Jonathan D’Ambrosio, Geneviève Corraze, Enora Prado, Pierrick Haffray, David Causeur, Florence Phocas, Jérôme Bugeon, Virginie Nazabal, Florian Enez, Christophe Eklouh-Molinier, Mathilde Dupont-Nivet, Carole Blay, Vincent Petit, Nicolas Dechamp, Génétique Animale et Biologie Intégrative (GABI), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Syndicat des Sélectionneurs Avicoles et Aquacoles Français (SYSAAF), Institut des Sciences Chimiques de Rennes (ISCR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Rennes (ENSCR)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Synthèse Caractérisation Analyse de la Matière (ScanMAT), Université de Rennes (UR)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Physiologie et Génomique des Poissons (LPGP), Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique )-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Les Sources de l’Avance, Nutrition, Métabolisme, Aquaculture (NuMéA), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), European Maritime and Fisheries Fund, FranceAgrimer (OmegaTruite project)P FEA470017FA1000008, Université Paris-Saclay-AgroParisTech-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Rennes (ENSCR)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Rennes (ENSCR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), and Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut de Chimie du CNRS (INC)
Background In response to major challenges regarding the supply and sustainability of marine ingredients in aquafeeds, the aquaculture industry has made a large-scale shift toward plant-based substitutions for fish oil and fish meal. But, this also led to lower levels of healthful n−3 long-chain polyunsaturated fatty acids (PUFAs)—especially eicosapentaenoic (EPA) and docosahexaenoic (DHA) acids—in flesh. One potential solution is to select fish with better abilities to retain or synthesise PUFAs, to increase the efficiency of aquaculture and promote the production of healthier fish products. To this end, we aimed i) to estimate the genetic variability in fatty acid (FA) composition in visceral fat quantified by Raman spectroscopy, with respect to both individual FAs and groups under a feeding regime with limited n-3 PUFAs; ii) to study the genetic and phenotypic correlations between FAs and processing yields- and fat-related traits; iii) to detect QTLs associated with FA composition and identify candidate genes; and iv) to assess the efficiency of genomic selection compared to pedigree-based BLUP selection. Results Proportions of the various FAs in fish were indirectly estimated using Raman scattering spectroscopy. Fish were genotyped using the 57 K SNP Axiom™ Trout Genotyping Array. Following quality control, the final analysis contained 29,652 SNPs from 1382 fish. Heritability estimates for traits ranged from 0.03 ± 0.03 (n-3 PUFAs) to 0.24 ± 0.05 (n-6 PUFAs), confirming the potential for genomic selection. n-3 PUFAs are positively correlated to a decrease in fat deposition in the fillet and in the viscera but negatively correlated to body weight. This highlights the potential interest to combine selection on FA and against fat deposition to improve nutritional merit of aquaculture products. Several QTLs were identified for FA composition, containing multiple candidate genes with indirect links to FA metabolism. In particular, one region on Omy1 was associated with n-6 PUFAs, monounsaturated FAs, linoleic acid, and EPA, while a region on Omy7 had effects on n-6 PUFAs, EPA, and linoleic acid. When we compared the effectiveness of breeding programmes based on genomic selection (using a reference population of 1000 individuals related to selection candidates) or on pedigree-based selection, we found that the former yielded increases in selection accuracy of 12 to 120% depending on the FA trait. Conclusion This study reveals the polygenic genetic architecture for FA composition in rainbow trout and confirms that genomic selection has potential to improve EPA and DHA proportions in aquaculture species.