1 CALIDAD DE LA CARNE PORCINA: ARQUITECTURA GENETICA DEL METABOLISMO LIPÍDICO Raquel Quintanilla Barcelona (Spain)

2 CÓMO DEFINIR LA CALIDAD DE CARNECALIDAD ORGANOLÉPTICA Apariencia: color, marmoleado Flavor (Sabor, Olor) Textura (Terneza, Jugosidad) Cantidad y composición grasa CALIDAD NUTRICIONAL Proteína Minerales/vitaminas Grasa CALIDAD TECNOLÓGICA Retención de agua Estabilidad oxidativa Punto de fusión Cantidad y composición grasa CALIDAD HIGIÉNICA Cantidad microorganismos Residuos Contaminantes

3 titulo de la presentacion10/04/2017 PROPIEDADES ORGANOLÉPTICAS Color Tenderness Juiciness Flavor Myoglobin Fat post mortem Storage of meat Collagen IMF Water content FA Sexual odor Efecto de la Grasa Intramucular Efecto positivo Davis et al. (1975) Gandemer et al. (1990) Hodgson et al. (1991) Fernández et al. (1999) Brewer et al. (2001) Moeller et al. (2010) Sin efecto Hovenier et al. (1993) Blanchard et al. (2000) van Laack et al. (2001) Lonergan et al. (2007) Efecto Negativo Gandemer et al. (1990) Hodgson et al. (1991) Brewer et al. (2001) Moeller et al. (2010) Umbrales sugeridos para el % de Grasa Intramuscular 2% (desde 1% hasta más del 4%) Wood, 1990; Fortin et al., 2005; Bejerholm and Barton-Gade, 1986; Meisinger, 2002; DeVol et al., 1988; Fernandez et al., 1999b; Daszkiewicz et al., 2005; Gandemer et al., 1990.

4 Atributos sensoriales del jamón curado y cantidad y composición de la GIM en fresco350 Duroc barrows RAW MEAT Gluteus medius Intramuscular fat Fatty Acids Cholesterol content ORGANOLEPTIC CHARACTERISATION DRY-CURED HAMS: 6 expert panelists Appearence Taste-flavour Texture 2 muscles biceps femoris semimembranosus Pena, Gallardo, Guàrdia, Reixach, Arnau, Amills & Quintanilla. Journal of Animal Science 2013.

5 QUÉ TIPO DE CALIDAD SE REQUIERE ?Discrepancia entre los requerimientos de los distintos actores (mataderos, procesadores, consumidores) Mayor contenido en GIM incrementa la aceptabilidad si no va acompañada gran incremento de grasa intermuscular. Creciente interés por productos más saludables para el consumo humano.

6 EN QUÉ SENTIDO AFECTA A LOS DISTINTOS PARÁMETROS DE CALIDAD?CALIDAD SENSORIAL CALIDAD NUTRICIONAL CALIDAD TECNOLÓGICA Grasa Intramuscular GIM   AG saturados (SFA) 16:0; 18:0  AG poliinsaturados (PUFA) 18:2 AG monoinsaturados (MUFA) 18:1

7 Depósito de Grasa Intramuscular (contenido y composición)GRASA INTRAMUSCULAR: factor con mayor incidencia en calidad Apariencia Flavor Sabor Terneza Jugosidad Calidad organoléptica Apreciación sensorial Calidad Tecnológica Procesado Depósito de Grasa Intramuscular (contenido y composición) METABOLISMO LIPÍDICO Oxidación / enranciamiento Firmeza / Punto de fusión Retención agua AG monoinsaturados (MUFA) AG poliinsaturados (PUFA) AG Saturados (SFA) Contenido en colesterol Calidad Nutricional Salud del consumidor

8 titulo de la presentacion10/04/2017 METABOLISMO LIPÍDICO EN PORCINO Newborn 100 kg pig Exogenous fat source Endogenous synthesis Adipogenesis Fat oxidation 1-2 % grasa 20-35 % grasa Distribución de la grasa: 60-70 % subcutánea 5 % grasa perirenal 20-35 % intermuscular 1-2% intramuscular

