張俊珍，張 蒙，李亞莉，常強(qiáng)強(qiáng)，孫天原

(1.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科學(xué)學(xué)院，太谷 030801；2.山西省養(yǎng)殖技術(shù)試驗(yàn)基地，太原 030000)

共軛亞油酸(conjugated linoleic acids，CLA)是一類(lèi)含有共軛雙鍵的亞油酸異構(gòu)體，主要以c9,t11-CLA和t10,c12-CLA這兩種異構(gòu)體為主。CLA是食物中的天然成分，主要發(fā)現(xiàn)于反芻動(dòng)物脂肪和牛奶產(chǎn)品中。除天然來(lái)源以外，CLA還可以通過(guò)對(duì)亞油酸熱異構(gòu)化處理和部分氫化獲得。CLA具有廣泛的生物學(xué)功能：調(diào)節(jié)脂類(lèi)代謝，降低脂肪沉積、抗動(dòng)脈粥樣硬化、抗癌、抗氧化、提高免疫性能和改善骨骼健康等。

邊雞主要分布在內(nèi)蒙古自治區(qū)與山西省北部相毗連的長(zhǎng)城內(nèi)外一帶，具有蛋重大、肉質(zhì)好、適應(yīng)性強(qiáng)、耐粗飼和抗寒等優(yōu)點(diǎn)，是肉蛋兼用的中國(guó)地方品種。因其肉質(zhì)鮮美，肉色紅潤(rùn)而深受當(dāng)?shù)乩习傩諝g迎。隨著肉雞體重增加，過(guò)量的腹部脂肪沉積會(huì)使胴體品質(zhì)下降。肉雞胴體脂肪過(guò)多，生產(chǎn)中會(huì)給肉雞加工企業(yè)帶來(lái)較大的經(jīng)濟(jì)損失。降低雞肉脂肪含量，生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)雞肉，既符合人們的健康需求，又促進(jìn)了家禽產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。據(jù)報(bào)道，在飼料中添加CLA可以抑制成脂分化進(jìn)程和脂肪合成，下調(diào)與成脂分化和脂質(zhì)合成相關(guān)基因的表達(dá)水平，從而降低體脂沉積，增加胴體瘦肉率，提高肉產(chǎn)品中CLA的含量，并改善肉品質(zhì)。Lavandera等研究表明，在小鼠飼料中添加1% CLA能夠降低、、和-1c的基因表達(dá)水平，抑制脂肪沉積。Yeganeh等在小鼠脂肪細(xì)胞中研究發(fā)現(xiàn)，CLA可以通過(guò)影響3T3-L1脂肪細(xì)胞中的Wnt/β-catenin通路來(lái)抑制脂肪細(xì)胞分化，從而抑制脂肪生成。Wang等在豬飼糧中添加1.5% CLA并采集脂肪組織進(jìn)行高通量測(cè)序，結(jié)果發(fā)現(xiàn)CLA可以通過(guò)調(diào)節(jié)Wnt信號(hào)通路來(lái)抑制脂肪組織中脂肪生成，調(diào)節(jié)體脂沉積。張?zhí)旆f用0、100、200 μmol·Lt10,c12-CLA處理山羊乳腺上皮細(xì)胞并進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，共得到25 153條轉(zhuǎn)錄本，并通過(guò)對(duì)差異表達(dá)基因進(jìn)行GO和KEGG富集分析，發(fā)現(xiàn)t10,c12-CLA可以抑制山羊乳腺上皮細(xì)胞脂肪酸合成以及固醇合成相關(guān)基因的表達(dá)，信號(hào)通路顯著富在PPAR和AMPK通路中，從而調(diào)控脂代謝。駱娜對(duì)黃羽肉雞的胸肌組織和腹脂組織進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，、、1和1等基因參與調(diào)控胸肌肌內(nèi)脂肪沉積；1、和等基因參與調(diào)控腹脂沉積。歐小倩采集黃山黑雞大腿肌肉組織進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，共篩選出128個(gè)差異表達(dá)基因，其中94個(gè)基因上調(diào)，34個(gè)基因下調(diào)，對(duì)這些差異表達(dá)基因進(jìn)行GO和KEGG分析，篩選出0S2、4、等14個(gè)影響肌內(nèi)脂肪含量的候選基因，發(fā)現(xiàn)12個(gè)GO條目和4個(gè)KEGG通路顯著富集在脂肪代謝相關(guān)信號(hào)通路中。目前，人們?cè)谘芯緾LA影響動(dòng)物機(jī)體脂肪沉積途徑的分子機(jī)制中，對(duì)豬、羊、小鼠等的報(bào)道很多，但是對(duì)家禽相關(guān)的報(bào)道幾乎沒(méi)有。

