Intramuscular Fat Deposition in Rabbits: Insights into Host-Microbiome Biological Mechanisms

Abstract

[ES] El objetivo de la Tesis fue investigar los mecanismos genéticamente determinados involucrados en la deposición de grasa intramuscular (GIM) usando 2 líneas divergentes de GIM (A y B) en el músculo Longissimus thoracis et Lumborum (LTL) de conejos. Consta de cinco estudios que evalúan el rol del huésped y el microbioma usando análisis metabolómicos y metagenómicos. La respuesta a la selección en la 10ma generación fue 0,49g GIM/100g LTL, equivalente a 3,8 desviaciones estándar (DE). Se obtuvo una respuesta correlacionada positiva en la grasa de la canal y cambios en los ácidos grasos (AG) del LTL, con mayor contenido de saturados (A-B= 5,05g/100g GIM) y monoinsaturados (A-B= 5,04g/100g GIM) en la línea A. No hubo diferencia en la grasa del hígado, pero sí en sus AG, como el menor C15:0 (A-B= -0,04g/100g lípidos) y C17:0 (A-B= -0,09g/100g lípidos) en la línea A, que podría deberse a diferente digestión microbiana. El análisis metabolómico del plasma encontró 393 metabolitos diferenciales con 95% precisión clasificatoria y 383 metabolitos con ajuste linear a GIM con 65% capacidad predictiva, de los cuales 322 coincidían con diferencias entre -6,04 y +1,97 DE. Los lípidos fueron mayores en la línea B (ej. triglicéridos, ácidos biliares secundarios (AB-2º), AG) y la carnitina fue menor, sugiriendo mayor absorción intestinal y menor captación y almacenamiento, posiblemente relacionada con menor ß-oxidación de AG. Entre los aminoácidos, destacaron los de cadena ramificada (BCAA) y aromáticos (AAA) indicando menor degradación intestinal de BCAA en la línea A seguida de mayor catabolismo del huésped, y una compleja interacción huésped-microbioma en el metabolismo de los AAA. El análisis metagenómico del ciego confirmó la relevancia del microbioma en la deposición de GIM, con cambios en composición y funcionalidad. El análisis de la composición definió 2 enterotipos con 51 géneros microbianos y 91% precisión clasificatoria: el enterotipo A enriquecido en Hungateiclostridium, Limosilactobacillus, Legionella, Lysinibacillus, Phorphyromonas, Methanosphaera y Desulfovibrio y el enterotipo B en Escherichia, Fonticella, Candidatus Amulumruptor, Methanobrevicater, Exiguobacterium, Flintibacter y Coprococcus. Un balance composicional se propuso como biomarcador para predecir la predisposición genética a la deposición de GIM, compuesto por 26 géneros microbianos con 93% precisión clasificatoria y 69% capacidad predictiva. El análisis de funcionalidad encontró 240 genes microbianos (GM) diferenciales con 95% precisión clasificatoria y 230 GM con ajuste linear a GIM con 79% capacidad predictiva, de los cuales 122 GM coincidían con diferencias entre -0,75 y +0,73 DE. Mayor biosíntesis de lipopolisacáridos y peptidoglicanos, asociado al desarrollo de masa grasa, biosíntesis de AAA, asociado a trastornos relacionados a la deposición grasa, y conversión de propionato a acetato, relacionado con mayor lipogénesis en el hígado y menor síntesis de C15:0 y C17:0, se encontró en la línea A. Además, se encontró mayor degradación de BCAA en la línea B, asociado con menor síntesis de triglicéridos en el hígado. El análisis metabolómico del ciego encontró 142 metabolitos diferenciales con 99% precisión clasificatoria y diferencias entre -1,03 y +1,19 DE; 156 relacionados con GIM en la línea A con 61% capacidad predictiva; y 107 relacionados con GIM en la línea B con 57% capacidad predictiva. Diferencias en el metabolismo de las purinas podrían sugerir mayor eficiencia energética y en la utilización del nitrógeno en la línea B, y diferencias en AB-2º, AAA y BCAA fueron consistentes con los resultados anteriores. Un balance composicional se propuso como biomarcador compuesto por 2 AB-2º y 2 subproductos de las proteínas, con 88% de precisión clasificatoria, sugiriendo que la interacción entre absorción lipídica y metabolismo de proteínas de la dieta influyen en la GIM. De validarse, podría usarse para predecir la predisposición genética a la deposición de GIM.