9 METABOLISMO LIPÍDICO EN PORCINODepósito de Grasa Intramuscular (contenido y composición) METABOLISMO LIPÍDICO PROCESOS Y RUTAS BIOLÓGICAS: Absorción de lípidos en el intestino Absorción y depósito de lípidos en tejidos Lipogénesis / Adipogénesis Lipólisis

10 Sexo Nutrición Línea genética (raza) Genética individualFACTORES QUE INCIDEN EN EL DEPÓSITO DE GRASA INTRAMUSCULAR Sexo Nutrición Línea genética (raza) Genética individual

11 VARIABILIDAD GENÉTICA ENTRE POBLACIONES

12 MEJORA DE LA CALIDAD A TRAVÉS DEL CRUZAMIENTOVARIABILIDAD GENÉTICA ENTRE POBLACIONES en relación a GIM PIETRAIN LARGE WHITE LANDRACE DUROC IBÉRICO 0,7 % GIM 9 % MUFA, SFA - PUFA MEJORA DE LA CALIDAD A TRAVÉS DEL CRUZAMIENTO

13 Epigenética NutrigenómicaVARIABILIDAD GENÉTICA DENTRO DE UNA POBLACIÓN Fenotipo Individual = Genética + Ambiente (Nutrición) + Interacción (G * E) Epigenética Nutrigenómica VARIANZA GENÉTICA = POSIBILIDAD DE SELECCIÓN SELECCIÓN Heredabilidad Generation N+1 Genetic gain

14 EXISTE UNA BASE GENÉTICA EN EL DEPÓSITO DE GIM ?Heredabilidad de la grasa intramuscular: de 0.26 a 0.86; media 0.50 (Sellier, 1998) Knapp et al (LW), 0.67 (LD), 0.32 (Pi) Larzul et al (LW) Hermesch et al (LW & LD) Fernández et al (IB) Suzuki et al (Du) Heritability of IMF content and FA profile in a Duroc population. Casellas, Noguera, Reixach, Díaz, Amills & Quintanilla. Journal of Animal Science 2010. Correlación genética con engrasamiento (BFT): de 0.25 a 0.40

15 Gene-Marker Assisted Selection (GAS-MAS) Genomic Selection (GS)SELECCIÓN PARA GRASA INTRAMUSCULAR SI  tiene heredabilidades moderadas – altas PERO  Obtención de fenotipos (caro y costoso)  Engrasamiento de la canal y aumento de grasa intermuscular  EBV sobre registros de parientes – baja precisión Gene-Marker Assisted Selection (GAS-MAS) Genomic Selection (GS)

16 Identificar genes y polimorfismos asociadosARQUITECTURA GENÉTICA DEL METABOLISMO LIPÍDICO Y LA CALIDAD DE CARNE Línea de investigación del IRTA desde 1996 Identificar genes y polimorfismos asociados Gene / Marker Assisted Selection Rutas genéticas y mecanismos reguladores Mecanismos genéticos implicados Desarrollar nuevas estrategias de selección Selección genómica IBMAP projects IRTA-INIA-UAB LIPGEN projects 2003-present IRTA-CRAG IBERCAL project 2013-present IRTA - UEX

17 FENOMA CARACTERES RELACIONADOS CON EL METABOLISMO LIPÍDICOParticular interés en aquellos catacteres relacionados con la deposición de grasa en músculo y con la calidad nutricional y sensorial de la carne fresca y de los productos curados FENOMA Fase de engorde - Peso, crecimiento - Engrasamiento Ingesta individual Lípidos en Sangre (Col, HDL, LDL, TG) Sacrificio - Peso canal y jamones - Conformación y engrasamiento - Medidas físico-químicas de la carne Carne fresca (varios músculos) - Color - Grasa intramuscular - Colesterol en músculo - Perfil ácidos grasos Jamones Curados Perfil sensorial: - Atributos visuales - Atributos de sabor/aroma - Atributos de textura

