Resumo
A compreensão de processos regulatórios e organização molecular dos organismos vivos progrediram consideravelmente na última década. As metodologias também evoluíram com o sequenciamento de DNA e RNA e de ferramentas genômicas permitindo a análise de centenas ou milhares de genes, proteínas ou metabólitos. O uso simultâneo dessas informações auxilia na obteção de informações relevantes sobre as variáveis que envolvem as variações fenotípicas de características de interesse. O objetivo do presente estudo foi integrar dados fenotípicos, genotípicos e transcriptômicos em busca de aprimoramento sobre os mecanismos genéticos e metabólicos que determinam o perfil de ácidos graxos na carne de bovinos Nelore, a fim de contribuir para o melhoramento da composição de ácidos graxos da carne. Foram utilizados machos da raça Nelore terminados em confinamento, abatidos com média de idade 24 meses. Amostras do músculo L. thoracis, entre a 12ª a 13ª costela foram coletadas para as análises de perfil de ácidos graxos, extração de RNA e de DNA. Os resultados foram apresentados nos capítulos 2 e 3. No capítulo 2, o objetivo foi identificar genes diferencialmente expressos pelo método RNA-seq e perfil de ácidos graxos no músculo L. thoracis com uso de componentes principais (principal components: PC). Foram selecionados dois grupos de 10 animais, os quais possuíam valores de PC1 e PC2 extremos (Alto x Baixo) para os grupos somatórios de ácidos graxos (AG): ácidos graxos saturados (AGS), ácidos graxos monoinsaturados (AGMI), ácidos graxos poli-insaturados (AGPI), ômega 3 (n-3) e ômega 6 (n-6) para análise de genes diferencialmente expressos - GDE (p<0,10). Para o grupo AGS foram encontrados 33 GDE para PC1 e nenhum GDE para PC2; para AGMI foram 56 GDE em PC1 e 10 GDE para PC2; AGPI apresentou apenas dois GDE para PC1 e nenhum para PC2; para ômega 3 nenhum GDE foi encontrado para PC1 e nenhum para PC2; para ômega 6 foram sete GDE para PC1 e três GDE para PC2. A análise de enriquecimento funcional foi realizada por meio do programa DAVID v. 6.8. Dentre os GDE, foram identificados genes relacionados a metabolismo energético (UCP3), adipogênese (MBNL1), metabolismo ou catabolismo de gordura (MVD, PCYT2, LIPE e EPHX2), que desempenham um papel na biologia lipídica celular em bovinos da raça Nelore. Esses resultados contribuem para o conhecimento dos mecanismos biológicos envolvidos na expressão perfil de ácidos graxos na carne de animais Nelore. No capítulo 3, o objetivo foi utilizar dados fenotípicos, genotípicos e transcriptômicos para investigar redes causais para perfil de ácidos graxos na carne de animais da raça Nelore, para buscar genes diferencialmente expressos (GDE) relacionados com as características em estudos. Quatro regiões genômicas (eQTLs) mostraram associações significativas (p<0,05) com sete fenótipos, C16:0, C16:1, C18:0, C18:1c9, C18:2c, CLA, C22:6, e também com a expressão de 30 genes, incluindo SREBF1, MDE9, ACSF2, relacionados a metabolismo e catabolismo de lipídeos; e ABCC3, ADCY1, OGDH, metabolismo energético. O estudo apresentou relação causal entre a expressão do perfil de ácidos graxos e os processos metabólicos que envolvem a regulação de tal expressão, demonstrararam efeitos causais entre os GDE encotrados. Os resultados encontrados no presente estudo contribuíram para o conhecimento dos mecanismos biológicos envolvidos no perfil de ácidos graxos na carne de animais Nelore. Pode ser aplicado no futuro para utilizar GDE encontrados como marcadores genéticos em bovinos Nelore para selecionar a composição lipídica que contribua para melhor nutrição e a saúde do consumidor.
