Возможно, исчезновение мелких зверьков не так заметно, как сокращение численности львов или панд. Но этот тихий кризис наносит огромный удар по биологическому разнообразию. Эти небольшие млекопитающие — важнейшие индикаторы здоровья экосистем, однако отслеживать их невероятно сложно. Многие виды, обитающие в разных условиях, выглядят почти одинаково. Теперь ученые нашли решение: они научились безошибочно определять виды по отпечаткам лап. Точность нового метода достигает 96%. Исследование опубликовали в журнале Frontiers in Ecology and Evolution.

«У нас было две главные цели, — поясняет доктор Зои Джуэлл из Школы окружающей среды Николаса при Университете Дьюка (США). — Первая — найти более эффективный, этичный и научно обоснованный способ следить даже за самыми малочисленными видами. Вторая — создать надежный и универсальный показатель здоровья экосистем, который можно будет применять регулярно».

Большая роль маленьких зверьков

Мелкие млекопитающие, такие как мышевидные грызуны и землеройки, играют важную роль в природе: они разносят семена, рыхлят почву и служат кормом для хищников. При этом они очень чутко реагируют на любые изменения среды — загрязнение, изменение климата. Поэтому колебания их численности — один из первых сигналов о неблагополучии в экосистеме.

Проблема в том, что многие из этих видов — так называемые «скрытые» виды. Они практически неразличимы внешне, но генетически и экологически абсолютно разные. Классический пример — два вида африканских прыгунчиков, или сенги: восточный скальный сенги и бушвельдский сенги. Для человеческого глаза они — близнецы.

«Часто отличить такие незаметные виды можно только с помощью анализа ДНК, — объясняет доктор Джуэлл. — Но это медленный, дорогой и инвазивный метод: нужно поймать животное и взять у него образец ткани. А знать, кто есть кто, критически важно. Ведь хотя эти виды выглядят одинаково, они сталкиваются с разными угрозами и выполняют разные роли в природе. Например, один из наших сенги живет только среди скал, а другой — на песчаных почвах. Каждый из них — самостоятельный индикатор состояния своей среды».

Однако между сенги есть одно важное различие — строение их лап. Ученые предположили, что следы двух видов будут различаться, и обучили компьютерную модель видеть эти отличия.

Охота за отпечатками

Полевые работы проходили в двух заповедниках Южной Африки — Телперион и Тсвалу Калахари. Ученые сделали неожиданное открытие: восточный скальный сенги, который, как считалось, обитает только в скалистых районах, был найден и в песчаной местности заповедника Тсвалу. Это лишний раз подтвердило, как мало мы знаем о распространении таких скрытых видов и как необходим точный мониторинг.

Для сбора «образцов подписи» зверьков ловили гуманными ловушками с приманкой — смесью овсянки и арахисового масла. Затем каждое животное ненадолго помещали в специальную коробку для снятия отпечатков. На дне лежала бумага с угольной пылью: пробежав по ней, сенги оставляли четкие следы. После этого зверьков сразу отпускали на волю в месте поимки.

Как компьютер учился читать следы

Полученные изображения следов обработали с помощью специальной программы для морфометрии, которая измеряет форму и размер. Ученые сосредоточились на отпечатках передних лап — они были наиболее четкими и информативными. Программа выделила более сотни возможных признаков: длину пальцев, ширину подушечек, углы между ними.

Затем с помощью статистического анализа исследователи отобрали девять самых диагностических признаков, которые лучше всего отличают один вид от другого. Эти «цифровые отпечатки» и легли в основу модели.

Точность на уровне ДНК-теста

Когда модель протестировали на новых, ранее не виденных следах, результаты оказались впечатляющими. Точность идентификации вида составила от 94 до 96% в различных тестах. Это значит, что технология работает почти так же надежно, как генетический анализ, но при этом она неинвазивна, дешева и дает результат практически мгновенно.

Теперь, просто фотографируя следы в природе, ученые смогут определять, какие виды присутствуют на территории, отслеживать изменения в их численности и границах ареалов. Это настоящий прорыв для долгосрочного мониторинга биоразнообразия.

В планах исследователей — обучить аналогичные модели для других пар скрытых видов по всему миру, а также сравнить эффективность метода с другими неинвазивными подходами, например, с анализом ДНК из окружающей среды (eDNA).