A MULTIMOLECULAR PERSPECTIVE ON THE SUCCESS OF WOLF RECOVERY AND RELOCATION
Notice bibliographique
Résumé
With global biodiversity in decline and many species isolated in fragmented habitats, conservation efforts increasingly rely on natural recolonization and translocation to restore ecosystems. These strategies face challenges such as genetic erosion and habitat limitations, highlighting the need for effective monitoring practices. This research assesses the success of wolf recovery initiatives by examining long-term genetic and genomic health using both traditional and advanced molecular methods. First, we investigated the genetic health of 19 gray wolves (Canis lupus) relocated to Isle Royale National Park to restore ecosystem balance. Initial genetic assessments with microsatellites found that these wolves had genetic diversity metrics similar to other western Great Lakes (WGL) populations. However, wolves from a single translocation source, Michipicoten Island, Ontario, consisted of a family group, raising concerns about the retention of genetic variation. Agent-based models (ABMs) predicted a decline in genetic variation over the next 50 years, emphasizing the need for continued monitoring and possibly further relocations to prevent genetic erosion. Second, we developed a genotyping-in-thousands (GTseq) single nucleotide polymorphism (SNP) panel to monitor wolves on Isle Royale post-translocation. Traditional genetic methods for monitoring wildlife like microsatellites often suffer from allelic dropout and genotyping errors. Our findings indicate the GTseq panel contained low genotyping error (0.2%) and the ability to genotype samples with DNA concentrations as low as 0.05ng/μL, enabling reliable individual identification and pedigree reconstruction from noninvasive samples. Further, we found the panel could differentiate gray wolves, eastern wolves (C. lycaon), coyotes (C. latrans), domestic dogs (C. lupus familiaris), and red foxes (Vulpes vulpes). Given our findings, GTseq offers promise for efficient, long-term genetic monitoring. Third, we implemented the GTseq SNP panel for long-term monitoring of relocation success on Isle Royale. Our results showed increased inbreeding since relocation, though levels remained well below those associated with severe inbreeding depression. The increased inbreeding is mainly driven by a single breeding pair of full siblings translocated from Michipicoten Island, raising questions about the mechanisms that drive kin avoidance in gray wolves when mate selection is limited. Empirically informed ABMs projected that natural migration alone will not counteract inbreeding, emphasizing the importance of periodic translocations to maintain genetic viability. This highlights the value of noninvasive genetic monitoring to inform management decisions. Last, we assessed the success of natural recolonization for gray wolves in the WGL using genomic diversity as an index of adaptive potential. Our findings show that recent gray wolf expansions, particularly in
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».