Dissecting the Genetic Basis of Pig Intramuscular Fatty Acid Composition

El cerdo (Sus scrofa domestica) constituye una de las principales fuentes de carne para la humanidad, y es también un excelente modelo animal para el estudio de enfermedades metabólicas en humanos. Los ácidos grasos (AG) juegan un papel importante actuando como moléculas de señalización celular en diversas rutas metabólicas asociadas a este tipo de patologías y además en la determinación de la calidad organoléptica y nutricional de la carne porcina. Como consecuencia, descifrar la base molecular del metabolismo de los AG podría contribuir al conocimiento de la base genética de las enfermedades metabólicas, además de favorecer el desarrollo tecnológico para mejorar la calidad de la carne porcina. El objetivo principal de esta tesis ha sido estudiar las bases genéticas del contenido intramuscular (IMF) de AG en cerdos. Para ello hemos utilizado diferentes, pero complementarias aproximaciones analíticas. Inicialmente utilizamos los datos genotípicos del chip porcino de 62.612 SNPs (Illumina) e identificamos 49 regions con variación en el número de copias. Posteriores estudios de asociación masivos entre 32 fenotipos relacionados con el perfil IMF AG y los SNPs del chip de Illumina nos permitieron identificar 43 regiones significativamente asociados a 15 de los fenotipos analizados. Cabe destacar que el 53.5% de las regions identificadas contienen QTLs asociados a caracteres lipídicos. Al comparar el transcriptoma del hígado entre dos grupos de cerdos con fenotipos extremos para la composición IMF de AG se han identificado un total de 55 genes diferencialmente expresados. Análisis funcionales revelan que muchos de estos genes pertenecen a funciones biológicas, rutas metabólicas y redes génicas interconectadas relacionadas con el metabolismo los AG. La implementación de un enfoque holístico que basado en la co-asociación entre genes y/o SNPs a lo largo de varios fenotipos nos permitió identificar redes génicas, rutas metabólicas y factores de transcripción relevantes para el metabolismo de los AG. Por primera vez, interacciones génicas predichas en base a la co-asociación entre genes fueron válidadas mediante estudios de co-expresión génica en dos tejidos relevantes para el metabolismo de los AG en cerdos (hígado y tejido adiposo). Los resultados obtenidos muestran la utilidad de la biología de sistemas en el estudio de caracteres complejos. Sin embargo, serán necesarios estudios que integren diferentes disciplinas para establecer estrategias más eficientes que permitan mejorar la calidad de la carne de cerdo.
Pigs (Sus scrofa) are relevance to humans, both as a source of food and as an animal model for scientific progress. Technological, nutritional and organoleptic properties of pork meat quality are highly dependent on lipid content and fatty acid (FA) composition. The molecular processes controlling FA composition and metabolism are highly interconnected and not fully understood. Elucidating these molecular processes will aid the technological development towards the improvement of pork meat quality and increase knowledge of FA metabolism underpinning metabolic diseases. This thesis deals with FA metabolism in pigs, analyzed from different perspectives. We have described for the first time a Copy Number Variant Regions map in swine based on whole genome SNP genotyping chips some of them may have an effect on FA. A Genome-Wide Association Study approach was carried out in a Iberian x Landrace backcross across 32 traits related to IMF FA composition and a total of 43 chromosomal regions were identified. Besides, 53.5% of these chromosomal intervals had been reported to contain QTL for lipid traits in previous studies. The liver transcriptome of two female groups of phenotypically extreme pigs for Intramuscular FA composition were sequenced using RNA-Seq. A differential expression analysis identified 55 protein-coding genes differentially-expressed between groups. Functional analysis revealed that these genes belong to biological functions, canonical pathways and three connected gene networks related to lipid and FA metabolism. Finally, a holistic gene network approach based on SNP-to-SNP co-association was employed. Supporting evidence for co-association network predictions were confirmed at tissue-specific manner by gene co-expression analysis in adipose and liver tissues. The analysis of the topological properties of both the co-association and co-expression predicted gene networks, allowed the identification of key transcription factors, candidate genes and metabolic pathways that are likely being determining meat quality and FA composition, as well as controlling energy homeostasis in pigs. Future studies targeting these genes, their pathways and interactions will continue to expand our knowledge of molecular control of FA metabolism and it might lead to discovery of functional relevant mutations, unfolding new strategies for improve pork meat quality.