Abstract. Reports of malformed amphibians and global amphibian declines have led to public concern, particularly because amphibians are thought to be indicator species of overall environmental health. The topic also draws scientific attention because there is no obvious, simple answer to the question of what is causing amphibian declines? Complex interactions of several anthropogenic factors are probably at work, and understanding amphibian declines may thus serve as a model for understanding species declines in general. While we have fewer answers than we would like, there are six leading hypotheses that we sort into two classes. For class I hypotheses, alien species, over‐exploitation and land use change, we have a good understanding of the ecological mechanisms underlying declines; these causes have affected amphibian populations negatively for more than a century. However, the question remains as to whether the magnitude of these negative effects increased in the 1980s, as scientists began to notice a global decline of amphibians. Further, remedies for these problems are not simple. For class II hypotheses, global change (including UV radiation and global climate change), contaminants and emerging infectious diseases we have a poor, but improving understanding of how each might cause declines. Class II factors involve complex and subtle mechanistic underpinnings, with probable interactions among multiple ecological and evolutionary variables. They may also interact with class I hypotheses. Suspected mechanisms associated with class II hypotheses are relatively recent, dating from at least the middle of the 20th century. Did these causes act independently or in concert with pre‐existing negative forces of class I hypotheses to increase the rate of amphibian declines to a level that drew global attention? We need more studies that connect the suspected mechanisms underlying both classes of hypotheses with quantitative changes in amphibian population sizes and species numbers. An important step forward in this task is clarifying the hypotheses and conditions under which the various causes operate alone or together.

A major objective of ecology is to understand how ecological processes limit population connectivity and species' distributions. By spatially quantifying ecological components driving functional connectivity, we can understand why some locally suitable habitats are unoccupied, resulting in observed discontinuities in distribution. However, estimating connectivity may be difficult due to population stochasticity and violations of assumptions of parametric statistics. To address these issues, we present a novel application of Random Forests to landscape genetic data. We address the effects of three key ecological components on Bufo boreas connectivity in Yellowstone National Park: ecological process, scale, and hierarchical organization. Habitat permeability, topographic morphology, and temperature-moisture regime are all significant ecological processes associated with B. boreas connectivity. Connectivity was influenced by growing-season precipitation, 1988 Yellowstone fires, cover, temperature, impervious surfaces (roads and development), and topographic complexity (56% variation explained). We found that habitat permeability generally operates on fine scales, while topographic morphology and temperature-moisture regime operate across multiple scales, thus demonstrating the importance of cross-scale analysis for ecological interpretation. In a hierarchical analysis, we were able to explain more variation within genetic clusters as identified using Structure (a Bayesian algorithm) (74%; dispersal cover, growing-season precipitation, impervious surfaces) as opposed to between genetic clusters (45%; ridgelines, hot, dry slopes, length of hot season, and annual precipitation). Finally, the analytical methods we developed are powerful and can be applied to any species or system with appropriate landscape and genetic data.

Abstract Understanding how and why populations evolve is of fundamental importance to molecular ecology. Restriction site‐associated DNA sequencing ( RAD seq), a popular reduced representation method, has ushered in a new era of genome‐scale research for assessing population structure, hybridization, demographic history, phylogeography and migration. RAD seq has also been widely used to conduct genome scans to detect loci involved in adaptive divergence among natural populations. Here, we examine the capacity of those RAD seq‐based genome scan studies to detect loci involved in local adaptation. To understand what proportion of the genome is missed by RAD seq studies, we developed a simple model using different numbers of RAD ‐tags, genome sizes and extents of linkage disequilibrium (length of haplotype blocks). Under the best‐case modelling scenario, we found that RAD seq using six‐ or eight‐base pair cutting restriction enzymes would fail to sample many regions of the genome, especially for species with short linkage disequilibrium. We then surveyed recent studies that have used RAD seq for genome scans and found that the median density of markers across these studies was 4.08 RAD ‐tag markers per megabase (one marker per 245 kb). The length of linkage disequilibrium for many species is one to three orders of magnitude less than density of the typical recent RAD seq study. Thus, we conclude that genome scans based on RAD seq data alone, while useful for studies of neutral genetic variation and genetic population structure, will likely miss many loci under selection in studies of local adaptation.