The understanding of regulatory processes and molecular organization of organisms has progressed considerably in the last 10 years.The methodologies also evolved with the sequencing of DNA, RNA and genomic tools allowing the analysis a lot of genes, proteins or metabolites. The simultaneous use of this information should help to obtain relevant information about the variables that result the phenotypic variations of traits of interest. The objective of the present study was to integrate phenotypic, genotypic and transcriptomic studies in order to clarify the genetic and metabolic mechanisms that determine the fatty acid profile in Nelore beef, in order to contribute to the improvement of the fatty acid composition of the meat. Nelore males were used in feedlot, coming from farms that integrate three breeding programs and slaughtered with an average of 24 months. Samples of the L. thoracis muscle between the 12th to 13th rib were collected for analysis of fatty acid profile, RNA and DNA extraction. The results were presented in chapters 2 and 3. In chapter 2, the objective was to identify genes differentially expressed by RNA-seq method and fatty acid profile in the L. thoracis muscle with the use of Principal Components (PC). Two groups of 10 animals were selected, which had PC1 and PC2 extreme values (High x Low) for the fatty acids (FA) groups: saturated fatty acids (SFA), monounsaturated fatty acids (MUFA), polyunsaturated fatty acids (PUFA), omega 3 (n-3) and omega 6 (n-6)) for analysis of differentially expressed genes - GDE (p <0.10).The SFA group, 33 DEG for PC1 and no DEG for PC2 were found; for MUFA were found 56 DEG for PC1 and 10 DEG for PC2; PUFA presented only two DEG for PC1 and none for PC2; for omega-3 no DEG found for PC1 and none for PC2; already for Omega 6, seven DEG for PC1 and three DEG for PC2 were found. Functional enrichment analysis was perfomed by DAVID v. 6.8. Among the DEG, genes about the energy metabolism (UCP3), adipogenesis (MBNL1), fat metabolism or catabolism (MVD, PCYT2, LIPE and EPHX2) have been identified that play a role in cellular lipid Nelore breed. In chapter 3, the objective was to use phenotypic, genotypic and transcriptomic data to investigate causal networks for the profile of fatty acids in the meat of Nelore animals. Four genomic regions showed significant associations (p <0.05) with seven phenotypes (C16: 0, C16: 1, C18: 0, C18: 1c9, C18: 2, CLA, C22: 6) and also with expression of 30 genes, including SREBF1, MDE9, ACSF2, related to lipid metabolism and catabolism; and ABCC3, ADCY1, OGDH, energy metabolism. The present study showed a causal relationship between the fatty acid profile expression and the metabolic processes that involve the regulation of such expression, demonstrated causal effects among the found DEG. The results should contributed to the knowledge of the biological mechanisms involved in the fatty acid profile in beef cattle. In the future, it may be to use DEG found as genetic markers in Nelore cattle to select the lipid composition that contributes to better nutrition and consumer health.
Resumo
Com a necessidade de tornar a bovinocultura de corte mais rentável e ao mesmo tempo sustentável, as características associadas à eficiência alimentar ganham importância. O consumo alimentar residual (CAR), sugerido como parâmetro de eficiência tornou-se uma ferramenta para a seleção de animais mais eficientes. Atualmente ferramentas genômicas tornaram-se disponíveis devido ao avanço da tecnologia no uso de marcadores moleculares, como os SNPs. Diante disso, associar regiões genômicas com o CAR, ganho de peso e demais características relacionadas eficiência alimentar pode ter um futuro promissor. O objetivo do estudo foi associar dados genômicos a partir do uso de chips de alta densidade de SNPs para identificação de regiões QTL ligadas à características como eficiência alimentar, ganho de peso, consumo alimentar e CAR de 896 animais da raça Nelore. O modelo utilizado na predição dos valores genéticos para as características em estudo foi o ssGBLUP. Os efeitos e variâncias dos marcadores SNPs foram estimados pela metodologia ssGWAS, onde os efeitos dos SNPs são obtidos a partir dos valores genômicos estimados pelo modelo ssGBLUP. Os componentes variâncias e parâmetros genéticos foram estimados utilizando a inferência Bayesiana. Com os resultados obtidos dos estudos de associação genômica foi realizada a prospecção de genes para identificar os SNPs que apresentaram associação com os indicadores de eficiência alimentar e buscargenes que possam influenciar a expressão das características. Para determinar as possíveis regiões de QTL, foram selecionados os segmentos que explicassem valores iguais ou superiores a 1% da variância genética aditiva. No total foram