18 CRECIENTE DISPONIBILIDAD DE INFORMACIÓNENVIRONMENT (NUTRITION) Genome Proteome DNA Microbiome mRNA Metabolome PIG GENETICS Transcriptome FENOMA NECESIDAD DE APROXIMACIONES CADA VEZ MÁS HOLÍSTICAS Y MULTIDISCIPLINARES

19 INVESTIGACIONES EN LOS ÚLTIMOS 20 AÑOSBúsqueda de QTL y de genes candidatos posicionales. MAS y GAS. Búsqueda de genes con asociación funcional y/o reguladores. Estudios de expresión diferencial y mapeo de eQTL. Utilización de los panels de alta densidad: GWAS y Selección Genómica. 4. Redes génicas : hacia aproximaciones más holísticas. 5. Análisis de secuencias de ADN & ARN Genetics of lipid metabolism

20 QTL - REGIONES GENÓMICAS ASOCIADAS A LOS FENOTIPOS155 QTL para el contenido en grasa intramuscular 10,497 pig QTLs from 416 publications representing 649 different pig traits

21 QTL para GRASA INTRAMUSCULAR

22 Metabolismo lipídico y calidadQTL - REGIONES GENÓMICAS ASOCIADAS A LOS FENOTIPOS QTL en población experimental DUROC QTL en cruce divergente IB x LD SSC Metabolismo lipídico y calidad 1 BFT, IMF 3 LDL, Triglycerides, IMF, Aged, Adhesiv., Hedonic 4 Triglycerides, FA profile, Matured 6 IMF, muscle_Cholesterol, Adhesiv., Pastiness, Hedonic 7 BFT, IMF, FA profile Aged, Hedonic sc. 12 HDL, FA profile, colour 13 Triglycerides, FA profile Varona et al. Genetical Research 2002 Ovilo et al. J. Anim. Sci. 2002 Perez-Enciso et al. Genetics. 2002 Clop et al. Mamm. Genome. 2003 Peréz-Enciso et al. J. Anim. Sci. 2005 Mercadé et al. Mamm. Genome 2005 Gallardo et al. Physiol. Genom. 2008 Quintanilla et al. J. Anim. Sci. 2011 Gallardo et al. Anim. Genet. 2011 Pena et al. J. Anim. Sci. 2013 Ovilo et al. J. Anim. Sci. 2002 IMF QTL Q – Iberian allele q – Landrace allele IBÉRICO (QQ) Q allele  high IMF SSC6 Posibilidad de una introgresión mediante cruzamiento recíproco del alelo Ibérico en otras poblaciones.

23 GWAS - GENOME WIDE ASSOCIATION ANALYSESutilizando paneles de alta densidad (>60K SNP) Distribution of additive genetic variance across genome in a Duroc population Hernández, Amills, Pena, Mercadé, Manunza & Quintanilla. J. Anim. Sci. 2013

24 ESTUDIOS DE ASSOCIACIÓNESTUDIO DE GENES CANDIDATOS POSICIONALES Y FUNCTIONALES GEN CANDIDATO ALGUNOS GENES MAYORES PARA CALIDAD DE CARNE: RYR1 - Ryanodine Receptor CAST – Calpastatin PRKAG3 - Protein Kinase Adenosine Monophosphate-Activated γ3-subunit SCD - Estearoil-CoA Desaturasa DNA de una muestra de cerdos Amplificación & Secuenciación Identificación de variantes segregando Genotipado de toda la población ESTUDIOS DE ASSOCIACIÓN