Abstract Understanding the genetic basis of species adaptation in the context of global change poses one of the greatest challenges of this century. Although we have begun to understand the molecular basis of adaptation in those species for which whole genome sequences are available, the molecular basis of adaptation is still poorly understood for most non‐model species. In this paper, we outline major challenges and future research directions for correlating environmental factors with molecular markers to identify adaptive genetic variation, and point to research gaps in the application of landscape genetics to real‐world problems arising from global change, such as the ability of organisms to adapt over rapid time scales. High throughput sequencing generates vast quantities of molecular data to address the challenge of studying adaptive genetic variation in non‐model species. Here, we suggest that improvements in the sampling design should consider spatial dependence among sampled individuals. Then, we describe available statistical approaches for integrating spatial dependence into landscape analyses of adaptive genetic variation.

Abstract Although cancer rarely acts as an infectious disease, a recently emerged transmissible cancer in Tasmanian devils ( Sarcophilus harrisii ) is virtually 100% fatal. Devil facial tumour disease (DFTD) has swept across nearly the entire species’ range, resulting in localized declines exceeding 90% and an overall species decline of more than 80% in less than 20 years. Despite epidemiological models that predict extinction, populations in long-diseased sites persist. Here we report rare genomic evidence of a rapid, parallel evolutionary response to strong selection imposed by a wildlife disease. We identify two genomic regions that contain genes related to immune function or cancer risk in humans that exhibit concordant signatures of selection across three populations. DFTD spreads between hosts by suppressing and evading the immune system, and our results suggest that hosts are evolving immune-modulated resistance that could aid in species persistence in the face of this devastating disease.

Abstract Landscape genomics studies focus on identifying candidate genes under selection via spatial variation in abiotic environmental variables, but rarely by biotic factors such as disease. The Tasmanian devil ( Sarcophilus harrisii ) is found only on the environmentally heterogeneous island of Tasmania and is threatened with extinction by a nearly 100% fatal, transmissible cancer, devil facial tumor disease (DFTD). Devils persist in regions of long-term infection despite epidemiological model predictions of species’ extinction, suggesting possible adaptation to DFTD. Here, we test the extent to which spatial variation and genetic diversity are associated with the abiotic environment and/or by DFTD. We employ genetic-environment association (GEAs) analyses using a RAD-capture panel consisting of 6,886 SNPs from 3,286 individuals sampled pre- and post-disease arrival. Pre-disease, we find significant correlations of allele frequencies with environmental variables, including 349 unique loci linked to 64 genes, suggesting local adaptation to abiotic environment. Following DFTD arrival, however, we detected few of the pre-disease candidate loci, but instead frequencies of candidate loci linked to 14 genes correlated with disease prevalence. Loss of apparent signal of abiotic local adaptation following disease arrival suggests swamping by the strong selection imposed by DFTD. Further support for this result comes from the fact that post-disease candidate loci are in linkage disequilibrium with genes putatively involved in immune response, tumor suppression and apoptosis. This suggests the strength GEA associations of loci with the abiotic environment are swamped resulting from the rapid onset of a biotic selective pressure.

Abstract Tasmanian devils ( Sarcophilus harrisii ) are evolving in response to a unique transmissible cancer, devil facial tumour disease (DFTD), first described in 1996. Persistence of wild populations and the recent emergence of a second independently evolved transmissible cancer suggest that transmissible cancers may be a recurrent feature in devils. Here we compared signatures of selection across temporal scales to determine whether genes or gene pathways under contemporary selection (6-8 generations) have also been subject to historical selection (65-85 million years), and test for recurrent selection in devils. First, we used a targeted sequencing approach, RAD-capture, to identify genomic regions subject to rapid evolution in approximately 2,500 devils in six populations as DFTD spread across the species range. We documented genome-wide contemporary evolution, including 186 candidate genes related to cell cycling and immune response. Then we used a molecular evolution approach to identify historical positive selection in devils compared to other marsupials and found evidence of selection in 1,773 genes. However, we found limited overlap across time scales, with historical selection detected in only 16 contemporary candidate genes, and no overlap in enriched functional gene sets. Our results are consistent with a novel, multi-locus evolutionary response of devils to DFTD. Our results can inform management actions to conserve adaptive potential of devils by identifying high priority targets for genetic monitoring and maintenance of functional diversity in managed populations.

