开发与优化植物来源的凝胶诱饵以控制德国小蠊（Blattella germanica）

《South African Journal of Botany》：Development and optimization of plant-derived gel baits to control Blattella germanica

　　梅卢卡·查伊玛·苏伊亚（Melouka Chaimaa Souiah）、穆斯塔法·费尔克达吉（Mustapha Ferkdadji）、纳比拉·贝利亚古比-本哈穆（Nabila Belyagoubi-Benhammou）、拉尔比·贝利亚古比（Larbi Belyagoubi）、齐内布·凯德（Zineb Kaid）、加布里埃莱·迪·马尔科（Gabriele Di Marco）、阿莱西亚·达戈斯蒂诺（Alessia D’Agostino）、安东内拉·卡尼尼（Antonella Canini）、安杰洛·吉斯蒙迪（Angelo Gismondi）

阿尔及利亚特莱姆森（Tlemcen）阿布-贝克尔·贝尔凯德大学（University Abou-Bekr Belka?d）自然与生命科学学院生物系，自然产品实验室

**摘要**
蟑螂（Blattella germanica）是全球城市和家庭环境中最为顽固且棘手的害虫之一，同时也被认为能够传播肝炎、霍乱和结核病等传染病。因此，本研究旨在开发针对德国小蠊（B. germanica）的杀虫凝胶饵剂。所提出的配方基于植物提取物，包括留兰香、薰衣草和丁香的精油，以及从Peganum harmala种子中提取的生物碱和脂肪油。通过测试这些凝胶饵剂及其生产所用纯植物材料的生物活性，评估了它们对成年蟑螂的致死效果。实验表明，以芳樟醇为主要成分的薰衣草精油具有最高的毒性；Peganum harmala中的生物碱C成分（浓度为0.5克）在72小时内可导致完全死亡，而其脂肪油在300微升剂量下48小时内也能达到100%的致死率。所有凝胶饵剂配方均在处理后24小时内显示出显著的杀虫效果。最后，采用六因素Box-Behnken设计的方法对制剂进行了优化，将观察到的致死率与所测试的植物成分进行了关联分析。这些发现证实了植物化学物质对德国小蠊的协同杀虫作用，表明与有毒的合成化合物相比，这些天然产物更适合作为环保、可持续的杀虫剂使用。

**引言**
昆虫是地球上物种最多样化的群体，占已知动物种类的80%以上，并在过去的3.5亿年中发挥了重要的生态作用（Stork, 2018）。在所有节肢动物中，蟑螂（属于Dictyoptera目）是最古老且适应能力最强的群体之一，能够栖息于各种环境中（Grimaldi和Engel, 2005）。德国小蠊（Blattella germanica，Linnaeus, 1767）是城市环境中最为普遍且问题最严重的蟑螂种类，是全球90%虫害的罪魁祸首，是细菌、病毒和原生动物病原体的潜在传播媒介（Tatfeng等, 2005; Kassiri等, 2018; Tichafogwe等, 2020），同时其存在还会加剧城市地区的哮喘和过敏问题（Arruda等, 2001）。传统上，控制德国小蠊主要依赖合成化学杀虫剂（Rust, 1995），但这种方法引发了关于环境毒性、健康风险以及目标种群抗药性发展的日益关注（Tisgratog等, 2023）。因此，人们正在寻找替代策略来管理这些有害昆虫。

基于植物的杀虫剂因其对自然、健康和安全的影响而受到越来越多的重视。它们是一种环保的害虫控制方法，因为它们可生物降解且对非目标物种的危害较小（Sarkar和Kshirsagar, 2014; Santhoshkumar等, 2024）。由于这些杀虫剂来源于天然资源，它们减轻了生态系统的化学负担，保持了土壤、水和空气的清洁（Souto等, 2021）。此外，这些生物杀虫剂被视为更安全的蚊虫控制方法，能够解决与合成杀虫剂相关的抗药性和健康风险问题（?engül Demirak和Canpolat, 2022; Santhoshkumar等, 2024）。这些天然产物来自植物的不同部分，如叶子、种子和精油，含有生物活性化合物，如生物碱、萜类化合物、酚类和黄酮类。例如，Moringa oleifera中的生物碱可导致Tribolium castaneum的高死亡率（Ghada等, 2025），而Lantana camara精油中的萜类化合物具有强烈的杀虫效果（Kumar等, 2024），黄酮类和酚类通过抗氧化和协同作用增强杀虫效果（Diwan等, 2024）。这些物质通过幼虫杀灭、成虫杀灭和驱避等多种机制发挥杀虫作用。其中，抑制几丁质合成是一种关键机制，它会干扰昆虫外骨骼的发育，导致蜕皮失败并最终导致死亡。某些生物活性物质还通过干扰蜕皮激素和幼虫激素受体来阻碍正常生长、变态和繁殖过程（Ishaaya, 2012）。另有研究表明，像尼古丁这样的生物碱作为烟碱型乙酰胆碱受体的激动剂，会干扰神经传导并迅速使昆虫麻痹（Yu等, 2025）。此外，一些植物化合物会改变Ryanodine受体，导致肌肉细胞无控制地释放钙离子，最终导致昆虫死亡（Shivanandappa和Rajashekar, 2014）。除了神经毒性外，许多植物化合物还具有调节生长的作用，例如印楝素会通过干扰重要激素途径抑制蜕皮和繁殖（Shivanandappa和Rajashekar, 2014; Yu等, 2025）。值得注意的是，植物的次生代谢产物通常具有强烈的拒食作用，通过生理压力或感官干扰阻止昆虫取食，从而减少作物损害，并可能对昆虫的生长和繁殖能力产生亚致死影响（Koul, 2016; Spochacz等, 2018）。这些多种作用机制降低了昆虫对抗合成杀虫剂产生抗药性的风险（?engül Demirak和Canpolat, 2022; Santhoshkumar等, 2024）。

