Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
YL
Yawei Li
Author with expertise in Species Distribution Modeling and Climate Change Impacts
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(38% Open Access)
Cited by:
5
h-index:
53
/
i10-index:
372
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Same law, diverging practice: comparative analysis of Endangered Species Act consultations by two federal agencies

Megan Evansen et al.Jul 19, 2017
ABSTRACT Evaluating how wildlife conservation laws are implemented is critical for safeguarding biodiversity. Two agencies, the U.S. Fish and Wildlife Service and National Marine Fisheries Service (FWS and NMFS; Services collectively), are responsible for implementing the U.S. Endangered Species Act (ESA), which requires federal protection for threatened and endangered species. FWS and NMFS’ comparable role for terrestrial and marine taxa, respectively, provides the opportunity to examine how implementation of the same law varies between agencies. We analyzed how the Services implement a core component of the ESA, section 7 consultations, by objectively assessing the contents of >120 consultations on sea turtle species against the requirements in the Services’ consultation handbook, supplemented with in-person observations from Service biologists. Our results showed that NMFS consultations were 1.40 times as likely to have higher completeness scores than FWS consultations given the standard in the handbook. Consultations tiered from an FWS programmatic consultation inherited higher quality scores of generally more thorough programmatic consultations, indicating that programmatic consultations could increase the quality of consultations while improving efficiency. Both agencies commonly neglected to account for the effects of previous consultations and the potential for compounded effects on species. From these results, we recommend actions that can improve quality of consultation, including the use of a single database to track and integrate previously authorized harm in new analyses and the careful but more widespread use of programmatic consultations. Our study reveals several critical shortfalls in the current process of conducting ESA section 7 consultations that the Services could address to better safeguard North America’s most imperiled species.
0
Paper
Citation3
0
Save
0

Unsupervised clustering analysis of SARS-Cov-2 population structure reveals six major subtypes at early stage across the world

Yawei Li et al.Sep 4, 2020
Identifying the population structure of the newly emerged coronavirus SARS-CoV-2 has significant potential to inform public health management and diagnosis. As SARS-CoV-2 sequencing data accrued, grouping them into clusters is important for organizing the landscape of the population structure of the virus. Due to the limited prior information on the newly emerged coronavirus, we utilized four different clustering algorithms to group 16,873 SARS-CoV-2 strains, which automatically enables the identification of spatial structure for SARS-CoV-2. A total of six distinct genomic clusters were identified using mutation profiles as input features. Comparison of the clustering results reveals that the four algorithms produced highly consistent results, but the state-of-the-art unsupervised deep learning clustering algorithm performed best and produced the smallest intra-cluster pairwise genetic distances. The varied proportions of the six clusters within different continents revealed specific geographical distributions. In particular, our analysis found that Oceania was the only continent on which the strains were dispersively distributed into six clusters. In summary, this study provides a concrete framework for the use of clustering methods to study the global population structure of SARS-CoV-2. In addition, clustering methods can be used for future studies of variant population structures in specific regions of these fast-growing viruses.
0
Paper
Citation2
0
Save
0

Recovery Units under the Endangered Species Act could be used more widely

Michael Evans et al.Mar 17, 2020
Recovering species is one of the main goals of the Endangered Species Act (ESA). In the face of limited budgets, diverse tools are needed to find efficient solutions. Recovery units may be one such tool - designated portions of a species’ range that must be recovered individually before an entire species can be considered recovered. Recovery units allow for spatial flexibility in recovery goals and may be used in regulatory decisions such as section 7 consultation. Despite their availability, there is very little information on how recovery units have been developed and used. We mined available public data to determine the number and types of species for which recovery units have been designated; evaluated species and geographic characteristics associated with recovery unit designation; and examined how recovery units have been used in the implementation of the ESA, such as during consultation. We found 49 listed species have designated recovery units through 2017, and that these species had similar characteristics. Namely, they had relatively large ranges and were well-studied. We found taxonomic biases in recovery unit designation as well, with fish species being disproportionately likely to have recovery units and plants disproportionately less. Improvements in recovery priority numbers among species with recovery units indicate that the theoretical benefits of this tool may have translated to improved status. These data indicate that recovery units could be applied to more wide-ranging species to improve recovery under the ESA.
0

Genetic load and mutational meltdown in cancer cell populations

Yuezheng Zhang et al.Oct 5, 2017
Large and non-recombining genomes are prone to accumulating deleterious mutations faster than natural selection can purge (Muller's ratchet). A possible consequence would then be the extinction of small populations. Relative to most single-cell organisms, cancer cells, with large and non-recombining genomes, could be particularly susceptible to such "mutational meltdown". Curiously, deleterious mutations in cancer cells are rarely noticed despite the strong signals in cancer genome sequences. Here, by monitoring single-cell clones from HeLa cell lines, we characterize deleterious mutations that retard cell proliferation. The main mutational events are copy number variations (CNVs), which happen at an extraordinarily high rate of 0.29 events per cell division. The average fitness reduction, estimated to be 18% per mutation, is also very high. HeLa cell populations therefore have very substantial genetic load and, at this level, natural population would likely experience mutational meltdown. We suspect that HeLa cell populations may avoid extinction only after the population size becomes large. Because CNVs are common in most cell lines and cancer tissues, the observations hint at cancer cells' vulnerability, which could be exploited by therapeutic strategies.
0

Data indicate the importance of expert agencies in conservation policy.

