包括的主要载体残雪。fuscocephala,残雪。tritaeniorhynchus,残雪。gelidus,残雪。vishnui和一般品种稻田5]。在1994年,残雪。sitiens微咸水蚊子,第一次发现乙脑病毒阳性Sabak Bernam,雪兰莪州,马来西亚6]。此外,实验室研究表明,残雪。sitiens可以传播乙脑病毒在血喂养。相比之下,残雪。sitiens没有显示出潜力作为一个向量丝虫病,尽管据说丝虫的线虫感染传播残雪。sitiens在泰国,虽然退化的迹象寄生虫幼虫(7]。与此一致的是,Prummongkol等。(8)表明,残雪。sitiens对实验感染淋巴丝虫病感染(0%)。2014年,世界卫生组织(9)报道,超过30亿人受到日本脑炎感染的风险。

有效控制蚊子需要各种各样的昆虫学知识,包括生物学、生态学和行为这个向量(13]。研究环境变化之间的关系和形态变化的蚊子是至关重要的理解他们的行为向量(14]。然而,它仍然不清楚残雪。sitiens不同大小或形状取决于环境条件在沿海地区。

Samut Songkhram省中部沿海泰国泰国湾。这个区域是一个适合微咸水蚊子的栖息地残雪。sitiens,导致各种各样的健康问题在该地区(1]。异常天气状况越来越发现在许多国家,和相关的变化,温度、湿度、和降雨一直被归咎于全球变暖15]。每年波动异常天气状况可能影响沿海蚊子作为向量的能力,可能更适应生存的需求。本研究有助于理解的形态学变化残雪。sitiens并增加这一物种的知识作为人类疾病的沿海向量。

2。材料和方法

2.1。蚊子的收集和识别

收集蚊子从沿海社区面积Samut Songkhram省、泰国(13°24′34.3′′N 100°00 52.9′′′E;图1)。期间收集的样本单周的晚上在2015年- 2017年9月(上午6点pm-6:00),使用疾病控制中心(John w .典当有限公司FL)陷阱与干冰作为诱饵。年降雨量的范围Samut Songkhram省是800 - 1000毫米101000 - 1400毫米),(11),和1200 - 1600 mm (122015 - 2017年),分别如表所示1年平均温度范围。从随机选择两个陷阱挂50米房屋的高度1.5米。早上收集蚊子,被送到盟军的健康科学学院实验室,苏珊Sunandha Rajabhat大学Samut Songkhram省级教育中心后记录总数的蚊子的陷阱。残雪。sitiens蚊子被确定基于形态学使用说明键(16100)和尼康AZ立体显微镜(尼康公司,日本东京)。只有女性残雪。sitiens被用于几何的形态学(GM)分析在这项研究。共有116名女性残雪。sitiens标本进行了分析,包括26个蚊子从2015年开始,26个蚊子从2016年和64年从2017年蚊子。

2.2。Landmark-Based通用分析样品制备

在这项研究中,为了避免干涉个体内的变化的分析,只有正确的翅膀被使用,因为在我们的样品中,左翅膀比右边的翅膀损坏。右边的翅膀残雪。sitiens从胸腔中删除和安装使用霍耶的媒介中心的显微镜载玻片避免外围光学畸变。翅膀被拍到使用数码相机连接到一个尼康SMZ745T立体显微镜(尼康公司,日本东京)40×放大。比例尺(1毫米长度)添加到翼图像和像素的坐标转换为毫米。

2.3。具有里程碑意义的数字化和可重复性测试

十八地标在每个Demari-Silva et al。17选择和数字化(图3(一个))。数字化后的地标翅膀,每年20翼样本随机选择,landmark-digitized第二次。数字化过程的重复性是评估通过比较这些twice-digitized的数字化数据集样本使用重复性(R)指数,这是一个模型II单向方差分析重复措施(18,19]。