在这种背景下，生物碱和精油或脂肪油成为生物控制城市昆虫的有希望的解决方案。例如，富含β-咔啉生物碱（如harmine和harmaline）的Peganum harmala提取物表现出杀虫特性（Zhang等, 2020）。特别是从其叶子中提取的醚类提取物对Tribolium castaneum非常有效，可导致高达80%的成虫死亡，并显著减少产卵和成虫出现（Kaur和Srivastava, 2011）。对于Plutella xylostella，Peganum harmala种子的乙醇提取物可导致第三龄幼虫完全死亡，同时显著降低幼虫和蛹的重量以及成虫的出现率（Abbasipour等, 2010）。此外，Peganum harmala种子的总生物碱提取物和分离出的β-咔啉生物碱对Aedes albopictus幼虫表现出强毒性及协同效果（Jiang等, 2023）。Peganum harmala精油也被证明对多种经济上重要的害虫具有杀虫作用（Eltahir和Dahab, 2019）。Eltahir和Dahab（2019）的研究表明，暴露于Peganum harmala精油的Trogoderma granarium幼虫在三天内的LD50值为23.5 μg/mL，死亡率为66%。针对Callosobruchus maculatus和C. chinensis的比较实验也显示，Peganum harmala精油是效力最强的植物来源杀虫剂之一，在1%浓度下可达到80%的致死率（Sabbour和El-Abd, 2022）。尽管目前文献中尚未记录Peganum harmala对德国小蠊的直接影响，但该植物的广泛杀虫活性表明其可能对该昆虫有效。此外，含有多种生物活性化合物（如香芹酮、丁香酚和芳樟醇）的薄荷（Mentha spicata L.）、Syzygium aromaticum（L.）和薰衣草（Lavandula angustifolia Mill.）也可能具有显著的杀虫和驱避效果（Teixeira等, 2014; Chang等, 2004）。

**研究目的**
本研究旨在开发新型天然杀虫剂制剂，以凝胶饵剂的形式针对德国小蠊，结合使用薄荷、薰衣草和Syzygium aromaticum的精油，以及Peganum harmala的脂肪油和生物碱提取物，并评估其杀虫效果。这种综合方法旨在提供一种环保且有效的生物控制策略，以应对这一主要城市害虫。

**研究方法**
**昆虫采集与饲养**
在阿尔及利亚特莱姆森的多个区域（Imama住宅区，纬度：34° 52′ 41.99″ N，经度：?1° 18′ 54.00″ W）使用陷阱手动捕捉德国小蠊，这些陷阱放置在这些昆虫常见的角落。陷阱内装有食物诱饵。根据形态特征（如体型、颜色）通过标准分类键对野外采集的昆虫进行鉴定。

**植物提取物的化学分析**
使用气相色谱-质谱（GC–MS）系统对留兰香和薰衣草精油以及Peganum harmala的脂肪油和生物碱提取物中的化合物进行了鉴定和定量（见补充材料表S1）。留兰香精油的主要成分是d-香芹酮（68.95%），它赋予精油特有的香气和抗痉挛及抗菌特性。

**结论**
评估了植物提取物对德国小蠊成虫的杀虫效果。在高剂量下，薄荷、薰衣草和Syzygium aromaticum的精油，以及Peganum harmala种子的生物碱提取物和脂肪油在48至72小时内可使昆虫100%死亡。这些结果突显了测试物质的变异性但显著的杀虫效果，为开发替代蟑虫控制方法提供了希望。

**数据可用性**
本研究使用和/或分析的数据集仅根据具体请求提供。

**伦理审批**
所有作者均已阅读并理解“作者伦理责任声明”，并遵守了相关要求。

**动物伦理与参与同意**
不适用。

**临床试验编号**
不适用。

**作者贡献声明**
梅卢卡·查伊玛·苏伊亚（Melouka Chaimaa Souiah）：撰写初稿、资源准备、方法设计、数据分析。
穆斯塔法·费尔克达吉（Mustapha Ferkdadji）：撰写初稿、软件开发、方法设计、数据分析。
纳比拉·贝利亚古比-本哈穆（Nabila Belyagoubi-Benhammou）：撰写与编辑、验证、项目监督、调查、概念构思。
拉尔比·贝利亚古比（Larbi Belyagoubi）：撰写与编辑、监督、调查、概念构思。
齐内布·凯德（Zineb Kaid）：撰写初稿、软件开发、数据分析。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。