Molecular insights into the invasion dynamics of Carcinus crabs in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Knowledge of the introduction history and spread dynamics of invasive species can provide important insights for management (Ens et al. in Environ Rev (in press), 2022), however such information is often unavailable for accidental introductions. Here we infer how the European shore crab, Carcinus maenas , and its congener, the Mediterranean shore crab, C. aestuarii , were introduced to and spread within South Africa. We do this using nuclear microsatellite data and Bayesian assignment tests and Approximate Bayesian Computation (ABC) modelling that included samples from the native and other invasive ranges of these two species. We also compared the genetic diversity and structure of one of the South African populations during and after intensive management, with that of another, unmanaged, population. South African populations had higher genetic diversity than invasive Carcinus populations from elsewhere in the world. Moreover, the ABC analyses suggest that South African populations originated from an admixture event between individuals of C. maenas from a population in the native range and an invasive population from Canada. We also identified instances of hybridisation between Carcinus maenas and C. aestuarii in South Africa. South African populations showed no genetic structure, suggesting either extensive migration between them or that populations arose from the same initial introduction. Management of Carcinus did not affect genetic diversity or structure, and we suspect that the management duration was insufficient to target a full generation of crabs. Together these results suggest multiple introductions and/or high propagule pressure to South Africa, crab (larval or adult) movement between existing populations, and some hybridisation. For eradication from South Africa to be achieved, management would need to concurrently target all known invasive populations and clearly establish that new introductions could be prevented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».