多组学整合分析揭示肉鸡腹部脂肪沉积的关键调控节点及其分子机制

为解决肉鸡生产中因腹部脂肪过度沉积导致的饲料转化率下降和经济效益损失问题，研究人员通过全基因组重测序(WGS)、转录组测序和血清代谢组学等多组学技术，对高/低腹部脂肪百分比(AFP)的Arbor Acres肉鸡进行整合分析，鉴定出FOXF1、ACSS2、USP10和SEC16B等关键候选基因及L-酪氨酸、泛酸等特征代谢物，为家禽脂肪代谢调控提供了新靶点和理论依据。

　　

在现代化家禽养殖业中，肉鸡腹部脂肪过度沉积已成为制约产业发展的关键瓶颈。随着集约化养殖的推进，饲料成本已占生产总成本的70%，而腹部脂肪沉积导致的饲料转化效率下降直接影响了养殖效益。更严重的是，过量脂肪积累还会降低种鸡繁殖性能和胴体瘦肉率。尽管全基因组关联研究(GWAS)已鉴定出部分脂肪性状相关基因，但腹部脂肪沉积作为多基因控制的复杂数量性状，其遗传基础和调控网络仍待系统解析。

针对这一科学问题，西北农林科技大学动物科技学院的研究团队在《Poultry Science》发表了创新性研究成果。该研究选取42日龄雌性Arbor Acres肉鸡，根据腹部脂肪百分比(AFP)筛选出高脂(FH)和低脂(FL)群体各12只，通过全基因组重测序(WGS)鉴定选择性清除区域，结合腹部脂肪组织和肝脏组织的转录组测序、加权基因共表达网络分析(WGCNA)以及血清非靶向代谢组学，系统揭示了调控脂肪沉积的关键分子网络。

研究采用的主要技术方法包括：基于极端表型分组的实验设计；全基因组重测序(平均深度24.41X)和选择信号分析(XP-EHH/XP-nSL)；腹部脂肪与肝脏组织的转录组测序及差异表达基因(DEGs)筛选；WGCNA构建共表达模块并鉴定枢纽基因；血清代谢组学(LC-MS)和机器学习分析；RT-qPCR验证关键基因表达。

研究结果部分：

1. 1.

   表型特征显示脂肪沉积差异不伴随代谢紊乱

   FH组平均AFP(1.53%)显著高于FL组(0.78%)，但两组体重和血清TG、TC等生化指标无显著差异，表明脂肪沉积差异独立于整体代谢状态。

2. 2.

   基因组分析揭示537个潜在选择基因

   通过XP-EHH和XP-nSL分析鉴定出561个潜在基因组选择区域(PGSRs)，包含537个基因。GO分析显示这些基因显著富集于Wnt信号通路、胰岛素信号通路等脂肪代谢相关通路。

3. 3.

   转录组与WGCNA鉴定脂质相关枢纽基因

   腹部脂肪组织发现153个DEGs，肝脏组织发现291个DEGs。WGCNA分析鉴定出109个(脂肪组织)和335个(肝脏组织)模块枢纽基因(MHGs)，功能涉及蛋白质分泌、细胞形态发生等过程。

4. 4.

   多组学整合锁定18个关键候选基因

   FOXF1成为唯一被基因组、转录组和WGCNA共同支持的基因。ACSS2、USP10和SEC16B等已知脂代谢相关基因也显示出强选择信号和表达差异。RT-qPCR验证了9个基因在脂肪组织和8个基因在肝脏组织的差异表达。

5. 5.

   血清代谢组发现41种差异代谢物

   L-酪氨酸、泛酸和10-羟基癸酸被机器学习识别为关键区分代谢物。KEGG分析显示差异代谢物主要富集于氨基酸生物合成、泛酸辅酶A合成等通路。

讨论与结论部分指出，该研究通过创新性的多组学整合策略，首次系统揭示了FOXF1通过抑制Wnt/β-catenin通路调控脂肪沉积的潜在机制。ACSS2可能通过影响乙酰-CoA合成调节脂质生成，而USP10-SIRT6轴和SEC16B介导的脂蛋白分泌分别从代谢调控和维生素转运角度影响脂肪积累。发现的L-酪氨酸等特征代谢物为开发脂肪沉积标记物提供了新思路。

这项研究不仅构建了家禽脂肪沉积的多层次调控框架，更为分子育种提供了精准靶点。通过同时控制多个关键节点，未来可望培育出低脂高效的肉鸡新品种，对提升我国禽肉产业竞争力具有重要意义。研究采用的极端表型-多组学整合策略也为其他经济性状的遗传解析提供了范式。