Phylogenetic analysis and designing new primers for molecular identification of Drosophila suzukii

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The family Drosophilidae includes over 3750 species worldwide and over 2000 of these are species of Drosophila. Spotted wing drosophila (SWD), Drosophila suzukii is one of the most dangerous species in this family. The insects live on undamaged ripening fruits, using its peculiar serrated ovipositor to break the skin of fresh ripening fruits and lay eggs in it. Drosophila species are very difficult and practically impossible to detect at larval stages. The present investigation was conducted at the All-Russian Plant Quarantine Center and Agrarian and Technological Institute of RUDN University, Moscow, Russia in 2018—2020. The aim of this study was to investigate the method of accurate and rapid identification of D. suzukii, and to design specific primer pairs for pest identification by Real-Time PCR method. The real-time quantitative PCR is a fast, sensitive, repeatable and accurate method for quantifying gene transcript levels. In this study, we designed specific primers (4.Dsuz.FRP) for Real-Time PCR to identify D. suzukii from other relative species. Although D. suzukii is absent in the Russian Federation and has not been reported so far, the project could be a precautionary measure.

About the authors

Yousef Naserzadeh

Peoples’ Friendship University of Russia

Author for correspondence.
Email: unaserzadeh@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2585-5307

PhD candidate, Department of Agrobiotechnology, Agrarian and Technological Institute

8/2 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Galina Nikolaevna Bondarenko

All-Russian Plant Quarantine Center

Email: galine1988@yandex.ru

Candidate of Biological Sciences

32, Pogranichnaya st., Bykovo, Ramensky district, Moscow region, 140150, Russian Federation

Ekaterina Vladimirovna Kolesnikova

All-Russian Plant Quarantine Center

Email: reseachergm@mail.ru
32, Pogranichnaya st., Bykovo, Ramensky district, Moscow region, 140150, Russian Federation

Elena Nikolaevna Pakina

Peoples’ Friendship University of Russia

Email: e-pakina@yandex.ru

Candidate of Biological Sciences, Associate Professor, Department of Agrobiotechnology, Agrarian and Technological Institute

