ABSTRACT
Cirrhinus mrigala (Hamilton, 1822) is an Indian major carp originally inhabitant of the Ganga river system in Northern India. No information is available on morphometric variation in natural populations of C. mrigala from Ganga river basin. Therefore, to promote management optimization, this study was undertaken to evaluate the population structure on landmark-based morphometric variations of this commercially important species in Ganges. A total of 381 fish samples of C. mrigala were collected from 10 locations of 10 rivers belonging to Ganges basin. A 12-landmark truss network system was used to generate 66 morphometric variables were transformed (standard length was excluded from the final analysis retaining 65 variables). Transformed measurements were employed to univariate analysis of variance, principal component analysis (PCA) and discriminant function analysis (DFA). Univariate analysis of variance showed significant differences in all the 65 transformed morphometric characters studied. Eight principal components were extracted from 65 significant characters accounting for 94.1 % of the variation. Forward stepwise discriminant function analysis of the 65 significant variables produced eight discriminating variables. DFA extracted eight discriminating functions contributed overall to the variance. The first discriminant function (DF) accounted for 37.9 % while second DF accounted for 23.5% of the among-group variability. In DFA, 45.7 % original while 39.1 % of cross-validated grouped cases were correctly classified in the overall assignment of individuals, indicating low distinction among the stocks of all the species i.e. low isolation of the stocks for the morphometric measurements. Common ancestry in the prehistoric period and migration of individuals between the rivers could be the possible reason for the observed low level of morphometric differentiation among wild mrigal populations. In future, the application of molecular genetic markers along with morphometric studies would be an effective method to examine the genetic component of phenotypic relatedness between geographic regions and to facilitate the development of management recommendations.
Cirrhinus mrigala es una carpa originaria del sistema fluvial del río Ganges al norte de India, de cual no hay información sobre la variación morfométrica de sus poblaciones naturales en esta cuenca. Por lo tanto, para promover la optimización de su manejo, se evaluó la estructura poblacional usando morfometría basada en puntos de referencia de C. mrigala. En total se midieron 381 individuos de C. mrigala, recolectados en 10 puntos de 10 ríos de la cuenca del Ganges. Se utilizaron 12-puntos de referencia de sistema de redes truss para generar 66 variables morfométricas, de donde se excluyó la longitud estándar y se utilizaron 65 variables. Las medidas transformadas se utilizaron para un análisis de varianza univariado, análisis de componentes principales y análisis de función discriminante. El análisis de varianza mostró diferencias en todos los 65 caracteres morfométricos estudiados. Se extrajeron ocho componentes principales de los 65 caracteres, que suman el 94.1 % de la variación. El análisis de función discriminante de las 65 variables produjo ocho variables discriminantes que contribuyeron en la varianza a nivel general. La primera función discriminante representó 37.9 %, mientras que la segunda 23.5 % de la variación entre grupos. En el análisis de función discriminante, 39.1 % de lo agrupado por validación cruzada fue correctamente clasificado en la asignación general de individuos, lo que indica baja diferenciación entre las poblaciones, lo que puede ser un bajo aislamiento de las poblaciones para las medidas morfométricas. Otra posible razón para la baja diferenciación morfométrica es la existencia de un ancestro común en el periodo prehistórico y la migración de individuos entre ríos. En el futuro, la aplicación de marcadores genéticos moleculares junto con estudios morfométricos será un método efectivo para examinar el componente genético de la relación fenotípica entre áreas geográficas y facilitar el desarrollo de recomendaciones de manejo.