A bstract The North American tiger salamander species complex, including its best-known species, the Mexican axolotl, has long been a source of biological fascination. The complex exhibits a wide range of variation in developmental life history strategies, including populations and individuals that undergo metamorphosis, those able to forego metamorphosis and retain a larval, aquatic lifestyle (i.e., paedomorphosis), and those that do both. This life history variation has been assumed to lead to reproductive isolation and speciation, but the degree to which it has shaped population- and species-level divergence is poorly understood. Using a large multi-locus dataset from hundreds of samples across North America, we identified genetic clusters across the geographic range of the tiger salamander complex. These clusters often contain a mixture of paedomorphic and metamorphic taxa, indicating that geographic isolation has played a larger role in lineage divergence than paedomorphosis in this system. This conclusion is bolstered by geography-informed analyses indicating no effect of life history strategy on population genetic differentiation and by model-based analyses demonstrating gene flow between adjacent metamorphic and paedomorphic populations. This fine-scale genetic perspective on life-history variation establishes a framework for understanding how plasticity, local adaptation, and gene flow contribute to lineage divergence. Many members of the tiger salamander complex are endangered, and the Mexican axolotl is an important model system in regenerative and biomedical research. Our results chart a course for more informed use of these taxa in experimental, ecological, and conservation research. S ignificance S tatement Population structure and speciation are shaped by a combination of biotic and abiotic factors. The tiger salamander complex has been considered to be a key group where life history variation has led to a rapid rate of speciation, driven in large part by the evolution of obligate paedomorphosis–a condition where adults maintain an aquatic, larval phenotype. Using a large multi-locus dataset, we present evidence of gene flow between taxa with different life history strategies, suggesting that obligate paedomorphosis is not a strong driver of speciation in the tiger salamander complex. Many of these nominal taxa are listed as critically endangered, and our genetic results provide information and guidance that will be useful for their conservation.

Emerging infectious diseases increasingly threaten wildlife populations. Most studies focus on managing short-term epidemic properties, such as controlling early outbreaks. Predicting long-term endemic characteristics with limited retrospective data is more challenging. We used individual-based modelling informed by individual variation in pathogen load and transmissibility to predict long-term impacts of a lethal, transmissible cancer on Tasmanian devil (Sarcophilus harrisii) populations. For this, we employed Approximate Bayesian Computation to identify model scenarios that best matched known epidemiological and demographic system properties derived from ten years of data after disease emergence, enabling us to forecast future system dynamics. We show that the dramatic devil population declines observed thus far are likely attributable to transient dynamics. Only 21% of matching scenarios led to devil extinction within 100 years following devil facial tumour disease (DFTD) introduction, whereas DFTD faded out in 57% of simulations. In the remaining 22% of simulations, disease and host coexisted for at least 100 years, usually with long-period oscillations. Our findings show that pathogen extirpation or host-pathogen coexistence are much more likely than the DFTD-induced devil extinction, with crucial management ramifications. Accounting for individual-level disease progression and the long-term outcome of devil-DFTD interactions at the population-level, our findings suggest that immediate management interventions are unlikely to be necessary to ensure the persistence of Tasmanian devil populations. This is because strong population declines of devils after disease emergence do not necessarily translate into long-term population declines at equilibria. Our modelling approach is widely applicable to other host-pathogen systems to predict disease impact beyond transient dynamics.

Whether hybridization generates or erodes species diversity has long been debated, but to date most studies have been conducted at small taxonomic scales. Salamanders (order Caudata) represent a taxonomic order in which hybridization plays a prevalent ecological and evolutionary role. We employed a recently developed model of trait-dependent diversification to test the hypothesis that hybridization impacts the diversification dynamics of species that are currently hybridizing. We find strong evidence supporting this hypothesis, showing that hybridizing salamander lineages have significantly greater net-diversification rates than non-hybridizing lineages. This pattern is driven by concurrently increased speciation rates and decreased extinction rates in hybridizing lineages. Our results support the hypothesis that hybridization can act as a generative force in macroevolutionary diversification.