摘要: 为了从壳聚糖+脂肪酸离子液体吸附CO_2化合物中筛选出对白纹伊蚊Aedes albopictus具有良好引诱效果的化合物，采用陷阱诱捕法分别测定了壳聚糖+丙酮酸、壳聚糖+乙酸、壳聚糖+丙酸3种脂肪酸离子液体化合物及其吸收CO_2对白纹伊蚊成虫的诱捕效果。结果表明，在供试的3种脂肪酸离子液体中，等物质的量吸收CO_2的性能依次是丙酮酸>乙酸=丙酸，对白纹伊蚊的诱蚊效果依次是丙酮酸>乙酸=丙酸。其中最优配方比是壳聚糖∶丙酮酸∶CO_2=1∶25∶0.3621,平均累计诱蚊量比单组分丙酮酸增加31.37%,比单组分CO_2增加30.73%,比对照纯水增加59.52%(P<0.05)。相同质量的3种脂肪酸吸附CO_2,具有协同增效作用，平均累计诱蚊量均显著优于单组分脂肪酸(P<0.05)。现场诱蚊试验结果表明，壳聚糖对3种脂肪酸均有缓释作用，其诱蚊持效期延长1.71～3.00倍。根据离子液体原理以壳聚糖为载体束缚脂肪酸吸附CO_2并结合陷阱诱捕器，能够显著提高对白纹伊蚊的诱捕数量(混合物60 d的累计诱蚊总数量是单组分的1.62～1.78倍)。研究结果为进一步开发可适用于家居办公环境中使用的诱蚊剂提供了研究基础。

摘要: 为了从氧代丙酸化合物中筛选出对白纹伊蚊Aedes albopictus具有良好引诱效果的化合物，采用陷阱诱捕法分别测定了丙酮酸(α-氧代丙酸)、3-甲氧基-2-甲基-3-氧代丙酸、3-(苄氧基)-3-氧代丙酸和3-氨基-3-氧代丙酸4种氧代丙酸化合物及丙酸对白纹伊蚊成虫的诱捕效果。结果表明，在供试的5种化合物中，α-氧代丙酸、3-甲氧基-2-甲基-3-氧代丙酸和3-(苄氧基)-3-氧代丙酸3种氧代丙酸化合物及丙酸的诱捕效果显著，同剂量的各化合物对白纹伊蚊的诱蚊效果依次是3-甲氧基-2-甲基-3-氧代丙酸>3-(苄氧基)-3-氧代丙酸>α-氧代丙酸=丙酸。相同质量α-氧代丙酸∶3-(苄氧基)-3-氧代丙酸=1∶1至1∶2的配方比，具有协同增效作用，平均累计诱捕量均显著优于单组分α-氧代丙酸、3-(苄氧基)-3-氧代丙酸和对照纯水(P<0.05)。其中最优配方比是α-氧代丙酸∶3-(苄氧基)-3-氧代丙酸=1∶2,平均累计诱捕量比单组分α-氧代丙酸增加45.45%,比单组分3-(苄氧基)-3-氧代丙酸增加32.33%和比对照纯水增加73.11%(P<0.05)。现场诱蚊试验结果表明，根据相似相溶原理将液体的氧代丙酸(α-氧代丙酸、3-甲氧基-2-甲基-3-氧代丙酸)分别与固体的氧代丙酸(3-(苄氧基)-3-氧代丙酸)混配并结合陷阱诱捕器，能够显著提高对白纹伊蚊的持效性及诱捕数量(混合物60 d的累计诱蚊总数量是单组分的1.28～2.15倍)。研究结果为进一步开发适用于家居办公环境中使用的诱蚊剂提供了研究基础。

摘要: 目的 比较BG-trap法与双层叠帐法对登革热媒介白纹伊蚊的监测效果，进一步探讨BG-trap法用于登革热媒介伊蚊监测的可能性，为制定更有效的登革热防控策略提供参考依据。方法 实验选取江苏省3个设区市的6个户外监测点，于8—9月的3天时间中，分别于每日16:00-16:30、17:00-17:30、18:00-18:30三个时段同步开展BG-Trap法和双层叠帐法监测。结果 BG-Trap法和双层叠帐法均能够有效地捕获白纹伊蚊的雌蚊，双层叠账法捕获的白纹伊蚊占比高于BG-Trap法（χ²=16.034,P<0.01）,两种方法捕获的白纹伊蚊雌蚊构成比之间差异无统计学意义（χ²=0.162,P=0.687）。BG-Trap法捕获的白纹伊蚊平均密度指数为7.85±5.23只/（台·h）,低于双层叠帐法的27.04±13.86只/（顶·h）,差异有统计学意义（t=6.73,P<0.001）。结论 BG-Trap法对登革热媒介白纹伊蚊监测效果不及双层叠帐法，其能否应用于登革热媒介伊蚊监测有待于进一步研究。

摘要: 目的 昆虫特异性病毒在白纹伊蚊中与致病性传染病病原体如登革病毒、基孔肯雅病毒和寨卡病毒等的传播和复制有着密切联系，本文对其基因组序列进行研究，为研发新型虫媒病毒防治策略提供理论基础。方法 本研究利用二代测序技术，对江西省3个口岸区域(南昌昌北机场、九江城西港和赣州陆港)采集的野外白纹伊蚊种群携带的昆虫特异性病毒进行高通量测序。结果 3个白纹伊蚊种群中广泛存在昆虫特异性病毒Aedes albopictus anphevirus(AealbAV)。利用MEGAHIT软件对这些病毒reads进行组装，得到2株AealbAV全基因组序列，与美国株MW147277.1高度同源(相似度均大于98%),基因登录号分别为九江株OR715784,赣州株OR729834,南昌株仅拼接出部分序列。结论 AealbAV在江西白纹伊蚊种群中普遍存在，其全基因组研究为口岸区域利用昆虫特异性病毒进行白纹伊蚊综合防治提供了理论基础。

摘要: 目的 构建白纹伊蚊Aedes albopictus卵粒图片数据库，并基于深度学习和瓦片重叠法建立白纹伊蚊卵粒自动识别和计数模型，为伊蚊监测和防治提供技术方法。方法 在上海市3个区收集野外和实验室品系的白纹伊蚊卵粒图片449张，使用Python环境labelimg库进行人工标定蚊卵，采用快速区域卷积神经网络(faster regional convolution neural network, Faster R-CNN)模型建立白纹伊蚊卵粒识别模型，并使用瓦片重叠法智能识别和计数。使用精确率、召回率和调和平均值(F-measure)进行模型效果评价。结果 经过15次模型迭代训练，损失值随着训练次数增加逐渐下降至0.000119,平均精度均值(Mean Aaccuracy, mAP)从0.968增加至0.980,最终模型精确率为0.90,召回率为0.97,调和平均值为0.93。结论 本模型具有较高的白纹伊蚊卵粒识别能力，初步达到了辅助开展诱蚊诱卵器监测中卵粒鉴别和计数的功能。在不断的优化模型、细化分类识别能力后可成为简便高效的监测辅助工具。