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CALIDAD DE LA CARNE PORCINA: ARQUITECTURA GENETICA DEL METABOLISMO LIPÍDICO PowerPoint Presentation
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CALIDAD DE LA CARNE PORCINA: ARQUITECTURA GENETICA DEL METABOLISMO LIPÍDICO

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CALIDAD DE LA CARNE PORCINA: ARQUITECTURA GENETICA DEL METABOLISMO LIPÍDICO - PowerPoint PPT Presentation

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Presentation Transcript

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

  2. CÓMO DEFINIR LA CALIDAD DE CARNE • CALIDAD ORGANOLÉPTICA • Apariencia: color, marmoleado • Flavor (Sabor, Olor) • Textura (Terneza, Jugosidad) • Cantidad y composicióngrasa • CALIDAD NUTRICIONAL • Proteína • Minerales/vitaminas • Grasa • CALIDAD TECNOLÓGICA • Retención de agua • Estabilidadoxidativa • Punto de fusión • Cantidad y composicióngrasa • CALIDAD HIGIÉNICA • Cantidadmicroorganismos • Residuos • Contaminantes

  3. PROPIEDADES ORGANOLÉPTICAS Efecto de la GrasaIntramucular EfectoNegativo Gandemeret al. (1990) Hodgson et al. (1991) Brewer et al. (2001) Moelleret al. (2010) Sin efecto Hovenier et al. (1993) Blanchard et al. (2000) van Laack et al. (2001) Lonergan et al. (2007) Efectopositivo Davis et al. (1975) Gandemeret al. (1990) Hodgson et al. (1991) Fernández et al. (1999) Brewer et al. (2001) Moelleret al. (2010) Umbralessugeridospara el % de Grasa Intramuscular 2% (desde 1% hastamás 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. Atributossensoriales del jamóncuradoy cantidad y composición de la GIM en fresco • 350 Durocbarrows • RAW MEAT • Gluteus medius • Intramuscular fat • Fatty Acids • Cholesterol content • ORGANOLEPTIC • CHARACTERISATION • DRY-CURED HAMS: • 6 expertpanelists • Appearence • Taste-flavour • Texture • 2 muscles • bicepsfemoris • 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 aceptabilidadsi no va acompañada gran incremento de grasaintermuscular. • Creciente interés por productos más saludables para el consumo humano.

  6. EN QUÉ SENTIDO AFECTA A LOS DISTINTOS PARÁMETROS DE CALIDAD?

  7. GRASA INTRAMUSCULAR: factor con mayorincidencia en calidad • Apariencia • Flavor • Sabor • Terneza • Jugosidad Calidadorganoléptica Apreciación sensorial CalidadTecnológica 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 CalidadNutricional Salud del consumidor

  8. METABOLISMO LIPÍDICO EN PORCINO Newborn 100 kg pig 1-2 % grasa 20-35 % grasa Distribución de la grasa: 60-70 % subcutánea 5 % grasaperirenal 20-35 % intermuscular 1-2% intramuscular

  9. METABOLISMO LIPÍDICO EN PORCINO Depósito 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. FACTORES QUE INCIDEN EN EL DEPÓSITO DE GRASA INTRAMUSCULAR • Sexo • Nutrición • Línea genética (raza) • Genética individual

  11. VARIABILIDAD GENÉTICA ENTRE POBLACIONES

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

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

  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. 1997 0.38 (LW), 0.67 (LD), 0.32 (Pi) • Larzul et al. 1997 0.44 (LW) • Hermesch et al. 2000 0.35 (LW & LD) • Fernández et al. 2003 0.25 (IB) • Suzuki et al. 2005 0.39 (Du) Heritabilityof IMF content and FA profile in a Durocpopulation. Casellas, Noguera, Reixach, Díaz, Amills & Quintanilla. Journal of Animal Science 2010. • Correlacióngenética con engrasamiento(BFT): de 0.25 a 0.40

  15. SELECCIÓN PARA GRASA INTRAMUSCULAR • SI  tieneheredabilidadesmoderadas – altas • PERO Obtención de fenotipos (caro y costoso) •  Engrasamiento de la canal y aumento de grasaintermuscular •  EBV sobreregistros de parientes – bajaprecisión Gene-Marker Assisted Selection (GAS-MAS) Genomic Selection (GS)

  16. ARQUITECTURA GENÉTICA DEL METABOLISMO LIPÍDICO Y LA CALIDAD DE CARNELínea de investigación del IRTA desde 1996 • Identificar genes y polimorfismosasociados Gene / Marker Assisted Selection • Rutasgenéticas y mecanismosreguladores Mecanismosgenéticosimplicados • Desarrollarnuevasestrategias de selección Seleccióngenómica IBMAP projects 1996-2011 IRTA-INIA-UAB LIPGEN projects 2003-present IRTA-CRAG IBERCAL project 2013-present IRTA - UEX

  17. CARACTERES RELACIONADOS CON EL METABOLISMO LIPÍDICO Particular interés en aquelloscatacteresrelacionados con la deposición de grasa en músculo y con la calidadnutricional y sensorial de la carne fresca y de los productoscurados FENOMA