Michael Evans et al.Sep 24, 2018
Data on the implementation of laws and policies are essential to the evaluation and improvement of governance. For conservation laws like the U.S. Endangered Species Act (ESA), such data can inform actions that may determine the persistence or extinction of species. A central but controversial part of the ESA is section 7, which requires federal agencies to conserve threatened and endangered species. One way they do this is by consulting with expert agencies for the ESA, the U.S. Fish and Wildlife Service (FWS) and the National Marine Fisheries Service (NMFS), on actions they may undertake that impact listed species. Using data from all 24,893 consultations recorded by NMFS from 2000 through 2017, we show that federal agencies misestimated the effects of their actions on listed species in 21% of consultations, relative to the conclusions reached by NMFS. In 71% of these cases the federal agency underestimated the effects of their action. Those discrepancies were particularly important for the conservation of 14 species in 22 consultations, where the agency concluded that its action would not harm a species, while NMFS determined the action would jeopardize these species existence. Patterns of misestimation varied among federal agencies, and some of the agencies most frequently involved in consultation also frequently misestimated their effects. Jeopardy conclusions were very rare (about 0.3% of consultations) with a few project types more likely to lead to jeopardy. These data highlight the importance of consultation with the expert agencies and reveal opportunities to make the consultation process more effective.
1

Fast anther dehiscence state recognition system establishing by deep learning to screen heat tolerant cotton

Zhihao Tan et al.Nov 11, 2021
Abstract Cotton is one of the most economically important crops in the world. The fertility of male reproductive organs is a key determinant of cotton yield. The anther dehiscence or indehiscence directly determine the probability of fertilization in cotton. Thus, the rapid and accurate identification of cotton anther dehiscence status is important for judging anther growth status and promoting genetic breeding research. The development of computer vision technology and the advent of big data have prompted the application of deep learning techniques to agricultural phenotype research. Therefore, two deep learning models (Faster R-CNN and YOLOv5) were proposed to detect the number and dehiscence status of anthers. The single-stage model based on YOLOv5 has higher recognition efficiency and the ability to deploy to the mobile end. Breeding researchers can apply this model to terminals to achieve a more intuitive understanding of cotton anther dehiscence status. Moreover, three improvement strategies of Faster R-CNN model were proposed, the improved model has higher detection accuracy than YOLOv5 model. In addition, the percentage of dehiscent anther of randomly selected 30 cotton varieties were observed from cotton population under normal temperature and high temperature (HT) conditions through the integrated Faster R-CNN model and manual observation. The result showed HT varying decreased the percentage of dehiscent anther in different cotton lines, consistent with the manual method. Thus, this system can help us to rapid and accurate identification of HT-tolerant cotton. One sentence summary The deep learning technique was applied to identify the anther dehiscence state for the first time to quickly screen heat tolerant cotton varieties and help to explore key genetic improvement genes.
0

Recovery plans need better science to support decisions that allow species to decline in abundance but be recovered

Yawei Li et al.Feb 28, 2020
The U.S. Endangered Species Act (ESA) is widely considered the strongest biodiversity conservation law in the world. Part of its strength comes from the mandate to use the best available science to make decisions under the law, including whether to list a species, setting the criteria for when a species can be considered recovered, and determining when those criteria have been met and a species can be delisted. Both biological status and threat factors are considered at each stage of the listing and delisting process. In most cases, conservation science would suggest that species at risk enough to be listed under the Act should be more abundant and secure at delisting than they were at listing. Surprisingly, we identified 130 ESA-listed species that the U.S. Fish and Wildlife Service could consider recovered with fewer populations or individuals than existed at the time of listing. We ask whether their ESA recovery plans present scientific data, rationale, or evidence to support a decline in abundance as part of recovery. We find that almost no plan clearly explains why a decline is allowed. Fewer than half of the plans provide scientific support for a decline in the form of literature references or modeling results. We recommend that the U.S. Fish and Wildlife Service and the National Marine Fisheries Service create a decision support system to inform when species can decline in abundance and still recover, including guidance on (a) the need to explicitly address the declines and (b) the science used to support the decisions.
0
0
Save