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文章信息
- 韩晓莉, 高文, 黄钢, 马丽华, 王喜明
- HAN Xiao-li, GAO Wen, HUANG Gang, MA Li-hua, WANG Xi-ming
- 运用聚类分析法进行德国小蠊抗药性水平区域划分
- Clustering analysis on the regional division of the resistance levels of Blattella germanica
- 中国媒介生物学及控制杂志, 2016, 27(5): 467-473
- Chin J Vector Biol & Control, 2016, 27(5): 467-473
- 10.11853/j.issn.1003.8280.2016.05.011
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文章历史
- 收稿日期: 2016-05-09
- 网络出版时间: 2016-08-11
德国小蠊(Blattella germanica)的抗药性问题日趋严峻,其抗药性监测和研究较多[1-7],只有对研究结果进行合理分析并应用于实际工作,才能有针对性地分区域制定防治措施。根据河北省2010-2015年9个德国小蠊品系抗药性生物测定结果,分析其抗药性水平,对不同品系的德国小蠊抗性结果进行聚类分析,了解其抗性的地区差异,为探讨德国小蠊的防治措施提供参考资料和科学依据。
1 材料与方法 1.1 杀虫剂96.4%高效氯氰菊酯、98.5%残杀威、90%氯菊酯、98.5%溴氰菊酯,均由中国疾病预防控制中心(CDC)传染病预防控制所媒介生物控制室提供。97%乙酰甲胺磷由河北威远生化农药有限公司提供。
1.2 试虫德国小蠊成虫和若虫采自石家庄、承德、张家口、唐山、保定、沧州、邢台、邯郸和秦皇岛9个市,经饲养室饲养1代后,取2~3周龄的雄虫供试。对照组试虫为本中心媒介昆虫饲养室常年饲养,不接触任何杀虫剂。
1.3 方法 1.3.1 抗药性测定采用药膜接触法。以丙酮为溶剂,将5种药剂稀释成0.05%溶液,分别取上述药液2.5 ml,均匀涂布于500 ml三角瓶的内壁及底部,使之形成均一药膜。以丙酮液作为空白对照,瓶口处涂以液体石蜡和凡士林的等量混合物,以防试虫外逃。每瓶投放试虫10只,每隔一定时间记录击倒虫数,待全部击倒后,将其移入洁净的饲养容器内饲养,每种药剂重复3次。利用DPS软件计算KT50及95%置信区间(95%CI)。
1.3.2 抗药性水平分析运用聚类分析法对德国小蠊进行抗药性水平区域划分。
1.4 抗药性判断标准抗性倍数(R/S)=抗性种群KT50/敏感品系KT50;根据文献[8]的抗性判定标准,R/S≤1为无抗性;1<R/S≤5为低度抗性;5<R/S≤10为中度抗性;10<R/S≤50为高度抗性;R/S>50为极高抗性。
1.5 统计学处理利用DPS和Excel 2003软件统计生物测定结果。采用Firedman M检验比较不同杀虫剂和不同地区德国小蠊的抗性水平差异,P<0.05为差异有统计学意义。采用离差平方和法以抗性倍数为指标对德国小蠊抗性水平进行聚类分析。
