Mapping Risk and Conservation Potential Across the Indo-Pacific with Reefshark Genomescapes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Overfishing has severely depleted marine populations worldwide, including within protected areas. Illegal and unreported fishing are major contributors to this decline. Large-bodied apex predators such as sharks are among the most affected, with overfishing causing dramatic species declines and ecosystem destabilization due to trophic downgrading. Key barriers to effective marine conservation and management include: Data deficiencies that hinder population benchmarks and impact assessments, limited surveillance, allowing illegal fisheries to disproportionately affect apex predators, and insufficient capacity in vulnerable nations to monitor and protect species within their waters. Our study addresses these challenges through a novel genomic framework that enables assessment of shark population diversity and health, while also improving fisheries traceability by detecting instances of illegal fishing across the Indian and Pacific Oceans. We present the Reefshark Genomescape , the first genome-wide reference database for Indo-Pacific reef sharks, an assessment of genetic diversity, structure, and connectivity of two key species across their Indo-Pacific range and geographic assignment of fished individuals using population-specific genetic signatures. We show that grey reef shark ( Carcharhinus amblyrhynchos ) populations exhibit high genetic diversity, strong population structure, and elevated F st values, with previously unknown connectivity between the central and western Indian Ocean and clear isolation of populations in the Andaman Sea. In contrast, silvertip sharks ( Carcharhinus albimarginatus ) display high connectivity, but show genomic signals of declining population health, supporting a reassessment of their IUCN status. Using supervised machine learning with Monte Carlo cross-validation, we assigned geographic origins to fished grey reef sharks with 96% accuracy. These findings provide critical insights into population structure, connectivity, and health of two ecologically important reef shark species, while establishing a robust method for assigning geographic origin. We anticipate this framework will support regional conservation assessments and targeted management. Moreover, by enabling the identification of fishing hotspots and detection of IUU fishing, it lays the groundwork for a broader traceability system in marine ecosystems. Much like the landmark elephant ivory tracing study, our approach has the potential to transform marine conservation globally. Graphical Abstract We developed the Reefshark Genomescape, a genomic framework for assessing shark population health and fisheries traceability across the Indo-Pacific. Genome-wide data from grey reef and silvertip sharks revealed contrasting patterns, unexpected connectivity, and genomic signals of decline. Geographic assignment of fished individuals reached 96% accuracy, enabling detection of illegal fishing and identification of hotspots. This framework strengthens regional management, supports IUCN reassessments, and lays the foundation for global marine traceability systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».