[CA] L'objectiu de la Tesi va ser investigar els mecanismes genèticament determinats involucrats en la deposició de greix intramuscular (GIM) usant 2 línies divergents de GIM (A i B) en el múscul Longissimus thoracis et Lumborum (LTL) de conills. Consta de cinc estudis que avaluen el rol de l'hoste i el microbioma usant anàlisi metabolòmicos i metagenòmicos. La resposta a la selecció en la 10ma generació va ser 0,49g GIM/100g LTL, equivalent a 3,8 desviacions estàndard (DE) . Es va obtindre una resposta correlacionada positiva en el greix de la canal i canvis en els àcids grassos (AG) del LTL, amb major contingut de saturats (A-B = 5,05g/100g GIM) i monoinsaturats (A-B = 5,04g/100g GIM) en la línia A. No va haver-hi diferència en el greix del fetge, però sí en els seus AG, com el menor C15:0 (A-B = -0,04g/100g lípids) i C17:0 (A-B = -0,09g/100g lípids) en la línia A, que podria deure's a diferent digestió microbiana. L'anàlisi metabolómico del plasma va trobar 393 metabòlits diferencials amb 95% precisió classificatòria i 383 metabòlits amb ajust linear a GIM amb 65% capacitat predictiva, dels quals 322 coincidien amb diferències entre -6,04 i 1,97 DE. Els lípids van ser majors en la línia B (ex. triglicèrids, àcids biliars secundaris (AB- 2º), AG) i la carnitina va ser menor, suggerint major absorció intestinal i menor captació i emmagatzematge, possiblement relacionada amb menor ß-oxidació d'AG. Entre els aminoàcids, van destacar els de cadena ramificada (BCAA) i aromàtics (AAA) indicant menor degradació intestinal de BCAA en la línia A seguida de major catabolisme de l'hoste, i una complexa interacció hoste-microbioma en el metabolisme dels AAA. L'anàlisi metagenòmico del cec va confirmar la rellevància del microbioma en la deposició de GIM, amb canvis en composició i funcionalitat. L'anàlisi de la composició va definir 2 enterotipos amb 51 gèneres microbians i 91% precisió classificatòria: el enterotipo A enriquit en Hungateiclostridium, Limosilactobacillus, Legionel·la, Lysinibacillus, Phorphyromonas, Methanosphaera i Desulfovibrio i el enterotipo B en Escherichia, Fonticella, Candidatus Amulumruptor, Methanobrevicater, Exiguobacterium, Flintibacter i Coprococcus. Un balanç composicional es va proposar com biomarcador per a predir la predisposició genètica a la deposició de GIM, compost per 26 gèneres microbians amb 93% precisió classificatòria i 69% capacitat predictiva. L'anàlisi de funcionalitat va trobar 240 gens microbians (GM) diferencials amb 95% precisió classificatòria i 230 GM amb ajust linear a GIM amb 79% capacitat predictiva, dels quals 122 GM coincidien amb diferències entre -0,75 i 0,73 DE. Major biosíntesi de lipopolisacàrids i peptidoglicans, associat al desenvolupament de massa grassa, biosíntesi de AAA, associat a trastorns relacionats a la deposició grassa, i conversió de propionat a acetat, relacionat amb major lipogènesis en el fetge i menor síntesi de C15:0 i C17:0, es va trobar en la línia A. A més, es va trobar major degradació de BCAA en la línia B, associat amb menor síntesi de triglicèrids en el fetge. L'anàlisi metabolòmico del cec va trobar 142 metabòlits diferencials amb 99% precisió classificatòria i diferències entre -1,03 i 1,19 DE; 156 relacionats amb GIM en la línia A amb 61% capacitat predictiva; i 107 relacionats amb GIM en la línia B amb 57% capacitat predictiva. Diferències en el metabolisme de les purins podrien suggerir major eficiència energètica i en la utilització del nitrogen en la línia B, i diferències en AB-2º, AAA i BCAA van ser consistents amb els resultats anteriors. Un balanç composicional es va proposar com biomarcador compost per 2 AB-2º i 2 subproductes de les proteïnes, amb 88% de precisió classificatòria, suggerint que la interacció entre absorció lipídica i metabolisme de proteïnes de la dieta influeixen en la GIM. De validar-se, podria usar-se per a predir la predisposició genètica a la deposició de GIM.