2 结果 2.1 德国小蠊的抗药性河北省9个品系德国小蠊对高效氯氰菊酯的抗性,以沧州品系最高,KT50为25.41 min,抗性倍数达10.08倍;保定品系抗性程度最低,KT50为5.71 min,抗性倍数为2.27倍,处于较敏感状态。对乙酰甲胺磷的抗性,以石家庄品系最高,KT50为269.57 min,抗性倍数为19.49倍;邯郸品系最低,KT50仅为37.26 min,抗性倍数为2.69倍。对氯菊酯的抗性,以秦皇岛品系最高,KT50为106.89 min,抗性倍数为24.18倍;保定品系最低,KT50仅为9.43 min,抗性倍数为2.13倍。对溴氰菊酯的抗性,以秦皇岛品系最高,KT50为66.24 min,抗性倍数为20.26倍;保定品系最低,KT50为6.84 min,抗性倍数为2.09倍,处于较敏感状态。各品系德国小蠊对残杀威较敏感,抗性倍数均<5.00倍,见表 1。
2.2 抗药性水平分析 2.2.1 KT50分析9个品系德国小蠊对5种药剂的KT50以乙酰甲胺磷最高,平均值为115.84 min;其次为氯菊酯、残杀威和溴氰菊酯,平均值分别为59.01、38.68和24.15 min;高效氯氰菊酯的KT50最低,平均值为16.46 min(表 1)。
2.2.2 抗性倍数聚类分析不同品系德国小蠊对5种杀虫剂抗性倍数差异有统计学意义(P=0.000),采用离差平方和法以抗性倍数为指标进行聚类分析,可将9个德国小蠊品系分为4类,第1类是石家庄、秦皇岛品系,对残杀威低抗,对乙酰甲胺磷和氯菊酯高抗;第2类是保定、邯郸品系,对高效氯氰菊酯、乙酰甲胺磷和溴氰菊酯低抗至中抗,对氯菊酯、残杀威低抗;第3类是张家口品系,对氯菊酯、乙酰甲胺磷高抗,对高效氯氰菊酯、溴氰菊酯中抗,对残杀威低抗;第4类是沧州、邢台、承德、唐山品系,对高效氯氰菊酯中抗至高抗,对乙酰甲胺磷低抗至中抗,对氯菊酯高抗,对溴氰菊酯中抗,对残杀威低抗,见图 1、表 2。
3 讨论 3.1 德国小蠊的抗药性水平分析方法目前,对德国小蠊抗药性的研究较多,大多是通过KT50及抗性倍数来大致判断德国小蠊的抗药性[1-7]。为更好地了解某区域内(省或自治区、直辖市)不同地区(市)间德国小蠊的抗性差异及特点,亟待寻找更合适的分析方法,应用于实际防治工作。
聚类分析是数据挖掘领域最常用的技术之一,通过聚类分析可以发现数据分布特征。根据目的和要求,选择不同的统计量和聚类方法[9]。该文将河北省9个品系的德国小蠊对常用杀虫剂的抗性测定结果进行聚类分析,以抗性倍数作为指标进行分类,了解不同地区德国小蠊的抗性差异及抗性水平,为化学防治措施提供指导。
3.2 德国小蠊抗药性水平聚类分析利用KT50分析德国小蠊对某种药剂的抗性,对不同地区和多种药剂分析时很难发现德国小蠊抗性特点相似的地区。而以抗性倍数为指标进行聚类分析,可以较为直观地看出各品系的抗性差异,了解其对各药剂的抗性程度,将抗性特点相似的品系归为一类(图 1),依据这些特点,可根据类别有目的、有依据地制定防治措施,避免盲目用药。
通过聚类分析可将9个德国小蠊品系分为4类,第1类是石家庄、秦皇岛品系,根据抗性结果,两个地区对德国小蠊的用药应控制使用溴氰菊酯、氯菊酯和乙酰甲胺磷,限制单独使用高效氯氰菊酯和残杀威,应与其他药剂交替使用;第2类是保定、邯郸品系,两个地区在防治德国小蠊时可选用残杀威和氯菊酯,但应密切关注防治效果,并与其他杀虫剂合理混用和轮用;第3类是张家口品系,防治药剂可选择残杀威,限制使用拟除虫菊酯类杀虫剂和乙酰甲胺磷;第4类是沧州、邢台、承德、唐山品系,防治药剂可选择乙酰甲胺磷和残杀威,但应注意科学合理用药,以延缓抗药性的产生,控制或减少使用拟除虫菊酯类杀虫剂。
综上可知,通过KT50值无法获得区域性的抗性特点,而以抗性倍数为分类指标进行聚类分析,可了解各类别的抗性特点,便于掌握河北省德国小蠊抗药性的总体情况,从而依据各类别的不同特点有针对性地进行防治,提高防治效果,延缓抗药性的发展,更适用于分析德国小蠊的抗性水平。