本試驗(yàn)以邊雞為研究對(duì)象，在基礎(chǔ)日糧中添加不同比例的CLA進(jìn)行飼養(yǎng)試驗(yàn)，通過(guò)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序技術(shù)篩選出與邊雞胸肌脂類(lèi)代謝相關(guān)的主要調(diào)控基因，對(duì)差異表達(dá)基因進(jìn)行GO功能和KEGG通路富集分析，為揭示CLA影響邊雞胸肌脂類(lèi)代謝的分子作用機(jī)制提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)動(dòng)物及樣品采集

試驗(yàn)動(dòng)物在山西省養(yǎng)殖技術(shù)試驗(yàn)基地進(jìn)行飼養(yǎng)，選取90日齡健康邊雞180只，隨機(jī)分成5組，每組3個(gè)重復(fù)，分別添加不同比例的CLA 0%(對(duì)照組)、0.5%、1.0%、1.5%和2.0%。對(duì)照組添加豆油，試驗(yàn)組分別在基礎(chǔ)日糧中以等量的CLA替換豆油，添加豆油以確保各組飼料中能量相同，CLA購(gòu)自青島澳海生物有限公司(CLA含量為80%)。試驗(yàn)預(yù)飼期1周，正飼期6周?；A(chǔ)日糧參照《雞飼養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)》(NY/T 33-2004)配制，基礎(chǔ)日糧組成及營(yíng)養(yǎng)成分見(jiàn)表1。飼養(yǎng)試驗(yàn)結(jié)束后，每組隨機(jī)選取6只邊雞進(jìn)行屠宰取樣，頸靜脈放血法處死，采集胸肌組織，立刻投入液氮速凍，后轉(zhuǎn)入-80 ℃保存。

表1 基礎(chǔ)日糧組成及營(yíng)養(yǎng)成分

1.2 組織總RNA提取及轉(zhuǎn)錄組測(cè)序

稱(chēng)取邊雞胸肌組織50～100 mg，采用Trizol法提取組織總RNA。用Agilent 2100生物分析儀進(jìn)行總RNA品質(zhì)檢測(cè)。用帶有Oligo(dT)的磁珠富集真核生物mRNA；加入破碎緩沖液將mRNA隨機(jī)打斷；以mRNA為模板，用六堿基隨機(jī)引物合成第一條cDNA鏈，然后加入緩沖液、dNTPs、RNase H和DNA polymerase I合成第二條cDNA鏈；純化cDNA再進(jìn)行末端修復(fù)、加A尾并連接測(cè)序接頭，進(jìn)行片段大小選擇；最后通過(guò)PCR富集得到cDNA文庫(kù)。庫(kù)檢合格后，用Illumina平臺(tái)進(jìn)行測(cè)序，由北京百邁客生物科技有限公司完成文庫(kù)構(gòu)建及測(cè)序。

1.3 轉(zhuǎn)錄組生物信息學(xué)分析

將原始數(shù)據(jù)(Raw Data)去除含有接頭的Reads和低質(zhì)量的Reads(含N比例>10%的Reads和質(zhì)量值Q≤10的堿基數(shù)占整條Read的50%以上的Reads)得到高質(zhì)量的Clean Data。使用HISAT2軟件將Clean Data與指定的參考基因組進(jìn)行序列比對(duì)?；谒x參考基因組序列，使用StringTie軟件與原有的基因組注釋進(jìn)行比較，挖掘新基因；根據(jù)基因在不同樣品中的表達(dá)量進(jìn)行差異表達(dá)分析。

1.4 差異表達(dá)基因(DEGs)分析

StringTie通過(guò)最大流量算法,采用FPKM(Fragments Per Kilobase of transcript per Million fragments mapped)作為衡量基因表達(dá)水平的指標(biāo)，F(xiàn)PKM是將Map到基因的Fragments數(shù)除以Map到Genome的所有Read數(shù)(以Million為單位)與RNA的長(zhǎng)度(以KB為單位)。使用DESeq2軟件進(jìn)行差異表達(dá)分析。在DEGs檢測(cè)過(guò)程中，將Fold Change≥1.5且value<0.05作為篩選標(biāo)準(zhǔn)。差異倍數(shù)(Fold Change)表示兩樣品間表達(dá)量的比值。

