Аннотация. Изучали склеритограммы чешуи пеляди Coregonus peled известного возраста, выращенного в контролируемых условиях. Установили высокую коррелятивную связь между температурой воды и межсклеритными расстояниями. Содержание рыб в контролируемых условиях с использованием установок замкнутого водоснабжения (УЗВ) позволяет формировать естественные метки на чешуе рыб. Результаты исследований свидетельствуют о возможности прижизненного контроля индивидуальной скорости роста рыб по чешуе. Предполагается использовать склеритограммы чешуи для мечения и в селекционных работах по бонитировке половозрелых рыб в процессе формирования маточного стада.
Ключевые слова: пелядь, Coregonus peled, скорость роста рыб, чешуя, склеритограммы, мечение.
Abstract. We studied the scale curves of the Coregonus peled of known age in grown under controlled conditions. A high correlation was found between water temperature and interscleritic distances. Keeping fish under controlled conditions in Recirculation Aquaculture System (RAS) provide the formation of natural marks on fish scales. The research result show us the possibility’s to indicate grow rate on fish scale alive. It is suppose to use scale curves for fish tagging and in selection work for making broodstock.
Key words: peled, Coregonus peled, fish growth rate, scales, scale curves, fish tagging
Введение. Разработке ретроспективных методов исследований индивидуального роста рыб по чешуе посвящено много работ [1, 12, 14]. Определение индивидуальных особенностей роста рыб по чешуе в связи с действием конкретного фактора является важной и перспективной задачей [6, 9, 11]. Для изучения сезонного роста рыб рекомендуют брать самую большую чешую, из первого ряда над боковой линией посредине тела [4, 10, 13, 15]. На лососях была доказана возможность идентификации природных популяций рыб по характерному рисунку на чешуе [2, 8, 16]. Такой рисунок формируется под влиянием множества природных факторов. С целью разработки «объективного метода оценки» при описании оптической неоднородности чешуи были использованы микрофотометры, позволяющие анализировать объект в проходящем свете [5]. Такой метод позволял количественно описать индивидуальные особенности роста чешуи рыб, но процесс обработки данных был весьма трудоемок. Для изучения сезонного роста рыб Ваганов В.Е. [3] применил на сканирующем микрофотометре метод диффузионно отраженного света и получил рефлектограммы. Ему удалось частично автоматизировать процесс определения межсклеритных расстояний. С развитием программных методов исследования (Image-Pro Plus) стало возможным осуществить программный анализ фотоматериалов для изучения склеритограмм чешуи рыб. В условиях рыбоводных ферм факторы, влияющие на рост молоди рыб, можно изменять и контролировать.
Цель исследования – Изучить связь между процессом роста чешуи пеляди и температурой воды по склеритограммам для оценки возможности их использования как биомаркера темпа роста в селекции и при мечении рыб.
Материалы и методы исследований. Пелядь выращивали в контролируемых условиях УЗВ ООО «НПО СРЗ» с мая 2016 г. по октябрь 2017 г. Ежесуточно измеряли температуру и другие параметры воды, а также учитывали суточный рацион. Для исследования у пеляди (l - 21 см; m - 147 г) в возрасте 1+ были взяты 4 чешуи в первом ряду над боковой линией посредине тела. Чешуя была очищена от эпидермиса, отмыта в воде, помещена между предметными стеклами и сфотографирована под бинокуляром в проходящем свете. На основе изучения фотографий выбирали типичную чешую и сектор для сканирования программным денситометром. С помощью программы Image-Pro Plus по линии сканирования измеряли оптическую плотность в вентральном секторе чешуи (рисунок 1). Оптическая плотность чешуи представлена в виде склеритограммы. На основе склеритограмм определяли расстояния между склеритами и проводили ретроспективный анализ роста чешуи. Для определения силы и направления связи между температурой и межсклеритными расстояниями использовали ранговый коэффициент корреляции Спирмена. Статистическая обработка данных выполнена в программах Microsoft Excel и Statistica 6.0.