Blood chemistry correlates of nutritional condition, tissue damage, and stress in migrating juvenile chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha)

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Abstract

We used factor analysis to examine the correlation structure of six multivariate blood chemistry data sets for migrating hatchery and wild juvenile chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha). Fish were sampled (1998–2002) from juvenile fish bypass systems at dams or (one data set) from fish transport barges on the Snake and Columbia rivers. Analyses were performed to determine which blood chemistry analytes covaried, to facilitate interpretation of the data sets, and to provide insight into controlling physiological mechanisms. Four underlying factors were derived from the analyses: (i) a nutritional factor composed of total protein, cholesterol, calcium, and alkaline phosphatase, (ii) a tissue damage factor composed of the enzymes alanine aminotransferase, aspartate aminotransferase, and creatine kinase, (iii) a lipid metabolism factor composed of triacylglycerol lipase and triglycerides, and (iv) a stress factor composed of cortisol, glucose, Na+, and Cl−. Although causal mechanisms cannot be directly inferred from our analyses, findings of published research provide tenable causal mechanisms for the observed structure. The consistency of the correlation structure among data sets suggests that composite (latent) variables may be more reliable indicators of some physiological responses than changes in individual variables.

L'analyse factorielle nous a permis d'examiner la structure de corrélation de six séries multidimensionnelles de données sur la chimie du sang de jeunes saumons quinnat (Oncorhynchus tshawytscha) d'origine sauvage et provenant de piscicultures durant la migration. Les poissons ont été échantillonnés de 1998 à 2002 dans des passes migratoires pour jeunes poissons près de barrages et, pour une série de données, dans des barges de transport de poissons dans les rivières Columbia et Snake. Les analyses ont servi à identifier les paramètres sanguins qui sont en covariation, à faciliter l'interprétation des séries de données et à élucider les mécanismes physiologiques de contrôle. Quatre facteurs sous-jacents apparaissent dans les analyses: (i) un facteur « nutritionnel » comprenant les protéines totales, le cholestérol, le calcium et la phosphatase alcaline, (ii) un facteur de « dommages aux tissus » regroupant les enzymes alanine aminotransférase, aspartate aminotransférase et créatine kinase, (iii) un facteur de « métabolisme des lipides » composé de la triacylglycérol lipase et des triglycérides et (iv) un facteur de « stress » formé du cortisol, du glucose, de Na+ et de Cl−. Bien que les mécanismes causals ne peuvent être déduits de ces analyses, les résultats tirés de la littérature procurent des mécanismes causals crédibles pour expliquer la structure observée. L'uniformité de la structure de corrélation dans les séries de données indique que les variables composites (latentes) peuvent être des indicateurs plus fiables de certaines variations physiologiques que les changements dans les variables individuelles.

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