encontradas 51 regiões genômicas distribuídas pelas características em análise. Para identificação e posicionamento dos SNPs no genoma bovino foi realizado um levantamento no banco de dados disponíveis no NCBI e Ensembl. A classificação dos genes quanto a função biológica foi realizada pelo website DAVID. A estimativa de herdabilidade para eficiência alimentar foi de baixa magnitude (0,13), moderada para consumo alimentar residual (0,18), e moderada a alta magnitude para ganho de peso (0,43) e consumo alimentar (0,47). Um total de 14, 18, 8 e 12 janelas ou regiões genômicas que tenha explicado mais que 1% da variância genética aditiva foram identificadas para eficiência alimentar, ganho de peso, consumo alimentar e consumo alimentar residual, respectivamente. Neste estudo foram encontradas várias regiões próximas de QTL importantes associados às características estudadas. Estas regiões abrigam possíveis genes candidatos, os quais estão envolvidos no metabolismo de energético e de proteínas, transporte iônico, transporte transmembranar, sistema olfativo, sistema imune, secreção e mitose. Os resultados do presente estudo indicam que as características de eficiência alimentar, consumo e ganho de peso devem responder à seleção. Espera-se que a reposta à seleção seja maior quando o CAR é utilizado como critério de seleção para animais mais eficientes em relação a utilizar EA como critério. Foram identificadas várias regiões genômicas associadas as características de eficiência de conversão, consumo alimentar e ganho de peso. A identificação de tais regiões e seus respectivos genes candidatos devem contribuir para a formação de uma base genética de bovinos Nelore, auxiliando na seleção de características de eficiência de conversão e consumo.
The need to turn the beef production more profitable and at the same time sustainable, the traits associated with feed efficiency are gaining importance. The residual feed intake (RFI), suggested as a parameter for feed efficiency and it has become a tool for the selection of more efficient animals. In recent years, a large number of genomic tools become available due to advancement of the technology of molecular markers, such as SNPs. Therefore, genomic regions associated with the SNP markers for residual feed intake (RFI), weight gain and other traits related to feed efficiency have a promising future, with selection of more efficient animals. This study aimed to associate genomic data from the use of high-density chips to identify QTL regions linked to traits such as feed efficiency, weight gain, feed intake and CAR 896 Nelore cattle, from the Animal Science Institute, located in Sertãozinho. The model used for the prediction of breeding values of the traits was the ssGBLUP. This ssGBLUP model, besides using phenotypic and genotypic data, also use pedigree information. With the results of genomic association studies, it was performed the search for genes to identify SNPs that were associated with the feed efficiency indicators and seek genetic regions and genes that may, in fact, influence the expression of the traits. To determine the possible QTL regions, the segments that explain values greater than or equal to 1% of the additive genetic variance were selected. A total of 51 genomic regions for the studied traits were found. For identification and positioning of the SNPs in the bovine genome was conducted a survey on the database available in the NCBI andEnsembl. The classification of genes as biological function was performed by the website DAVID. The heritability estimate for feed efficiency was low (0.13), moderate for residual feed intake (0.18), and moderate to high magnitude for weight gain (0.43) and feed intake (0.47). A total of 14, 18, 8 and 12 windows or genomic regions that have explained more than 1% of the additive genetic variation were identified for feed efficiency, weight gain, food consumption, food consumption and waste, respectively. This study found several nearby areas of major QTL associated with the studied traits. These regions harboring possible candidate genes which are involved in energy metabolism and protein, ion transport, transmembrane transport, olfactory system, immune system, secretion and mitosis. The results of this study indicate that the traits of feed efficiency, consumption and weight gain should respond to selection. It is expected that the response to selection would be higher for RFI compared to FE. Several genomic regions associated with conversion efficiency traits, food intake and weight gain have been identified. The identification of these regions and their respective candidate genes must contribute to the formation of a genetic basis of Nellore, in order to assist the selection for growth traits, feed conversion and related traits.