3.3 聚类分析法在德国小蠊抗药性水平分析中的意义不同品系的德国小蠊抗性程度不同,说明德国小蠊对杀虫剂的抗性存在地理分布现象[10]。因此分区域有针对性地制定防治措施,适时调整抗性监测策略,可使抗性监测发挥其最大效能[3]。聚类分析可根据不同对象的某些特征进行“物以类聚”,并将具有类似属性的对象聚为一类,使得同类对象具有一定的相似性。相似性反映了研究对象之间的亲疏程度,聚类分析是根据研究对象之间的相似性进行分类[11]。基于聚类分析特点及德国小蠊抗药性监测结果,将聚类分析法用于德国小蠊抗性程度区域划分有明显的优越性。
此外,聚类分析法可将一批样本按照性质的亲疏程度进行分类,并根据需要将总体划分为小于样本个数的任意个区域[12],对于基层专业技术人员也比较容易,对了解德国小蠊抗性水平及制定防治措施有重要的现实意义。
志谢: 本次调查得到河北省9个市(地级市)疾病预防控制中心相关人员的帮助,一并志谢[1] | 侯威远, 蔡伟, 赵岩, 等. 德国小蠊对5种杀虫剂的抗药性测定[J]. 中华卫生杀虫药械,2012,18 (2) :150–151. |
[2] | 王学军, 赖世宏, 赵志刚, 等. 山东省德国小蠊对5种杀虫剂的抗药性调查研究[J]. 中华卫生杀虫药械,2012,18 (4) :332–335. |
[3] | 葛军旗, 张洪江, 张政, 等. 北京市朝阳区德国小蠊对杀虫剂抗性分布情况调查[J]. 中国媒介生物学及控制杂志,2009,20 (6) :525–527. |
[4] | 杨迎宇. 德国小蠊对3种常用杀虫剂的抗性调查[J]. 中华卫生杀虫药械,2012,18 (1) :36–37. |
[5] | 赵志刚, 霍新北, 王学军. 德国小蠊对9种常用杀虫剂的抗性测定[J]. 中华卫生杀虫药械,2012,18 (1) :38–40. |
[6] | 周炯林, 丁言良, 胡攀, 等. 国际航行船舶携带德国小蠊抗药性调查[J]. 中国媒介生物学及控制杂志,2012,23 (4) :337–338. |
[7] | 魏春清, 周日辉, 赵兴. 连云港市德国小蠊对常用杀虫剂的抗药性调查[J]. 医学动物防制,2012,28 (11) :1244–1245. |
[8] | Lee LC, Lee CY. Insecticide resistance profiles and possible underlying mechanisms in German cockroaches (Blattella germanica Linnaeus) (Dictyoptera: Blattellidae) from Peninsular Malaysia[J]. Med Entomol Zool, 2004, 55 (2) : 77–93 .DOI:10.7601/mez.55.77_1. |
[9] | 潘丽军, 陈锦权. 试验设计与数据处理[M]. 南京: 东南大学出版社, 2008 : 152 . |
[10] | Kerah-Hinzoumbé C, Péka M, Nwane P, et al. Insecticide resistance in Anopheles gambiae from south-western Chad, Central Africa[J]. Malar J, 2008, 7 (1) : 192.DOI:10.1186/1475-2875-7-192. |
[11] | 邓海燕. 聚类分析与判别分析的区别[J]. 武汉学刊,2006, (1) :29–31. |
[12] | 王效华, 冯祯民. 运用聚类分析法进行中国农村家庭能源消费的区域划分[J]. 南京农业大学学报,2001,24 (4) :103–106. |