PERFIL TRANSCRIPTÔMICO DO MÚSCULO Longissimus thoracis ASSOCIADO A CONCENTRAÇÃO DE ÁCIDOS GRAXOS EM BOVINOS NELORE TERMINADOS EM CONFINAMENTO

RESUMO

A carne bovina possui alto valor nutricional por fornecer nutrientes fundamentais como os ácidos graxos (AG), unidades básicas dos lipídios, que participam de vias enzimáticas e regulatórias, do armazenamento energético e de funções estruturais, além de serem fatores importantes à aceitação do produto cárneo. Os ácidos graxos saturados (AGS) estão ligados a fatores de risco associados a cardiopatias e quadros inflamatórios, já os ácidos graxos mono- (AGMI) e poli-insaturados (AGPI), como os ácidos graxos essenciais (AGE) ácidos linoleico (AL) e alfa-linolênico (ALA), condicionam proteção. O perfil de AG na carne bovina possui caráter complexo e poligênico. A partir do sequenciamento de ácidos nucléicos foi possível identificar genes diferencialmente expressos (GDE) em regiões genômicas associados à composição de AG na carne bovina. Contudo, poucas regiões genômicas explicaram grande parte das variâncias genéticas, e os GDE quando avaliados de forma isolada, não foram capazes de explicar totalmente o fenótipo e os mecanismos relacionados. Neste sentido, estudos de co-expressão (COE) e co-expressão diferencial (DCO) auxiliam nas análises de GDE, bem como os estudos de associação genômica ampla (GWAS). A análise de DCO é capaz de apontar genes e fatores de transcrição (FT) melhores conectados ao fenótipo, que, em associação com GDE e COE, fomentam o conhecimento relacionado à característica estudada. Desta forma, objetivou-se identificar e mensurar o perfil transcriptômico do perfil de AG no músculo Longissimus thoracis em bovinos da raça Nelore terminados em confinamento sob as abordagens de GDE, COE e DCO. Para a análise de COE foram utilizados dados de 44 touros, e destes, 30 com valores extremos para cada AG. Somas e razões (totalizando 14 fenótipos) foram utilizados nas análises de GDE e DCO. Para a análise de DCO, utilizou-se duas metodologias (i) weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) para cálculo da medida de conectividade diferencial (Kdiff) e (ii) partial correlation and information theory (PCIT). A metodologia PCIT foi utilizada somente para os grupos dos AGE com objetivo de identificar differential hubbing (DH) genes e FT com maior magnitude de regulatory impact factor. Um total de 912 GDE foram identificados, e os grupos de somas de AGPI (n=563) e -3 (n=346) foram os mais representativos. A análise de COE apontou três módulos, dos quais o módulo blue (n=1.776) foi correlacionado com oito dos 14 fenótipos de AG. Além disso, foram listados 759 genes DCO (WGCNA), com destaque para o ácido oleico (n=358) e a soma dos AGMI (n=120). Por meio da análise que combinou PCIT+WGCNA (DCO), os DH genes ASB5 e ERLIN1 e o FT NFIA se sobressaíram por impactarem ambos os AGE (AL e ALA). Além disso, os genes ELOVL5, FADS2, FASN e PPARG e os FT NFYA, NFYB e RORA foram atrelados a pelo menos um dos AGE. Ao confluir os resultados de GDE+COE+DCO (WGCNA) para todas os fenótipos, os genes ACSL3, ECI1, DECR2, FITM1 e SDHB foram sinalizados em pelo menos duas análises. Estes genes, relacionados ao metabolismo lipídico foram, até então, pouco explorados em estudos com bovinos. Estes achados contribuem para a melhor compreensão dos mecanismos genéticos subjacentes ao perfil de AG da carne em bovinos Nelore terminados em confinamento.

ABSTRACT

Beef has high nutritional value for providing fundamental nutrients such as fatty acids (FA), basic units of lipids, which participate in enzymatic and regulatory pathways, energy storage, and structural functions, also being important factors for meat product acceptance. Saturated fatty acids (SFA) are linked to risk factors associated with heart disease and inflammatory conditions, whereas mono- (MUFA) and polyunsaturated (PUFA) fatty acids, such as essential fatty acids (EFA) linoleic acid (LA), and alpha-linolenic (ALA), condition protection. The FA profile in beef has a complex and polygenic character. From the nucleic acids sequencing, it was possible to identify differentially expressed genes (DEG) and genomic regions associated with the FA composition in beef. However, few genomic regions explained a large part of the genetic variances, and the DEG evaluated in isolation was not able to fully explain the phenotype and the related mechanisms. In this sense, studies of co-expression (COE) and differential co-expression (DCO) help DEG analysis, as well as genomic wide association studies. DCO analysis can identify genes and transcription factors (TF) better connected to the phenotype, which, in association with DEG and COE, provide knowledge about the traits. Thus, the objective was to identify and measure the transcriptomic profile, under the DEG, COE, and DCO approach, of the FA profile in the Longissimus thoracis muscle of Nellore cattle finished in feedlot. For the COE analysis, data from 44 bulls were used, and of these, 30, with extreme values for each FA, sums, and ratios (totaling 14 phenotypes), were used in the DEG and DCO analyzes. For the DCO analysis were used two approaches, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) to calculate the differential connectivity measure (Kdiff) and partial correlation and information theory (PCIT) was used only for the EFA groups to identify differential hubbing (DH) genes and TF with a higher magnitude of regulatory impact factor. A total of 912 DEG were identified, and the PUFA sum (n = 563) and -3 sum (n = 346) were the most representative. The COE analysis indicated 19 modules, of which ten were related to all the traits evaluated. 759 DCO genes (WGCNA) were listed, with emphasis on oleic acid (n = 358) and MUFA sum (n = 120). On the other hand, through the analysis that combined PCIT + WGCNA (DCO), the DH genes ASB5 and ERLIN1 and TF NFIA stood out when impacting both EFA (LA and ALA), also the ELOVL5, FADS2, FASN, and PPARG genes and the TF NFYA, NFYB, and RORA linked to at least one EFA. When the results of DEG + COE + DCO (WGCNA) for all traits were combined, the ACSL3, ECI1, DECR2, FITM1 and SDHB genes were signaled in at least two analyzes. These genes, related to lipid metabolism, were, until then, little explored in cattle studies. These findings contribute to the understanding of the genetic mechanisms underlying the FA profile of Nellore cattle finished in feedlot.