1.5 GO和KEGG功能注釋和富集分析

利用GO(Gene Ontology database)數(shù)據(jù)庫(kù)和KEGG(The database of Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)DEGs進(jìn)行GO功能分類(lèi)和信號(hào)通路富集分析。

1.6 實(shí)時(shí)熒光定量PCR(qPCR)驗(yàn)證

為保證轉(zhuǎn)錄組測(cè)序結(jié)果的準(zhǔn)確性，隨機(jī)選取9個(gè)DEGs進(jìn)行qPCR驗(yàn)證。選擇-作為內(nèi)參基因，用Oligo 7軟件設(shè)計(jì)引物，交由華大基因合成，引物序列見(jiàn)表2。選擇TB GreenPremix Ex TaqⅡ試劑盒(Code：RR820A)進(jìn)行qPCR驗(yàn)證，反應(yīng)總體系10 μL：TB Green Premix Ex Taq Ⅱ 5.0 μL，上、下游引物各0.2 μL，cDNA 1.0 μL，ddHO 3.6 μL。反應(yīng)條件：95 ℃，30 s；95 ℃ 5 s，58 ℃ 30 s，45個(gè)循環(huán)；65 ℃ 5 s，95 ℃ 30 s。使用2法計(jì)算目的基因的相對(duì)表達(dá)量。

表2 實(shí)時(shí)熒光定量PCR引物

2 結(jié) 果

2.1 測(cè)序數(shù)據(jù)及其質(zhì)量控制

通過(guò)百邁客云平臺(tái)BMK Cloud對(duì)添加不同比例CLA的邊雞胸肌樣本進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，共得到68.97 Gb Clean Data，各樣品Clean Data均達(dá)到5.36 Gb。GC堿基含量在52.36%～56.56%之間；Q20堿基百分比≥96.84%；Q30堿基百分比≥92.30%(表3)。上述結(jié)果表明，轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)質(zhì)量高，可用于后續(xù)試驗(yàn)進(jìn)一步分析。

表3 測(cè)序數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表

2.2 測(cè)序數(shù)據(jù)與參考基因組比對(duì)結(jié)果

采用HISAT2軟件將過(guò)濾后各樣品的Clean Reads與指定的參考基因組進(jìn)行序列比對(duì)。結(jié)果顯示，各樣品轉(zhuǎn)錄組測(cè)序的總片段數(shù)分別在35～72百萬(wàn)對(duì)之間。各樣品的Reads與參考基因組的比對(duì)效率在77.72%～85.81%之間；比對(duì)到參考基因組唯一位置的Reads數(shù)目及在Clean Reads中占的比例在72.15%～82.61%；比對(duì)到參考基因組多處位置的Reads數(shù)目及在Clean Reads中占的比例在2.85%～6.58%之間；比對(duì)到參考基因組正鏈的Reads數(shù)目比例在38.78%～42.82%；比對(duì)到參考基因組負(fù)鏈的Reads數(shù)目比例在38.89%～42.95%。上述結(jié)果表明測(cè)序數(shù)據(jù)符合試驗(yàn)要求，可以進(jìn)行后續(xù)分析(表4)。

表4 轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)與參考基因組比對(duì)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

2.3 差異表達(dá)基因相關(guān)性分析及數(shù)目統(tǒng)計(jì)

用所選參考基因組序列與原有的基因組注釋信息進(jìn)行比較，共發(fā)掘3 550個(gè)新基因。使用DIAMOND軟件將發(fā)掘的新基因與GO、KEGG等數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行序列比對(duì)，共有783個(gè)新基因得到功能注釋。皮爾遜相關(guān)系數(shù)r(Pearson’s Correlation Coefficient)是生物學(xué)重復(fù)相關(guān)性的評(píng)估指標(biāo)，r越接近1，說(shuō)明兩個(gè)重復(fù)樣品相關(guān)性越強(qiáng)(圖1)。從圖1中看出，不同試驗(yàn)組中的2個(gè)重復(fù)樣品的r均大于0.9，說(shuō)明樣品重復(fù)性較好，試驗(yàn)可靠性高。

圖1 不同樣品間的皮爾遜相關(guān)分析

使用DESeq2軟件對(duì)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行差異表達(dá)分析，將Fold Change≥1.5且value<0.05作為篩選標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)果共篩選出DEGs 1 229個(gè)，其中上調(diào)基因594個(gè)，下調(diào)基因635個(gè)(表5)。

