RESUMO
Non-native species have invaded most parts of the world, and the invasion process is expected to continue and accelerate. Because many invading non-native species are likely to become permanent inhabitants, future consideration of species-area relationships (SARs) should account for non-native species, either separately or jointly with native species. If non-native species occupy unused niches and space in invaded areas and extinction rate of native species remains low (especially for plants), the resultant SARs (with both native and non-native species) will likely be stronger. We used published and newly compiled data (35 data sets worldwide) to examine how species invasions affect SARs across selected taxonomic groups and diverse ecosystems around the world. We first examined the SARs for native, non-native, and all species. We then investigated with linear regression analyses and paired or unpaired t tests how degree of invasion (proportion of non-native species) affected postinvasion SARs. Postinvasion SARs for all species (native plus non-native) became significantly stronger as degree of invasion increased (r2 = 0.31, p = 0.0006), thus, reshaping SARs worldwide. Overall, native species still showed stronger and less variable SARs. Also, slopes for native species were steeper than for non-native species (0.298 vs. 0.153). There were some differences among non-native taxonomic groups in filling new niches (especially for birds) and between islands and mainland ecosystems. We also found evidence that invasions may increase equilibrial diversity. Study of such changing species-area curves may help determine the probability of future invasions and have practical implications for conservation.
Efectos Globales de las Especies No Nativas sobre las Relaciones Especie-Área Resumen Las especies no nativas han invadido la mayor parte del mundo y se espera que el proceso de invasión continúe y se acelere. Ya que muchas especies invasoras no nativas probablemente se conviertan en habitantes permanentes, la consideración a futuro de las relaciones especie-área (REA) debería considerar a las especies no nativas, ya sea por separado o en conjunto con las especies nativas. Si las especies no nativas ocupan nichos sin usar y el espacio en las áreas invadidas y la tasa de extinción de las especies nativas permanecen bajas (especialmente para las plantas), las REA resultantes (tanto con las especies nativas como las no nativas) probablemente sean más fuertes. Usamos datos publicados y recientemente compilados (35 conjuntos de datos mundiales) para examinar cómo las invasiones de especies afectan a las REA en grupos taxonómicos selectos y en diversos ecosistemas en todo el mundo. Primero examinamos las REA para todas las especies, así como para las nativas y las no nativas. Después investigamos con análisis de regresión lineal y pruebas t emparejadas o no emparejadas cómo afectó el grado de invasión (proporción de la especie no nativa) a las REA post-invasión. Las REA post-invasión para todas las especies (nativas más no nativas) se volvieron significativamente más fuertes conforme incrementó el grado de invasión (r2 = 0.31, p = 0.0006), remodelando así las REA en todo el mundo. En general, las especies nativas todavía mostraron REA más fuertes y menos variables. De igual manera, las pendientes de las especies nativas fueron más pronunciadas para las especies no nativas (0.298 vs. 0.153). Hubo algunas diferencias entre los grupos taxonómicos no nativos al llenar nichos nuevos (especialmente para las aves) y entre las islas y los ecosistemas de tierra firme. También encontramos evidencias de que las invasiones pueden incrementar la diversidad equilibrada. El estudio de dichas curvas cambiantes de relación especie-área podría ayudar a determinar la probabilidad de las futuras invasiones y tener implicaciones prácticas para la conservación.
Assuntos
Ecossistema , Espécies Introduzidas , Animais , Conservação dos Recursos Naturais , Ilhas , PlantasRESUMO
Structured illumination microscopy (SIM) surpasses the optical diffraction limit and offers a two-fold enhancement in resolution over diffraction limited microscopy. However, it requires both intense illumination and multiple acquisitions to produce a single high-resolution image. Using deep learning to augment SIM, we obtain a five-fold reduction in the number of raw images required for super-resolution SIM, and generate images under extreme low light conditions (at least 100× fewer photons). We validate the performance of deep neural networks on different cellular structures and achieve multi-color, live-cell super-resolution imaging with greatly reduced photobleaching.
