A novel strategy to combat insecticide resistance in insect pest with a nanoparticle‐based fusion dsRNA delivery system

RNA干扰 RNA沉默 生物 基因沉默 生物技术 有害生物分析 病虫害综合治理 病虫害防治 核糖核酸 基因 遗传学 农学 植物
作者
Daqian He,Qinghong Zeng,Guo‐Hua Hu,Dan Sun,M. M. Zhang,Chang Yu,Yuanli Xie,Huazhong Zhou,Jianhong Li,Shun He,Hu Wan
出处
期刊:Pest Management Science [Wiley]
标识
DOI:10.1002/ps.8966
摘要

Abstract BACKGROUND The decline in pest control efficacy due to insecticide resistance remains a significant threat to global food security. While RNA interference (RNAi)‐mediated silencing of key resistance genes offers a promising strategy to mitigate this challenge, and field‐applicable targeting insecticide resistance remains limited. This study aimed to develop an RNAi‐based spray platform utilizing fusion dsRNA to restore the efficacy of insecticides. RESULTS In this study, a gene‐targeting strategy was employed to develop a sprayable resistance‐overcoming system, MON‐NH 2 /ds NlCYP6ER1‐CarE1 , through the self‐assembly of aminated mesoporous organosilica nanoparticles (MON‐NH 2 ) with fusion double‐stranded RNA (dsRNA). The MON‐NH 2 effectively protects dsRNA from degradation and enhances RNAi persistence. By suppressing the expression of resistance‐associated genes, NlCYP6ER1 and NlCarE1 , the system significantly increased the susceptibility of resistant Nilaparvata lugens populations to multiple insecticides under laboratory conditions. Field trials further demonstrated that the combined application of MON‐NH 2 /ds NlCYP6ER1‐CarE1 with insecticides significantly improved control efficacy against N. lugens . CONCLUSION This study introduces a gene‐targeted insecticide resistance management strategy utilizing fusion dsRNA to disrupt metabolic resistance pathways. Its field efficacy underscores the potential of RNAi to restore insecticide effectiveness and represents a paradigm shift toward mechanism‐driven pest control. © 2025 Society of Chemical Industry.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Frank完成签到 ,获得积分10
1秒前
不做Aspirin完成签到 ,获得积分10
1秒前
tyj完成签到,获得积分10
1秒前
hkh发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
尊敬亦寒完成签到,获得积分10
3秒前
灰太狼完成签到 ,获得积分10
3秒前
ccccchen完成签到,获得积分10
3秒前
LL完成签到,获得积分10
4秒前
liucc完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
小太阳完成签到,获得积分10
6秒前
薛得豪完成签到,获得积分10
6秒前
谦让的傲芙完成签到,获得积分10
6秒前
穆思柔完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
愤怒的水壶完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
can完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
芹菜完成签到,获得积分10
10秒前
珠珠完成签到,获得积分10
11秒前
符从丹发布了新的文献求助20
11秒前
XX完成签到,获得积分10
11秒前
科研狼完成签到,获得积分10
11秒前
杨子怡完成签到 ,获得积分10
12秒前
854fycchjh完成签到,获得积分10
13秒前
Rachel完成签到 ,获得积分10
14秒前
白华苍松发布了新的文献求助10
14秒前
ddsyg126完成签到,获得积分10
15秒前
wanci应助发sci采纳,获得10
15秒前
Xu_W卜完成签到,获得积分10
15秒前
Bruce Lin完成签到,获得积分10
15秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
123完成签到 ,获得积分10
17秒前
洁净的天德完成签到,获得积分10
20秒前
丝丢皮的完成签到 ,获得积分10
21秒前
拼搏的似狮完成签到,获得积分10
22秒前
转录因子发布了新的文献求助30
22秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
Research Methods for Business: A Skill Building Approach, 9th Edition 500
Social Work and Social Welfare: An Invitation(7th Edition) 410
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6051455
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7860844
关于积分的说明 16268139
捐赠科研通 5196463
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2780680
邀请新用户注册赠送积分活动 1763601
关于科研通互助平台的介绍 1645637