Life on the edge: a new toolbox for population-level climate change vulnerability assessments
Life on the edge: a new toolbox for population-level climate change vulnerability assessments
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边缘生活：人口层面气候变化脆弱性评估的新工具箱
DOI：
10.1101/2023.06.23.543988
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Barratt C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Barratt C
全球变化正在影响地球上所有栖息地的生物多样性。气候条件变化和其他人类活动带来的新的选择压力正在许多物种的地理范围内产生异质的生态和进化反应。然而，我们目前缺乏标准化和可重复的工具来有效预测由此产生的物种对衰退或范围变化的脆弱性模式。我们开发了一个信息工具箱，集成了生态、环境和基因组数据和分析（环境差异性、物种分布模型、景观连接性、中性和适应性遗传多样性、基因型-环境关联和基因组偏移）来估计种群脆弱性。在我们的工具箱中，函数和数据结构以标准化的方式编码，因此它适用于可获得适当数据的任何物种或地理区域，例如个体或群体采样和基因组数据集（例如，RAD‐seq、ddRAD‐seq、全基因组测序数据）代表物种地理范围内的环境变化。为了证明多物种适用性，我们将我们的工具箱应用于三个地理参考基因组数据集，用于共同发生的东非多刺芦苇蛙（Afrixalus fornasini，A. delicatusandA.森林蝙蝠），以预测其人口的脆弱性，以及证明范围损失预测的基础上，适应性变化，可以准确地复制从以前的研究使用的数据为两个欧洲蝙蝠物种（鼠耳蝠escaleraiandM。我们的框架为大规模、多物种基因组数据集在一个新的气候变化脆弱性框架中发挥作用奠定了基础，以量化基于暴露、敏感性和景观障碍的遗传多样性、局部适应、范围转移和种群脆弱性的种内差异。
Global change is impacting biodiversity across all habitats on earth. New selection pressures from changing climatic conditions and other anthropogenic activities are creating heterogeneous ecological and evolutionary responses across many species' geographic ranges. Yet we currently lack standardised and reproducible tools to effectively predict the resulting patterns in species vulnerability to declines or range changes.We developed an informatic toolbox that integrates ecological, environmental and genomic data and analyses (environmental dissimilarity, species distribution models, landscape connectivity, neutral and adaptive genetic diversity, genotype‐environment associations and genomic offset) to estimate population vulnerability. In our toolbox, functions and data structures are coded in a standardised way so that it is applicable to any species or geographic region where appropriate data are available, for example individual or population sampling and genomic datasets (e.g. RAD‐seq, ddRAD‐seq, whole genome sequencing data) representing environmental variation across the species geographic range.To demonstrate multi‐species applicability, we apply our toolbox to three georeferenced genomic datasets for co‐occurring East African spiny reed frogs (Afrixalus fornasini, A. delicatusandA. sylvaticus) to predict their population vulnerability, as well as demonstrating that range loss projections based on adaptive variation can be accurately reproduced from a previous study using data for two European bat species (Myotis escaleraiandM. crypticus).Our framework sets the stage for large scale, multi‐species genomic datasets to be leveraged in a novel climate change vulnerability framework to quantify intraspecific differences in genetic diversity, local adaptation, range shifts and population vulnerability based on exposure, sensitivity and landscape barriers.
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