8/2 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Asplen MK, Anfora G, Biondi A, Choi DS, Chu D, Daane KM, et al. Invasion biology of spotted wing Drosophila (Drosophila suzukii): a global perspective and future priorities. Journal of Pest Science. 2015; 88(3):469-494. doi: 10.1007/ s10340-015-0681-z
  2. Walsh DB, Bolda MP, Goodhue RE, Dreves AJ, Lee J, Bruck DJ, et al. Drosophila suzukii (Diptera: Drosophilidae): invasive pest of ripening soft fruit expanding its geographic range and damage potential. Journal of Integrated Pest Management. 2011; 2(1): G1-G7. doi: 10.1603/IPM10010
  3. Rota-Stabelli O, Ometto L, Tait G, Ghirotto S, Kaur R, Drago F, et al. Distinct genotypes and phenotypes in European and American strains of Drosophila suzukii: implications for biology and management of an invasive organism. Journal of Pest Science. 2020; 93(1):77-89. doi: 10.1007/s10340-019-01172-y
  4. Poyet M, Eslin P, Héraude M, Le Roux V, Prévost G, Gibert P, et al. Invasive host for invasive pest: when the A siatic cherry fly (Drosophila suzukii) meets the A merican black cherry (Prunus serotina) in Europe. Agricultural and forest entomology. 2014; 16(3):251-259. doi: 10.1111/afe.12052
  5. Lillesaar C, Gaspar P. Serotonergic Neurons in Vertebrate and Invertebrate Model Organisms (Rodents, Zebrafish, Drosophila melanogaster, Aplysia californica, Caenorhabditis elegans). In: Pilowsky PM. (ed.) Serotonin. Academic Press; 2019. p.49-80. doi: 10.1016/B978-0-12-800050-2.00003-6
  6. Murphy KA, Unruh TR, Zhou LM, Zalom FG, Shearer PW, Beers EH, et al. Using comparative genomics to develop a molecular diagnostic for the identification of an emerging pest Drosophila suzukii. Bulletin of entomological research. 2015; 105(3):364-372. doi: 10.1017/S0007485315000218
  7. Naserzadeh Y, Pakina EN, Nafchi AM, Gadzhikurbanov AS. Specific identification method based on PCR for Drosophila melanogaster. RUDN Journal of Agronomy and Animal Industries. 2020; 15(2):134-142. doi: 10.22363/2312-797X-2020-15-2-134-141.
  8. Lee JC, Bruck DJ, Dreves AJ, Ioriatti C, Vogt H, Baufeld P. In focus: spotted wing drosophila, Drosophila suzukii, across perspectives. Pest management science. 2011; 67(11):1349-1351. doi: 10.1002/ps.2271
  9. Naserzadeh Y, Mahmoudi N, Pakina E, Zargar M. Molecular identification and primer design for spotted wing drosophila (Drosophila suzukii). Research on Crops. 2020; 21(2):364-369. doi: 10.31830/23487542.2020.061
  10. Nikolouli K, Sassù F, Mouton L, Stauffer C, Bourtzis K. Combining sterile and incompatible insect techniques for the population suppression of Drosophila suzukii. Journal of pest science. 2020; 93(2):647-661. doi: 10.1007/s10340-020-01199-6
  11. Enriquez T, Ruel D, Charrier M, Colinet H. Effects of fluctuating thermal regimes on cold survival and life history traits of the spotted wing Drosophila (Drosophila suzukii). Insect Science. 2020; 27(2):317-335. doi: 10.1111/1744-7917.12649
  12. Taning CN, Christiaens O, Berkvens N, Casteels H, Maes M, Smagghe G. Oral RNAi to control Drosophila suzukii: laboratory testing against larval and adult stages. Journal of pest science. 2016; 89(3):803-814. doi: 10.1007/s10340-016-0736-9
  13. Durkin SM, Chakraborty M, Abrieux A, Lewald KM, Gadau A, Svetec N, Peng J, Kopyto M, Langer CB, Chiu JC, Emerson JJ, Zhao L. Behavioral and Genomic Sensory Adaptations Underlying the Pest Activity of Drosophila suzukii. Molecular biology and evolution. 2021 May 19;38(6):2532-2546. doi: 10.1093/molbev/ msab048
  14. Bogdanowicz SM, Schaefer PW, Harrison RG. Mitochondrial DNA variation among worldwide populations of gypsy moths, Lymantria dispar. Molecular phylogenetics and evolution. 2000; 15(3):487-495. doi: 10.1006/mpev.1999.0744
  15. Naserzadeh Y, Bondarenko G, Kolesnikova E, Zargar M, Pakina E, Engeribo A. Molecular identification and design of specific primer for quarantine fruit fly (Drosophila suzukii). Research on Crops. 2020 Sep 1;21(3). doi: 10.31830/2348-7542.2020.095
  16. Cattel J, Kaur R, Gibert P, Martinez J, Fraimout A, Jiggins F, et al. Wolbachia in European populations of the invasive pest Drosophila suzukii: regional variation in infection frequencies. PLoS One. 2016;11(1): e0147766. doi: 10.1371/journal.pone.0147766
  17. Biganski S, Fückel S, Jehle JA, Kleespies RG. Infection effects of the new microsporidian species Tubulinosema suzukii on its host Drosophila suzukii. Scientific Reports. 2021;11(1):10151. doi: 10.1038/s41598021-89583-9
  18. Varón-González C, Fraimout A, Debat V. Drosophila suzukii wing spot size is robust to developmental temperature. Ecology and Evolution. 2020;10(7):3178-3188. doi: 10.1002/ece3.5902
  19. Ulmer R, Couty A, Eslin P, Gabola F, Chabrerie O. The firethorn (Pyracantha coccinea), a promising dead-end trap plant for the biological control of the spotted-wing Drosophila (Drosophila suzukii). Biological Control. 2020;150:104345. doi: 10.1016/j.biocontrol.2020.104345
  20. Maino JL, Schouten R, Umina P. Predicting the global invasion of Drosophila suzukii to improve Australian biosecurity preparedness. Journal of Applied Ecology. 2021 Apr;58(4):789-800. doi: 10.1111/1365- 2664.13812

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».