Новый инновационный проект обнаружил, что следы животных содержат достаточно ДНК, чтобы можно было идентифицировать виды. Ученые традиционно полагались на снежные следы и фотоловушки для наблюдения за популяциями редких хищников, таких как канадская рысь, рыбаки и росомахи. Эти традиционные методы могут рассказать часть, но не всю историю популяции животных, и иногда трудно подтвердить идентификацию вида.
В ходе исследования, проведенного Лесной службой Министерства сельского хозяйства США, были собраны образцы снега со следов животных в известных местах обитания животных в ошейниках или сфотографированных. ДНК была извлечена из этих образцов и проанализирована с помощью передовых геномных инструментов и недавно разработанных молекулярно-генетических анализов для идентификации каждого вида. Они обнаружили, что эти анализы положительно обнаруживают ДНК каждого вида в различных образцах снега и превзошли традиционные лабораторные методы на ранее не поддающихся обнаружению генетических образцах, что позволяет предположить, что этот метод может революционизировать зимние исследования редких видов, значительно сократив или устранив ошибочные определения и пропущенные обнаружения.
«Это было самое безумное, мы говорили о том, как мы используем экологическую ДНК для обнаружения водных видов, и думали, может быть, мы могли бы сделать то же самое со снегом, поскольку это, в конце концов, просто вода», - сказал Томас Франклин. ученый из Национального центра геномики лесной службы Министерства сельского хозяйства США по сохранению дикой природы и рыбы, который является ведущим автором исследования. «Это исследование показывает, что нестандартное мышление и сотрудничество с исследователями из других дисциплин могут принести реальные дивиденды с точки зрения инноваций и научных достижений."
Наблюдение за редкими хищниками зимой с использованием традиционных методов может занять много времени, дорого и опасно. «Эта новая техника может оставить в прошлом ошибочную идентификацию следов», - сказала Джесси Голдинг, соавтор исследования и ученый из Лесной службы Министерства сельского хозяйства США. Для менеджеров это означает повышение эффективности и точности, а также то, что будет доступна более качественная информация, которая поможет сохранить эти виды беспокойства.