表5 差異表達(dá)基因數(shù)目統(tǒng)計(jì)表

通過(guò)火山圖(volcano plot)可以快速地查看基因在兩組樣品中表達(dá)水平的差異，以及差異的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性(圖2)。火山圖橫坐標(biāo)絕對(duì)值越大，說(shuō)明表達(dá)量在兩樣品間的表達(dá)量倍數(shù)差異越大；縱坐標(biāo)值越大，表明差異表達(dá)越顯著，篩選得到的DEGs越可靠。

A.0 vs.0-5；B.0 vs.1；C.0 vs.1-5；D.0 vs.2(下同)。圖中每一個(gè)點(diǎn)表示一個(gè)基因，綠點(diǎn)代表下調(diào)差異表達(dá)基因，紅點(diǎn)代表上調(diào)差異表達(dá)基因，黑點(diǎn)代表非差異表達(dá)基因

2.4 差異表達(dá)基因的GO功能富集分析

運(yùn)用GO數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行功能富集分析。結(jié)果顯示(圖3)，共有1 045個(gè)DEGs被GO數(shù)據(jù)庫(kù)注釋。DEGs在生物學(xué)過(guò)程中主要參與細(xì)胞過(guò)程(cellular process)、單一生物過(guò)程(single-organism process)、生物調(diào)節(jié)(biological regulation)和代謝過(guò)程(metabolic process)等功能；在分子功能中主要參與結(jié)合(binding)和催化活性(catalytic activity)等功能；在細(xì)胞組分中主要參與細(xì)胞(cell)、細(xì)胞部分(cell part)、細(xì)胞器官(organelle)和膜(membrane)等功能。

橫坐標(biāo)為GO功能分類(lèi);縱坐標(biāo)左邊為基因數(shù)目所占百分比,右邊為基因數(shù)目

2.5 差異表達(dá)基因的KEGG通路富集分析

運(yùn)用KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行差異表達(dá)基因的通路富集分析。結(jié)果顯示，共有989個(gè)DEGs被KEGG注釋。這些DEGs共富集到389條信號(hào)通路，選取每組顯著性q value值最小的前20個(gè)通路作散點(diǎn)圖(圖4)。從圖中可以看出，添加0.5% CLA時(shí)，DEGs顯著富集在ECM-受體相互作用(ECM-receptor interaction)和黏著斑(focal adhesion)等通路中；添加1% CLA時(shí)，DEGs顯著富集在吞噬體(phagosome)、細(xì)胞凋亡(apoptosis)和ECM-受體相互作用(ECM-receptor interaction)等通路中；添加1.5% CLA時(shí)，DEGs顯著富集在吞噬體(phagosome)、肌動(dòng)蛋白細(xì)胞骨架調(diào)節(jié)(regulation of actin cytoskeleton)和細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體相互作用(cytokine-cytokine receptor interaction)等通路中；添加2% CLA時(shí)，DEGs在信號(hào)通路中不顯著富集。

縱坐標(biāo)表示通路名稱(chēng)，橫坐標(biāo)為富集因子。圓圈顏色代表q value值，圓圈的大小表示通路中富集的基因數(shù)目

2.6 脂類(lèi)代謝相關(guān)差異表達(dá)基因的篩選

通過(guò)GO和KEGG功能注釋分析，共篩選出18個(gè)與邊雞胸肌脂類(lèi)代謝相關(guān)的DEGs(表6)。從表6可以看出，在基礎(chǔ)日糧中添加1.5% CLA時(shí)有8個(gè)基因的表達(dá)量與對(duì)照組的表達(dá)量相比顯著上調(diào)(<0.05)，添加0.5%、1%和2%的CLA時(shí)基因表達(dá)量與對(duì)照組相比差異不顯著。添加0.5% CLA時(shí)有5個(gè)基因的表達(dá)量與對(duì)照組相比顯著上調(diào)(<0.05)，添加1%、1.5%和2%的CLA時(shí)基因表達(dá)量與對(duì)照組相比差異不顯著。有3個(gè)基因添加2%的CLA時(shí)表達(dá)量與對(duì)照組相比顯著下調(diào)(<0.05)，添加0.5%、1%和1.5%的CLA時(shí)差異不顯著。有2個(gè)基因添加1.5%的CLA時(shí)表達(dá)量與對(duì)照組相比顯著下調(diào)(<0.05)，添加0.5%、1%和2%的CLA時(shí)差異不顯著。

