Исследователи из Института океанографии Скриппса и Калифорнийского политехнического университета разработали метод оценки популяции усатых китов с помощью анализа генетического материала микроорганизмов. Технология повышает точность прогнозирования перемещений морских млекопитающих на 53 процента по сравнению с традиционными системами наблюдений. Результаты работы опубликованы в научном издании PLOS One.

Стандартные методы мониторинга китообразных включают визуальный контроль, фотоидентификацию, спутниковую съемку и акустические датчики. Однако их эффективность снижается из-за широких ареалов миграции животных и того факта, что они редко поднимаются на поверхность. Калифорнийские ученые предложили альтернативный подход, основанный на изучении образцов экологической ДНК в морской воде.

Синие киты, финвалы и горбачи регулярно мигрируют вдоль калифорнийского побережья на участке от Сан-Диего до залива Морро. Во время кормления они фильтруют огромные объемы воды, поглощая криль и зоопланктон. Ученые установили, что присутствие китов сопровождается изменениями в специфических микробных сообществах и составе мелкого планктона. Специалисты собирали образцы воды, выделяли из них генетические маркеры и сопоставляли секвенированные последовательности с эталонными базами данных.

Статистические модели опираются на архивы Калифорнийской программы совместных океанических исследований, которая ведет непрерывный мониторинг морских экосистем на протяжении 77 лет. Сопоставление исторических данных о визуальных наблюдениях за китами с результатами анализа микробной среды подтвердило высокую надежность генетического метода прогнозирования.

Точные данные о маршрутах и плотности распределения китов необходимы для снижения антропогенной нагрузки – в первую очередь для предотвращения столкновений с коммерческими судами, контроля шумового загрязнения и минимизации рисков запутывания животных в рыболовных снастях. По мере удешевления технологии секвенирования этот метод планируют применять для картирования ареалов акул и крупных пелагических рыб.