25 OTROS GENES CON RELACIÓN FUNCIONALPolymorphism Breed1 Association2 Reference ACACA c.4899G>A and c.5196T>C DU HPD > 0.90 Gallardo et al. (2009) CMYA5 A7189C ME, DU, LW, LD, TO, QI * Xu et al. (2011) ENO3 g.404delT YK, LD, YK x LD, YK × ME ** Wu et al. (2008) FABP3 HaeIII, HinfI, MspI RFLP Gerbens et al. (1999) MspI RFLP PI, LW, LD NS Nechtelberger et al. (2001) HaeIII RFLP IB × LD Óvilo et al. (2002) HinfI RFLP LW, LD Urban et al. (2002) LD/DU × LD/YK Árnyasi et al. (2006) Diverse Chinese breeds Pang et al. (2006) BE Lee et al. (2010) Schwab et al. (2009) FTO c.594C>G, c A>G BE x YK Fan et al. (2009) g.276T>G Commercial pigs Fontanesi et al. (2010) HDLBP c.3120G>A *** Cánovas et al. (2009) LEPR HpaII RFLP c.221C>T, c.1160A>C, c.2002C>T Óvilo et al. (2005) T232A LD Mackowski et al. (2005) c.2002C>T IB × DU Muñoz et al. (2011) LPIN1 C93T LW, TO and crossbreds He et al. (2009) MC4R c.1426A>G MYOD1 DdeI RFLP Verner et al. (2006) LW × ME Liu et al. (2008)

26 OTROS GENES CON RELACIÓN FUNCIONALACACA  Fatty acids profile Gallardo et al Anim. Genet. HDLBP  Intramuscular fat Cánovas et al Livest. Sci. HMGCR  Cholesterol & Fatty acids Cánovas et al Animal. FATP1, FATP2, FATP3  Fatty acids profile. Melo et al. Livest. Sci. 2012 SCD  Fatty acids profile. Cánovas et al. 2010; Aznárez et al Esquema de la lipogénesis (Chen et al. 2007b)

27 Mutación en gen SCD que aumenta el contenido en MUFA y disminuye el contenido en SFA.

28 ANÁLISIS DEL TRANSCRIPTOMA (ASOCIACIONES FUNCIONALES)Expresión diferencial en músculo entre individuos con fenotipos divergentes para deposición de grasa CHOL HDL LDL TG LW BFT LEAN HFT IMF SFA PUFA MUFA Genes implicados en metabolismo lipídico, diferenciación celular y balance energético. LOW group HIGH group Cánovas, Quintanilla, Amills, Pena. BMC Genomics 2010

29 REGULACIÓN DEL TRANSCRIPTOMA (eQTL)TRANSCRIPTOMICS eQTL scan en el músculo gluteus medius skeletal muscle Cánovas, Pena, Gallardo, Ramírez, Amills & Quintanilla. PLOS ONE 2011 613 eQTL (478 with mapped probes; 59 cis-eQTL) 11 trans-regulatory hotspots on chromosomes 1, 2, 3, 5, 6, 7, 12 e-QTL co-localized with our QTL

30 CORRELACIÓN CON LOS FENOTIPOS 17 modulos de genes co-expressed genesREDES GÉNICAS REDES ASOCIADAS AL METABOLISMO LIPÍDICO EN HÍGADO Weighted Gene Co-expression Networks CORRELACIÓN CON LOS FENOTIPOS 17 modulos de genes co-expressed genes

31 Green-Yelow MODULE (90 genes) ENRICHED BIOLOGICAL PATHWAYSREDES GÉNICAS REDES ASOCIADAS AL METABOLISMO LIPÍDICO EN HÍGADO Green-Yelow MODULE (90 genes) ENRICHED BIOLOGICAL PATHWAYS -log(pvalue) 157 genes 385 interactions Gene Network visualization (Two modules) Tan Green-Yellow LM related genes RUTAS BIOLÓGICAS participadas por los genes del módulo más asociado con el metabolismo lipídico

32 REDES GÉNICAS REDES ASOCIADAS AL METABOLISMO LIPÍDICO EN HÍGADOTRANSCRIPTOMICS REDES ASOCIADAS AL METABOLISMO LIPÍDICO EN HÍGADO Weighted Gene Co-expression Networks 104 genes 139 interacciones 12 HUBS (highly connected genes): ESR1, HMGCS1, LIPIN2, LIPIN1, GPAM, PPARD, EBP, LDLR, HMGCR, IDI1, SCD, and GOT1 3 CONNECTORS: FST, ETS2, and GLUL

33 Integración de redes génicasRedes de co-expresión y epistáticas Redes génicas en distintos tejidos Genes clave regulando la topología de las redes

