<i>Rattus</i> population genomics across the Haida Gwaii archipelago provides a framework for guiding invasive species management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasive species have led to precipitous declines in biodiversity, especially in island systems. Brown ( Rattus norvegicus ) and black rats ( R. rattus ) are among the most invasive animals on the planet, with eradication being the primary tool for established island populations. The need for increased research for defining eradication units and monitoring outcomes has been highlighted as a means to maximize success. Haida Gwaii is an archipelago ~100 km off the northern coast of British Columbia, Canada, that hosts globally significant breeding populations of seabirds that are at risk due to invasive rats. Here, we paired sampling of brown ( n = 287) and black ( n = 291) rats across the Haida Gwaii archipelago with genotyping by sequencing (10,770–27,686 SNPs) to investigate patterns of population connectivity and infer levels/direction of gene flow among invasive rat populations in Haida Gwaii. We reconstructed three regional clusters for both species (north, central and south), with proximate populations within regions being largely more related than those that were more distant, consistent with predictions from island biogeography theory. Population assignment of recently detected individuals post‐eradication on Faraday, Murchison and the Bischof Islands revealed all were re‐invaders from Lyell Island, rather than being on‐island survivors. Based on these results, we identified six eradication units constituting single or clusters of islands that would limit the potential for reinvasion, some of which will need to be combined with biosecurity measures. Overall, our results highlight the importance of targeted research prior to conducting eradications and demonstrate a framework for applying population genomics for guiding invasive species management in island systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».