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

  19. INVESTIGACIONES EN LOS ÚLTIMOS 20 AÑOS • Búsqueda de QTL y de genes candidatosposicionales. MAS y GAS. • Búsqueda de genes con asociaciónfuncional y/o reguladores.Estudios de expresióndiferencial y mapeo de eQTL. • Utilización de los panels de altadensidad: GWAS y SelecciónGenómica. • 4. Redesgénicas: haciaaproximacionesmásholísticas. • 5. Análisis de secuencias de ADN & ARN Genetics of lipidmetabolism

  20. QTL - REGIONES GENÓMICAS ASOCIADAS A LOS FENOTIPOS 155 QTL para el contenido en grasa intramuscular 10,497 pig QTLs from 416 publications representing 649different pig traits

  21. QTL para GRASA INTRAMUSCULAR

  22. QTL - REGIONES GENÓMICAS ASOCIADAS A LOS FENOTIPOS QTL en población experimental DUROC QTL en cruce divergente IB x LD Varona et al. GeneticalResearch2002 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 Mercadéet al. Mamm. Genome2005 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 – Iberianallele q – Landraceallele IBÉRICO (QQ) Q allelehigh IMF SSC6 Posibilidad de unaintrogresiónmediantecruzamientorecíproco del aleloIbérico en otraspoblaciones.

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

  24. ESTUDIO DE GENES CANDIDATOS POSICIONALES Y FUNCTIONALES GEN CANDIDATO ALGUNOS GENES MAYORES PARA CALIDAD DE CARNE: RYR1 - Ryanodine Receptor CAST–Calpastatin PRKAG3 - ProteinKinaseAdenosineMonophosphate-Activatedγ3-subunit SCD - Estearoil-CoADesaturasa 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 FUNCIONAL

  26. OTROS GENES CON RELACIÓN FUNCIONAL ACACA Fatty acids profile Gallardo et al. 2009. Anim. Genet. HDLBPIntramuscular fat Cánovas et al. 2009. Livest. Sci. HMGCRCholesterol & Fatty acids Cánovas et al. 2010. Animal. FATP1, FATP2, FATP3 Fatty acids profile. Melo et al. Livest. Sci. 2012 SCDFatty acids profile. Cánovas et al. 2010; Aznárez et al. 2012. Esquema de la lipogénesis (Chenet 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) PUFA CHOL LDL HDL HFT LW TG BFT IMF LEAN SFA MUFA Expresióndiferencial en músculoentre individuos con fenotiposdivergentesparadeposición de grasa Genes implicados en metabolismolipídico, diferenciacióncelular y balance energético. LOW group HIGH group Cánovas, Quintanilla, Amills, Pena. BMC Genomics 2010

  29. REGULACIÓN DEL TRANSCRIPTOMA (eQTL) TRANSCRIPTOMICS • eQTL scan en el músculogluteus mediusskeletal 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. REDES GÉNICAS REDES ASOCIADAS AL METABOLISMO LIPÍDICO EN HÍGADO Weighted Gene Co-expression Networks CORRELACIÓN CON LOS FENOTIPOS 17 modulos de genesco-expressedgenes

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

  32. REDES GÉNICAS TRANSCRIPTOMICS 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. REDES GÉNICAS • Integración de redesgénicas • Redes de co-expresión y epistáticas • Redesgénicas en distintostejidos • Genesclaveregulando la topología de las redes

  34. ARQUITECTURA GENÉTICA DEL METABOLISMO LIPÍDICO Y LA CALIDAD DE CARNELínea de investigación del IRTA desde 1996 • Identificar genes y polimorfismosasociados Gene / Marker Assisted Selection • Rutasgenéticas y mecanismosreguladores Mecanismosgenéticosimplicados • Desarrollarnuevasestrategias de selección Seleccióngenómica IBMAP projects 1996-2011 IRTA-INIA-UAB LIPGEN projects 2003-present IRTA-CRAG IBERCAL project 2013-present IRTA - UEX

  35. Valor de la informacióngenómica para la evaluacióngenética 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. 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 • Ventajasesperadas • Incremento en la precisión • Evitar (reducir) las mediciones de GIM • Reducción del intervalogeneracional

  38. SELECCIÓN GENÓMICA Cuestiones en estudio • Modelos 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. DATOS DE SECUENCIA - NextGenerationSequencing Experimento RNA-Seq (2x75bp, >50M reads) Secuenciación genómica(x 25-30 ) RNA DNA Centro Nacional Análisis Genómico IlluminaHiSeq 2000 • TRANSCRIPTOMA • Identificación de variantes(exónicas y variantestranscripcionales) • 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 FUTUROShaciaaproximacionesmásholísticas y multidisciplinares • Nutrigenómica • Integración de redesgénicas • Redes de co-expresión y epistáticas • Redesgénicas en distintostejidos • Genesclaveregulando 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 ANIMAL 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 Luis Silió M. Carmen Rodríguez Cristina Óvilo Ana Fernández Estefania Alvés Armand Sánchez Marcel Amills Miguel Pérez-Enciso Josep M. Folch Quim Casellas Angela Cánovas David Gallardo Josep Reixach Romi Pena Joan Estany Luis Varona Emilio Magallón

  42. MUCHAS GRACIAS