表6 邊雞胸肌中與脂類(lèi)代謝相關(guān)的差異表達(dá)基因

2.7 qPCR驗(yàn)證差異表達(dá)基因

為進(jìn)一步驗(yàn)證轉(zhuǎn)錄組測(cè)序結(jié)果的準(zhǔn)確性，隨機(jī)選取9個(gè)DEGs進(jìn)行qPCR驗(yàn)證(圖5)。結(jié)果表明，這9個(gè)基因的mRNA表達(dá)量變化趨勢(shì)與轉(zhuǎn)錄組測(cè)序結(jié)果一致，說(shuō)明本試驗(yàn)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序結(jié)果準(zhǔn)確性好。

橫坐標(biāo)表示5個(gè)試驗(yàn)組

3 討 論

轉(zhuǎn)錄組測(cè)序是利用高通量測(cè)序技術(shù)將細(xì)胞或組織中全部或部分mRNA和非編碼RNA進(jìn)行測(cè)序分析的技術(shù)。CLA具有調(diào)節(jié)脂類(lèi)代謝的功能，通過(guò)調(diào)控參與脂類(lèi)代謝的相關(guān)基因，降低脂肪沉積。本研究通過(guò)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序，共鑒定出3 550個(gè)新基因，其中783個(gè)新基因得到功能注釋。各試驗(yàn)組中的2個(gè)重復(fù)樣品間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)大于0.9，表明試驗(yàn)結(jié)果可靠。使用DESeq2軟件對(duì)測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行差異性分析，共篩選出DEGs 1 229個(gè)，其中上調(diào)基因594個(gè)，下調(diào)基因635個(gè)。隨機(jī)選取9個(gè)DEGs進(jìn)行qPCR驗(yàn)證，其基因表達(dá)量變化趨勢(shì)與轉(zhuǎn)錄組測(cè)序結(jié)果一致，表明轉(zhuǎn)錄組測(cè)序結(jié)果可靠。

通過(guò)對(duì)DEGs的篩選，共篩選出18個(gè)主要參與邊雞胸肌脂類(lèi)代謝的DEGs。試驗(yàn)組基礎(chǔ)日糧中添加CLA有13個(gè)DEGs表達(dá)量上調(diào)，、2、、、、1、3A2、、3、1、3、1和24已被發(fā)現(xiàn)參與調(diào)控脂肪代謝。1.5% CLA試驗(yàn)組中有5個(gè)基因(、1、、3A2和)的表達(dá)量差異極顯著。MCAT是脂肪酸合成酶(FAS)Ⅱ脂肪酸代謝途徑中FAS復(fù)合體組成酶之一，在脂肪酸合成途徑中起裝載作用。有研究表明，參與了脂肪酸代謝過(guò)程，被認(rèn)為是脂肪酸代謝途徑的結(jié)合點(diǎn)。1是高密度脂蛋白(HDL)的主要載脂蛋白，占蛋白總量的60%～70%。載脂蛋白是一種具有脂類(lèi)轉(zhuǎn)運(yùn)功能的血漿蛋白質(zhì)，在脂質(zhì)代謝和脂質(zhì)運(yùn)輸?shù)冗^(guò)程中發(fā)揮重要的做作用。PTGDS是一種谷胱甘肽非依賴(lài)性的前列腺素合成酶，能夠催化前列腺素H2(PGH2)轉(zhuǎn)化為前列腺素D2(PGD2)，前列腺素是脂肪酸代謝的終末產(chǎn)物，參與機(jī)體正常生理過(guò)程。ALDH3A2是醛脫氫酶家族成員之一，催化長(zhǎng)鏈脂肪醛氧化為脂肪酸，調(diào)控脂質(zhì)代謝。PLTP介導(dǎo)脂蛋白之間的磷脂轉(zhuǎn)運(yùn)，參加脂質(zhì)和脂蛋白代謝。0.5% CLA試驗(yàn)組中有3個(gè)基因(3、1和3)的表達(dá)量差異極顯著。FABP3屬于脂肪酸結(jié)合蛋白家族，主要調(diào)節(jié)脂肪酸的吸收和代謝。FOXO1是叉頭蛋白框O亞族(FOXO)成員之一，可以降低脂肪酸氧化，調(diào)控脂質(zhì)代謝。UCP3是解偶聯(lián)蛋白(UCPs)家族成員之一，能夠調(diào)節(jié)脂肪酸代謝，運(yùn)輸脂肪酸和脂質(zhì)過(guò)氧化物。Ribot等研究發(fā)現(xiàn)，飼料中添加1% CLA使3 mRNA表達(dá)水平升高，調(diào)節(jié)脂肪酸代謝，降低脂肪沉積。本試驗(yàn)結(jié)果表明，基礎(chǔ)日糧中添加CLA使一些主要調(diào)控脂類(lèi)代謝的基因表達(dá)量上調(diào)，5個(gè)基因在1.5% CLA試驗(yàn)組表達(dá)量極顯著上調(diào)，已發(fā)現(xiàn)這5個(gè)基因主要參與脂肪酸合成，在脂肪酸的合成和代謝途徑中起裝載和結(jié)合點(diǎn)作用，參與脂質(zhì)運(yùn)輸、催化前列腺素合成、催化長(zhǎng)鏈脂肪醛氧化為脂肪酸以及調(diào)節(jié)脂蛋白代謝；3個(gè)基因在0.5% CLA試驗(yàn)組表達(dá)量上調(diào)且差異極顯著，已發(fā)現(xiàn)這3個(gè)基因主要參與脂肪酸的吸收、氧化和運(yùn)輸。本試驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基礎(chǔ)日糧中添加1.5%和0.5% CLA可能會(huì)對(duì)胸肌脂類(lèi)代謝調(diào)控起主要作用，具體調(diào)控機(jī)理有待進(jìn)一步研究。從DEGs的調(diào)控功能發(fā)現(xiàn)，1.5% CLA可能調(diào)控邊雞胸肌脂肪酸的富集。試驗(yàn)組基礎(chǔ)日糧中添加CLA有5個(gè)DEGs表達(dá)量下調(diào)，4、4、、2C和5已被發(fā)現(xiàn)參與調(diào)控脂肪代謝。2% CLA試驗(yàn)組中4的基因表達(dá)量差異極顯著，4屬于脂肪酸結(jié)合蛋白家族，主要在脂肪細(xì)胞中表達(dá)，負(fù)責(zé)脂肪酸的合成和運(yùn)輸。O’Reilly等研究發(fā)現(xiàn)，給小鼠飼喂含CLA的飼料能夠降低4表達(dá)水平，從而降低脂肪沉積，減少肥胖發(fā)生。本試驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在基礎(chǔ)日糧中添加2%的CLA可極顯著降低4基因表達(dá)，從而影響胸肌脂肪酸代謝，具體調(diào)控機(jī)理有待進(jìn)一步研究。本研究對(duì)DEGs的篩選發(fā)現(xiàn)各個(gè)試驗(yàn)組中出現(xiàn)不同的差異顯著的DEGs，揭示了基礎(chǔ)日糧中添加CLA影響邊雞胸肌DEGs表達(dá)水平，進(jìn)而調(diào)控脂肪代謝，為今后相關(guān)研究提供理論依據(jù)。