[EN] The Thesis aimed to study the genetically determined mechanisms involved in intramuscular fat (IMF) deposition, using two lines divergently selected for IMF in Longissimus thoracis et Lumborum (LTL) muscle of rabbits (H and L lines). It comprises five studies focused on studying the host and microbiome roles using metabolomics and metagenomics approaches. The response to selection in the 10th generation was 0.49g IMF/100g LTL, equivalent to 3.8 standard deviations (SD). Selection led to a positive correlated response in carcass adiposity, and to changes in the fatty acids (FA) of LTL, showing greater saturated (H-L= 5.05g/100g IMF) and monounsaturated FA (H-L= 5.04g/100g IMF) in the H line. No differences were found in liver fat, but they were found in its FA profile, being the most notorious the lower C15:0 (H-L= -0.04g/100g lipids) and C17:0 (H-L= -0.09g/100g lipids) in the H line, which could be due to different microbial digestion. The plasma metabolomics analysis identified 393 differential metabolites with 95% classification accuracy, and 383 metabolites with linear adjustment to IMF and 65% prediction ability, from which 322 overlapped with differences ranging from -6.04 to +1.97 SD. Lipids were greater in the L line (e.g., triglycerides, secondary bile acids, FA) while carnitine was lower, suggesting greater intestinal lipids absorption in the L line, followed by their lower uptake and storage, possibly related to lower FA ß oxidation. Among amino acids, branched-chain (BCAA) and aromatic (AAA) stood out, indicating lower BCAA gut degradation in the H line followed by greater host catabolism, and a complex host-microbiome AAA metabolism. The caecum metagenomics analysis confirmed the microbial relevance in IMF development, identifying changes in its composition and functionality. The microbial composition analysis defined two enterotypes with 51 microbial genera and 91% classification accuracy. The H-enterotype was enriched in Hungateiclostridium, Limosilactobacillus, Legionella, Lysinibacillus, Phorphyromonas, Methanosphaera and Desulfovibrio, and the L-enterotype in Escherichia, Fonticella, Candidatus Amulumruptor, Methanobrevicater, Exiguobacterium, Flintibacter and Coprococcus. A compositional balance was proposed as biomarker to predict the genetic predisposition to IMF deposition, composed of 26 microbial genera, with 93% classification accuracy and 69% prediction ability. The microbial functionality analysis identified 240 differential microbial genes (MG) with 95% classification accuracy, and 230 MG with linear adjustment to IMF and 79% prediction ability, from which 122 overlapped with differences ranging from -0.75 to +0.73 SD and related to numerous metabolisms. In the H line, greater lipopolysaccharides and peptidoglycans biosynthesis, related to fat-mass development, AAA biosynthesis, related to associated disorders of increased fat deposition, and propionate to acetate conversion, related to greater liver lipogenesis and lower C15:0 and C17:0 synthesis, were found. Additionally, greater BCAA degradation was found in the L line, related to lower triglycerides synthesis in the liver. The caecum metabolomics analysis identified 142 differential metabolites with 99% classification accuracy and differences ranging from -1.03 to +1.19 SD; 156 related to IMF in the H line with 61% prediction ability; and 107 related to IMF in the L line with 57% prediction ability. Differences found in purine metabolism could suggest greater energy and nitrogen utilization efficiencies in the L line, while those in secondary bile acids, AAA and BCAA were consistent with the previous results. A compositional balance composed of two secondary bile acids and two proteins by-products with 88% classification accuracy was proposed as biomarker, suggesting that the interaction between lipids absorption and dietary proteins metabolism influences IMF. If validated, it could be used to predict the genetic predisposition to IMF deposition.