Ідентифікація ключових генів та молекулярних механізмів, пов’язаних із низькою несучістю бройлерів

Анотація

Передумови

Перегодовування знижує продуктивність несучості у курей-розплодів бройлерів, що пов’язано з ожирінням, стеатозом печінки та системним запаленням. Для розкриття основних механізмів, що регулюють вплив режимів годівлі на енергетичний метаболізм та вироблення яєць, був проведений транскриптомічний підхід для скринінгу диференційовано експресованих генів (DEG) у яєчниках, печінці та жировій тканині курчат-бройлерів за умови обмеженого годування.

Результати

Це показало, що в жировій клітці, печінці та яєчниках було виявлено 289, 388 та 204 DEG. Ці DEG були значно збагачені шляхом шляху фагосом, транспорту ліпідів, активності та активності резервуару поживних речовин в яєчниках; біосинтез стероїдних гормонів та метаболізм ксенобіотиків шляхами цитохрому Р450 у жировій тканині; та метаболічні шляхи, активований проліфератором пероксисом рецептор (PPAR) та сигнальний шлях Jak-STAT у печінці. Рецептор естрогену 1, визначений як один з важливих центрів шляхом побудови мережі ІПП, був регульований вгору в групі ad libitum, що дозволило б більшій кількості аполіпопротеїдів переноситися в яєчник.

Висновки

Висока експресія VTG, APOB, CYBB і CTSS в яєчниках призведе до надлишкового відкладення ліпідів, окисного стресу та потенційного пошкодження овуляції. Наші результати сприяють розумінню впливу режимів годівлі на метаболічну регуляцію під час виробництва яєць курчат-розведення бройлерів, а також надають нові докази метаболічної регуляції в результаті інтегрованих багатотканинних процесів.

Передумови

Метою цього дослідження було дослідити гени та їх регуляторну здатність до репродуктивної здатності бройлерів, що залежать від харчування, з цілого рівня транскриптома. У цьому дослідженні досліджували профілі експресії яєчників, печінки та жирової тканини між лібітумом та обмеженим вигодовуванням курей-бройлерів за допомогою технології RNA-seq. Описані тут результати забезпечать значний прогрес у наших знаннях про взаємозв'язок споживання корму, ліпідного обміну та функції яєчників у курей-бройлерів.

Результати

Профілі експресії генів

Ми систематично аналізували дані послідовності з 18 зразків, які включали 3 тканини (жирову, печінкову та яєчникову) від 6 курей (3 кури від групи ad libitum та 3 кури від обмеженої групи годівлі). У середньому 367,3 мільйона необроблених даних було виявлено в 6 зразках з кожної тканини. Після фільтрації приблизно 81% чистих показників у кожному зразку накладали на геном Gallus_gallus-5.0 і використовували для подальшого аналізу експресії генів. У кожному зразку було близько 80% однозначних зчитувань та 1% множинних збігів з геномом (таблиця 1). В середньому було виявлено експресію 12 382, ​​13 157 та 10 651 гена з жирової тканини, тканин яєчників та печінки відповідно, встановивши поріг кількості зчитування кожного гена вище 1 кількості на мільйон у кожній пробі принаймні однієї групи лікування. Всі ці експресовані гени використовувались для аналізу диференціальної експресії.

Диференціально експресовані гени

Гени диференціальної експресії аналізували між лібітом та обмеженою групою годування у 3 тканинах (FDR, рис. 1

генів

Онтологія генів та функціональна анотація DEG

На основі анотації DEG, аналіз збагачення кожної тканини з термінів GO біологічного процесу та шляху KEGG були зведені на рис. 2 та Додатковий файл 4: Таблиця S4, встановлення порогу на FDR Рис. 2

GO-аналіз та вихід KEGG-шляхів DEG між лібітом та обмеженою групою годування. (а) Яєчник, (б) жирова тканина, (в) печінка. АТ, біологічний процес; CC, стільниковий компонент; MF, Молекулярна функція

Верифікація експерименту РНК-послідовності

Рівень мРНК DEG, отриманий за допомогою РНК-послідовності з тканин яєчників, печінки та жирової тканини між групами ad libitum та обмеженими групами кормів, додатково вивчали методом qRT-PCR. На малюнку 3 показані рівні експресії десяти генів, випадково вибраних з DEG. Для аналізу RNA-seq вираження CHGB, GAL, SST, APOB, SOST, CHAC1 і SIK1 були регульовані в залежності від групи в півтора-три рази, і експресія ANGPTL4, RRM2 і ACTC1 були регульовані вгору в групі ad libitum у два-чотири рази (рис. 3а). Результати qRT-PCR показали, що експресія цих генів узгоджується з результатами аналізу RNA-Seq, і висока кореляція була виявлена ​​шляхом порівняння результатів двох методів (рис. 3b). Отже, дані qRT-PCR підтвердили, що результати RNA-Seq були надійними.

Порівняльний та кореляційний аналіз диференційовано експресованих генів між qRT-PCR та RNA-seq. (а) Порівняння рівня диференційовано експресованих генів з qRT-PCR та RNA-seq. (b) Кореляція диференційовано експресованих генів між qRT-PCR та RNA-seq. CHGB, хромогранін В; APOB, аполіпопротеїн В; SOST, склеростин; GAL, галанін та GMAP; SST, соматостатин; ACTC1, актин, альфа, серцевий м’яз 1; CHAC1, ChaC-глутатіон-специфічна гамма-глутамілциклотрансфераза 1; SIK1, сольова індукована кіназа 1; ANGPTL4, ангіопоетин типу 4; RRM2, регулятивна субодиниця рибонуклеотидредуктази М2. Експресія гена нормалізувалася як зміна складки за допомогою 18S рибосомна РНК ( = 3 на групу)

Мережа взаємодії білків та білків ДЕГ

Для візуалізації мереж PPI DEG використовували програмне забезпечення Cytoscape (рис. 4). Він складається з 123 вузлів та 159 країв у жировій клітці, 172 вузлів та 373 країв у печінці та 100 вузлів та 153 країв у яєчнику. На малюнку вузол представляє DEG, а край представляє PPI двох DEG. Було 2 (бета-ланцюг фібриногену (FGB), альбумін (ALB)) і 3 гени (ALB, Прото-онкоген Spi-1 (SPI1), плазміноген (PLG)) ідентифіковані як гени-концентратори в жировій клітці та яєчниках із ступенем взаємодії ≥10 відповідно та 24 гени-концентратори у печінці.