2.4。翼大小分析

翼大小变化估计利用质心的等距估计量大小(CS),它被定义为平方根质心的距离平方之和为每个里程碑(14,20.]。的CS的变化残雪。sitiens人口每年都在箱线图。CS抽样年被确定在三个两两比较差异使用非参数测试基于1000运行与Bonferroni调整测试p值< 0.05。此外,分析了CS样本检查与年降水量和年平均温度的关系用皮尔逊相关系数的p值< 0.05。

2.5。外形分析

外形变量(也称为普罗克汝斯忒斯切线空间变量或残差)普罗克汝斯忒斯被计算为叠加后的残余坐标18地标普罗克汝斯忒斯广义的主成分分析和残余坐标(欧几里得平面正交投影后的切线共识形式)。度的外形不同个体之间进行了分析使用判别分析或典型变量分析,说明在正则变量的判别空间。Mahalanobis距离判别分析分数计算,用来估计形状差异。Mahalanobis距离的差异数量计算使用非参数排列基于1000运行与Bonferroni调整测试p值< 0.05,意味着形状变量的样本进行了分析研究与年降水量和年平均温度的关系用皮尔逊相关系数的p值< 0.05。

一个旨在分类(分类重叠)被用来测试组从几何的形态学分类的准确性21]。这个过程中,个人被重新分类根据他们最近的组基于Mahalanobis距离没有被用于帮助确定一组中心。说明之间的形态差异残雪。sitiens年之间人口研究单连锁分层分类树,这是测试的意义通过引导所述库爱特et al。22]。二十残雪。quinquefasciatus翅膀Ratchaburi省的用于外围集团。

异速生长的效应在这项研究中探讨了普罗克汝斯忒斯的回归组件因素对质心的大小和计算确定系数。

2.6。软件

Landmark-based通用分析使用最近网上的形态学包XYOM,这是免费的https://xyom.io/me。MOG模块按包中可用https://xyom-clic.eu被用来测试异速生长。皮尔森相关系数是用来检查形态(大小和形状)和气候之间的关系(降雨量和温度)使用SPSS版本17 (SPSS Inc .,芝加哥)。

3所示。结果

总共有116残雪。sitiens标本进行了分析。在CS估计测量误差小于5%(2015年,2016年和2017年,重复性指数为0.96,0.93和0.93,分别),不到10%的形状(相对扭曲)估计(2015、2016和2017年,重复性指数为0.93,0.91和0.90,分别)。

3.1。大小变化

机翼CS之间的不同残雪。sitiens人口每年(图2)。具体地说,2016年的残雪。sitiens人口平均最高CS(2.89毫米),其次是2017(2.78毫米)和2015(2.35毫米;表2)。机翼CS的残雪。sitiens所有研究年之间显著不同p< 0.05)。CS和气候之间的统计关系数据显示,年降雨量与CS (p< 0.01,r= .488)。

3.2。形状变化

在图3 (b),我们目前的年平均配置18残雪。sitiens普罗克汝斯忒斯翼地标与连接行分析。这些地标及其连接线路的比较表明,在具有里程碑意义的位移(图183 (b))。随后的判别分析揭示了不同形状的分化残雪。sitiens翅膀之间研究年(图4)。此外,机翼形状的Mahalanobis距离分数每年在所有成对的比较(显著不同p< 0.01;表3)。因此,旨在分类Mahalanobis距离的分数范围从61%到69%,高于2016年的69%;表4)。最后,基于欧氏距离的单键分层分类树团体之间的分离残雪。sitiens人口数量从2015年的2016年和2017年(图5)。

异速生长的残留的判别因子为41% (t = -8.98, df = 114, p = 3.22),大小变化形状的影响。异速生长的阴谋计算的异速生长图所示6,而皮尔森相关系数显示统计形状和年降雨量之间的关系(p< 0.05,r= .201)。

4所示。讨论

我们收集的个人残雪。sitiens我向量,从沿海人口在以往的2015年,2016年和2017年,研究形态差异研究。通用汽车这样的研究结果,揭示明确形态的差异,如大小和形状,在每年。

