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Artículo

A predictive model to diagnose pregnancy in guanacos (Lama guanicoe) using non-invasive methods

Marozzi, Antonela AlejandraIcon ; Cantarelli, Verónica InésIcon ; Gomez, Facundo MartinIcon ; Panebianco, AntonellaIcon ; Leggieri, Leonardo RamónIcon ; Gregorio, Pablo FranciscoIcon ; Ponzio, Marina FlaviaIcon ; Carmanchahi, Pablo DanielIcon
Fecha de publicación: 10/2019
Editorial: National Research Council Canada-NRC Research Press
Revista: Canadian Journal of Zoology
ISSN: 0008-4301
e-ISSN: 1480-3283
Idioma: Inglés
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Biología Reproductiva

Resumen

 
Pregnancy status is usually not included in ecological studies because it is difficult to evaluate. The use of non-invasive methods to determine pregnancy, without physically restraining individuals, would enable pregnancy to be included in population studies. In this study, we evaluated sex steroid hormones in plasma and fecal samples from pregnant and non-pregnant females to develop a pregnancy predictive model for guanacos (Lama guanicoe (Müller, 1776)). Samples were obtained during live-shearing management (i.e., capture, shear, and release) of guanacos. Enzyme immunoassays were used to evaluate progesterone (P4) and estradiol (E2) concentrations in plasma and pregnanediol glucuronides (PdG) and conjugated estrogens (EC) in feces. Mean hormonal and fecal metabolite concentrations were significantly higher in pregnant females than in non-pregnant females. A linear relationship was found between each hormone and its fecal metabolite. Finally, hormonal data were combined with an independent source of pregnancy diagnosis such as abdominal ballottement to develop a logistic regression model to diagnose pregnancy in non-handled individuals. The use of predictive models and non-invasive methods might be suitable to incorporate pregnancy information in large-scale population studies on guanaco and other free-ranging ungulates.
 
L’état de gestation n’est généralement pas inclus dans les études écologiques en raison de la difficulté que présente son évaluation. L’utilisation de méthodes non effractives pour déterminer l’état de gestation sans imposer de restriction physique aux spécimens permettrait l’intégration de l’état de gestation aux études démographiques. Nous avons évalué les hormones stéroïdiennes sexuelles dans des échantillons de plasma et de fèces de femelles gravides et non gravides afin d’élaborer un modèle pour prédire l’état de gestation chez les guanacos (Lama guanicoe (Müller, 1776)). Des échantillons ont été prélevés durant la gestion de la tonte (c.-à-d., capture, tonte et lâcher) de guanacos vivants. Des épreuves immunoenzymatiques ont été utilisées pour évaluer les concentrations de progestérone (P4) et d’estradiol (E2) dans le plasma et de glucuronides de prégnandiol (GdP) et d’estrogènes conjugués (EC) dans les fèces. Les concentrations moyennes de métabolites hormonaux et fécaux étaient significativement plus grandes chez les femelles gravides que chez les femelles non gravides. Une relation linéaire est relevée entre chaque hormone et ses métabolites fécaux. Enfin, les données hormonales ont été combinées à une épreuve diagnostique de l’état de gestation indépendante comme le ballottement abdominal afin de produire un modèle de régression logistique pour diagnostiquer la gestation chez des spécimens non manipulés. L’utilisation de modèles prédictifs et de méthodes non effractives pourrait se prêter à l’intégration d’information sur la gestation dans des études démographiques à grande échelle sur les guanacos et d’autres ongulés vivant en liberté.
 
Palabras clave: ENZYME IMMUNOASSAY , FECAL METABOLITES , GUANACO , LAMA GUANICOE , LOGISTIC REGRESSION MODEL , NON-INVASIVE METHODS , WILDLIFE MANAGEMENT
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info:eu-repo/semantics/restrictedAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Unported (CC BY-NC-SA 2.5)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/122234
URL: http://www.nrcresearchpress.com/doi/10.1139/cjz-2019-0070
DOI: https://doi.org/10.1139/cjz-2019-0070
Colecciones
Articulos(INIBIOMA)
Articulos de INST. DE INVEST.EN BIODIVERSIDAD Y MEDIOAMBIENTE
Articulos(INICSA)
Articulos de INSTITUTO DE INVESTIGACIONES EN CIENCIAS DE LA SALUD
Citación
Marozzi, Antonela Alejandra; Cantarelli, Verónica Inés; Gomez, Facundo Martin; Panebianco, Antonella; Leggieri, Leonardo Ramón; et al.; A predictive model to diagnose pregnancy in guanacos (Lama guanicoe) using non-invasive methods; National Research Council Canada-NRC Research Press; Canadian Journal of Zoology; 98; 1; 10-2019; 13-20
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