對(duì)DEGs的GO功能富集分析，發(fā)現(xiàn)各試驗(yàn)組邊雞胸肌組織中DEGs主要集中在生物學(xué)過(guò)程的細(xì)胞過(guò)程、單一生物過(guò)程、生物調(diào)節(jié)和代謝過(guò)程，其次集中在分子功能和細(xì)胞組分。GO功能富集分析發(fā)現(xiàn)，DEGs可能主要在生物學(xué)過(guò)程中參與調(diào)控脂類(lèi)代謝，其調(diào)控機(jī)制有待研究。對(duì)各試驗(yàn)組差異表達(dá)基因的KEGG通路富集分析發(fā)現(xiàn)，各試驗(yàn)組DEGs所富集的信號(hào)通路不同，表明基礎(chǔ)日糧中CLA含量影響ECM-受體相互作用、黏著斑、吞噬體、細(xì)胞凋亡、肌動(dòng)蛋白細(xì)胞骨架調(diào)節(jié)和細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體相互作用等通路功能的實(shí)現(xiàn)，可能參與脂類(lèi)代謝調(diào)控，其作用機(jī)制有待研究。

4 結(jié) 論

本試驗(yàn)探究了在邊雞基礎(chǔ)日糧中添加CLA對(duì)胸肌脂類(lèi)代謝影響的研究，利用轉(zhuǎn)錄組測(cè)序技術(shù)篩選出18個(gè)與邊雞胸肌脂類(lèi)代謝相關(guān)的差異表達(dá)基因，其中、1、、3A2、、3、1、3和4可能在調(diào)節(jié)邊雞胸肌脂肪代謝過(guò)程中發(fā)揮了重要作用，為今后揭示CLA調(diào)節(jié)邊雞胸肌脂類(lèi)代謝的分子作用機(jī)制提供了理論依據(jù)。