34 Selección genómica Desarrollar nuevas estrategias de selecciónARQUITECTURA GENÉTICA DEL METABOLISMO LIPÍDICO Y LA CALIDAD DE CARNE Línea de investigación del IRTA desde 1996 Identificar genes y polimorfismos asociados Gene / Marker Assisted Selection Rutas genéticas y mecanismos reguladores Mecanismos genéticos implicados Desarrollar nuevas estrategias de selección Selección genómica IBMAP projects IRTA-INIA-UAB LIPGEN projects 2003-present IRTA-CRAG IBERCAL project 2013-present IRTA - UEX

35 Valor de la información genómica para la evaluación genética y la selección (MAS, GAS, GS)Caracteres difíciles de medir Resistencia a enfermedades Caracteres con baja heredabilidad Reproductivos Caracteres expresados en un solo sexo Prolificidad Medibles en la madurez del individuo Longevidad, reproductivos Medibles después del sacrificio Calidad de carne

36 SNP (Single Nucleotide Polymorphisms)SELECCIÓN GENÓMICA SNP (Single Nucleotide Polymorphisms) PorcineSNP60 BeadChip 60K SNP Predicción valor genético - Métodos BLUP genómico Bayes A Bayes B Bayes C Bayesian Lasso Métodos No Paramétricos

37 SELECCIÓN GENÓMICA Ventajas esperadas Incremento en la precisiónEvitar (reducir) las mediciones de GIM Reducción del intervalo generacional

38 SELECCIÓN GENÓMICA Cuestiones en estudioModelos y métodos. Población de referencia. Incremento de la precisión en distintos escenarios. Integración de la información de animales cruzados en la selección de animales puros. Diseño de paneles reducidos Genomic selection of purebreeds for crossbred performance. Genetic Selection Evolution 2009 Modifying growth curve parameters by multitrait genomic selection. Journal of Animal Science 2011

39 Secuenciación genómica (x 25-30 )DATOS DE SECUENCIA - Next Generation Sequencing Experimento RNA-Seq (2x75bp, >50M reads) Secuenciación genómica (x ) RNA DNA Centro Nacional Análisis Genómico Illumina HiSeq 2000 TRANSCRIPTOMA Identificación de variantes (exónicas y variantes transcripcionales) Cuantificación de la expresión Asociación con los fenotipos y expresión GENOMA Identificación de variantes Identificación de variación no-sinónima Variantes en regiones reguladoras Conjunto reducido de SNP candidatos (chip reducido) Asociación con fenotipos y expresión

40 ESTUDIOS EN CURSO Y FUTUROS hacia aproximaciones más holísticas y multidisciplinaresNutrigenómica Integración de redes génicas Redes de co-expresión y epistáticas Redes génicas en distintos tejidos Genes clave regulando la topología de las redes Analisis de la secuencia de DNA y RNA New transcriptomic & genomic variants Información del Metaboloma y del Microbioma RETO: Análisis integral de toda la información

41 Colaboradores Joan Tibau J. Brufau Torrallardona José L. NogueraANIMAL BREEDING & GENETICS Joan Tibau José L. Noguera Noelia Ibáñez Juan P. Sánchez Miriam Piles Quim Soler Mateu Tulsà PRODUCT QUALITY M.Angels Oliver Marina Gispert FOOD TECHNOLOGY Dolors Guàrdia Jacint Arnau FUNCTIONALITY & NUTRITION Isabel Díaz NUTRITION & WELFARE J. Brufau Torrallardona E. Esteve R. Lizardo E. Fàbrega A. Dalmau A. Velarde GIRO F. Prenafeta M. Viñas A. Bonmatí Armand Sánchez Marcel Amills Miguel Pérez-Enciso Josep M. Folch Quim Casellas Angela Cánovas David Gallardo Luis Silió M. Carmen Rodríguez Cristina Óvilo Ana Fernández Estefania Alvés Josep Reixach Romi Pena Joan Estany Luis Varona Emilio Magallón

42 MUCHAS GRACIAS acknowledge the assistance of many people in the development of this research along this 15 years