Skip to main content

The value of bioelectrical impedance analysis vs. condition indices in predicting body fat stores in North American porcupines (Erethizon dorsatum)

Buy Article:

$50.00 plus tax (Refund Policy)


We developed a predictive model to estimate body fat stores in a population of North American porcupines, Erethizon dorsatum (L., 1758). We trapped porcupines in the autumn of 2004 and spring of 2005. After collecting morphometric measurements on each animal, we used a plethysmograph to perform bioelectrical impedance analysis (BIA). We euthanized the subjects, measured two components of body composition (body fat, body water) via direct chemical analysis, and calculated lean dry mass to compare with BIA data. With regression we found the best predictive models for total body water, total body fat, percent body fat, and lean dry mass. We also estimated body condition for each animal using six different condition indices and compared the ability of the condition indices and our regression model to predict total body fat. Our model for total body fat accounted for 84% of the variation in fat measured by direct chemical analysis, and our model for percent body fat accounted for 78% of the variation. Two condition indices were significantly related to total body fat in porcupines and explained 45%–49% of the variation in observed body fat. We recommend BIA as a useful technique for estimating body fat stores in field studies of free-ranging porcupines and suggest abandonment of the use of condition indices as analogues of body fat stores in animal studies unless the indices can first be validated.

Nous avons mis au point un modèle prédictif pour estimer les réserves de graisses corporelles chez une population de porcs-épics nord-américains, Erethizon dorsatum (L., 1758). Nous avons attrapé les porcs-épics au piège à l’automne 2004 et au printemps 2005. Après avoir pris les mesures morphométriques de chaque animal, nous avons mesuré l’impédance bioélectrique à l’aide d’un pléthysmographe. Nous avons ensuite euthanasié les animaux, mesuré deux composantes de leur composition corporelle (graisses corporelles et contenu hydrique) par analyse chimique directe, calculé la masse sèche sans les graisses et comparé ces données à celles de la méthode de l’impédance bioélectrique (BIA). À l’aide de régressions, nous avons trouvé les meilleurs modèles prédictifs du contenu hydrique corporel total, des graisses corporelles totales, du pourcentage de graisses corporelles et de la masse sèche sans les graisses. Nous avons aussi estimé la condition corporelle de chaque animal à l’aide de six coefficients différents de condition et comparé la capacité de prédiction du contenu corporel total de graisses de ces coefficients de condition et celle de notre modèle de régression. Notre modèle du contenu corporel total de graisses explique 84 % de la variation des graisses mesurées par analyse chimique directe et notre modèle du pourcentage corporel des graisses explique 78 % de la variation. Deux des coefficients de condition sont en corrélation directe avec les graisses corporelles totales chez les porcs-épics et ils expliquent 45%– 49 % de la variation dans les graisses corporelles observées. Nous recommandons la méthode BIA comme technique utile pour l’estimation des réserves corporelles de graisses dans les études de terrain de porcs-épics libres en nature et nous suggérons d’abandonner l’utilisation des coefficients de condition comme analogues des réserves de graisses corporelles dans les études animales à moins que ces coefficients ne puissent être validés au préalable.

Document Type: Research Article

Publication date: December 1, 2006

More about this publication?
  • Published since 1929, this monthly journal reports on primary research contributed by respected international scientists in the broad field of zoology, including behaviour, biochemistry and physiology, developmental biology, ecology, genetics, morphology and ultrastructure, parasitology and pathology, and systematics and evolution. It also invites experts to submit review articles on topics of current interest.
  • Information for Authors
  • Submit a Paper
  • Subscribe to this Title
  • Terms & Conditions
  • Sample Issue
  • Reprints & Permissions
  • Ingenta Connect is not responsible for the content or availability of external websites

Access Key

Free Content
Free content
New Content
New content
Open Access Content
Open access content
Partial Open Access Content
Partial Open access content
Subscribed Content
Subscribed content
Free Trial Content
Free trial content
Cookie Policy
Cookie Policy
Ingenta Connect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more