残雪。sitiens翼CS人群之间显著不同,所表示的非参数检验(1000分)Bonferroni调整(p< 0.05)。我们的研究发现一个形态学之间的关系(两个大小和形状)和降雨(p< 0.05)。海岸栖息地深受天气和其他季节性全年环境因素(1]。环境因素以前直接影响蚊子的身体尺寸,特别是那些在繁殖地在幼虫阶段(23,24),如幼虫栖息地的质量和幼虫竞争。在研究期间,天气条件Samut Songkhram省气象台是区分不同的降雨总量。因为残雪。sitiens主要居住在盐池塘或水源附近的红树林,停滞不前的丰富在雨季(1研究年之间),不同的降雨量可能影响我们的形态学观察。以前,翼CS的差异按蚊coluzzii种群之间的雨季和旱季被报道在布基纳法索(西非)25]。在这项研究中,残雪。sitiens人口从2015年开始有最小的翅膀以及最低的年降雨量范围Samut Songkhram省。降雨是一个重要因素与丰富的蚊子的繁殖场所。向量相关联,确保合适的相对湿度(26]。2015年,年降雨量低于正常的标准是50 - 100毫米(见表1)。我们的观察是一致的与先前的研究在各种因素影响身体的大小伊蚊albifasciatus在阿根廷中部,发现体型变化取决于水生栖息地,发展不成熟的阶段,更多的降雨量比其它环境因素的影响(27]。其他工作也确定了温度因素相关的翼大小和形状的蚊子(22]。然而,在这项工作,2015 - 2017年期间,每年的平均气温的范围之间没有差别(28 - 30°C)。我们的研究结果也证明环境因素的重要影响,尤其是降雨,一只蚊子向量的大小变化。蚊子向量的体型在医学昆虫学背景是很重要的,因为它与蚊子的寿命有关,繁殖力,大小的血餐。此外,小蚊子可能有更多的有限传播人类病原体的能力(28]。

所有对机翼形状不同的蚊子种群,和比较Mahalanobis距离(p值< 0.01)证实了这些差异,表明环境影响,尤其是降雨。全球变暖的进程,更大的天气模式的差异从每年预计,需要进一步的研究自适应机制,包括那些蚊子的12]。在外形多样性的研究残雪。coronator从巴西南部和东南部,Demari-Silva et al。17]表明,反映研究区域气候之间的变化差异。我们的树形态分析显示机翼的形状相似残雪。sitiens蚊子在2016年和2017年,但是2015年不同机翼形状。与之前的研究结果相一致显示环境对昆虫形态学的影响,2015年的年降雨量是50 - 100毫米低于正常的标准在泰国。戈麦斯et al。29日]类似的报道,哥伦比亚疟疾的降雨影响机翼形状向量按蚊albimanus。综上所述,这些观测环境驱动的形态差异的潜在疾病向量进一步研究蚊子的环境适应性。

5。结论

在此,我们证明形态变化残雪。sitiens翅膀收集2015年- 2017年的沿海地区Samut Songkhram省,泰国。翼大小和形状差异与气候条件的差异,特别是降雨,在研究年,可能反映出对环境的适应。虽然我们没有执行遗传或表观遗传研究中,这些变化的大小和形状残雪。sitiens翅膀可能与降雨对栖息地的影响可用性。然而,需要进一步的研究的形态差异比较蚊子从不同环境和年使用不同的样本类型。这些研究可能证实天气条件在蚊子形态学的影响。

数据可用性

数据支持了本文的结论中提供这篇文章。生成的数据集和分析在当前研究可从相应的作者在合理的请求。

的利益冲突

本研究中没有利益冲突。

确认

作者真诚地感谢盟军的健康科学学院,苏珊Sunandha Rajabhat大学Samut Songkhram,省级教育中心支持本研究。

引用

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