Expresión génica diferencial y caracterización funcional de dos músculos, psoas major y flexor digitorum, en avileña negra ibérica

  1. MORENO SÁNCHEZ, NATALIA
Dirigida por:
  1. Clara Díaz Martín Director/a
  2. Julia Rueda Muñoz de San Pedro Codirectora

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 10 de octubre de 2007

Tribunal:
  1. Ana María Vázquez López Presidenta
  2. Francisco Javier Gallego Rodríguez Secretario
  3. María del Pilar Hernández Pérez Vocal
  4. Jesús Piedrafita Arilla Vocal
  5. Romi Pena Subirá Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 178743 DIALNET

Resumen

La mejora de la calidad de la carne es uno de los principales objetivos del sector productor de carne de vacuno que de esta forma busca incrementar el valos añadido de su producto. El obejtivo de este trabajo ha sido profundizar en las bases genéticas y funcionales que determinan las diferencias existentes entre músculos bovinos que dan lugar a piezas que presentan marcadas diferencias de calidad. En concreto se estudiaron las diferencias entre el M. Psoas major y el M. flexor digitorum que constituyen el solomillo y el morcillo, respectivamente. El tejido muscular esquelético se compone de una población heterogénea de fibras que contribuyen a la variedad de tipos de músculos presentes en los animales. Se caracterizaron los músculos en estudio, determinando su comportamiento fibrilar a través de la expresión de las diferentes soformas de la proteína que las caracteriza, la cadena pesada de la miosina (MyHC). Además se estudió la capacidad contráctil, el metabolismo y las propiedades histológicas de cada uno de los tipos de fibras presentes en ambos músculos, evaluando la relación existente entre estas propiedades y la expresión de la MyHC. El M. Psoas major resultó un músculo mixto que expresaba las cinco isoformas de MyHC presentes en los músculos bovinos (I, I+IIA, IIA, IIAX y IIX), mientras que el M. flexor digitorum se caracterizó como un músculo rojo, que no expresaba la isoforma más ràpida de MyHC (IIX) y sí el resto. Las fibras más lentas presentaron menor actividad ATPásica, mayor actividad oxidativa y menor flicolítica, además de menor diámetro y mayor densidad de núcleos y capilares, que las más rápidas. Los resultados obtenidos en este estudio sugieren una coordinación entre propiedades fisológicas, bioquímicas y morfológicas, que parece ser, incluso, específica de músculo para determinadas características. La distinta composición fibrilar de los músculos así como las propieades que de ella derivan podrían ser responsables de, al menos, parte de las diferencias de calidad entre solimillo y morcillo, ya que características como la terneza, la jugosidad, el color, el flavor, o el contenido en lípidos están relacionadas con el tipo de fibra. Parte de la variabilidad existente entre músculos puede ser debida a una expresión génica diferencial. Con el objetivo de investigar la expresión diferencial entre ambos se diseñó un experimento con microarrays específicos de músculo y grasa bovinos. Se desarrolló un procedimiento bayesiano de análisis global. Para normalizar y analizar los datos de manera conjunta, se evaluaron 18 modelos alternativos que diferían en los factores de normalización (array, array_bloque, marcaje, músculo y sus interacciones), en las interacciones específicas del gen (gen, array por gen, marcaje por gen, músculo por gen y animal por gen), y en los supuestos sobre el tratamiento de efectos tales como el gen y el array_bloque. Además, se investigó la inclusión de la heterogeneidad de varianzas residuales, en función de los niveles de intensidad de cada punto. La batería de modelos se comparó utilizando criterios que miden la bondad de ajuste y la capacidad predictiva. Ambos criterios identificaron como mejor modelo que el incluía los efectos de array_bloque, marcaje, músculo y array por marcaje como efectos sistemáticos, y todos los efectos relativos al gen como aleatorios. El modelo que contemplaba la varianza residual heterogénea presentó mayor bondad de ajuste. Posteriormente se utilizaron técnicas Bayesianas de clusters basados en modelos para la detección de la expresión diferencial, que establecieron 3 grupos de clones, uno que contenía los sobre-expresados en M. flexor digitorum, otro que contenía los que no presentaban expresión diferencial, y un tercero que contenía los sobres-expresados en M. Psoas major. El análisis de los clones detectó 39 genes, 10 de los cuales se sobre-expresaban en el M. flexor digitorum y los restantes en el M. Psoas major, implicados en 6 funciones biológicas diferentes: la contracción y constitución del músculo, el metabolismo, la transcripción y el recambio de proteínas, el desarrollo y regeneración muscular, la constitución de la matriz extracelular y la señalización. Por último, se validaron los resultados con un experimento de RT-PCR a tiempo real para un grupo de genes cercanos al límite de expresión diferencial. Uno de los genes resultó ser un falso negativo. Como consecuencia de este resultado se explotaron otros procedimientos estadísticos de detección de expresión diferencial, partiendo de las distribuciones de P-valores o de las densidades de los estadísticos que estiman las diferencias de expresión. Tres de los cuatro nuevos procedimientos detectal, como diferencialmente expresado, a nuestro falso negativo. El análisis que hace uso de las texturas de distribuciones ajustadas detectó mayor número de genes, un total de 97, cuyo significado biológico era acorde con la comparación en estudio. Todos los procedimientos probados ampliaban el número de genes diferencialmente expresados con respecto al detectado previamente, y se encuadraban dentro de las funciones previamente establecidas. Dos únicos procedimientos detectaron, además, una nueva clase constituída por genes relacionados con el metabolismo de los lípidos, de gran importancia dado que las grasas están implicadas en una parte de las diferencias de calidad entre músculos. Así, los resultados apoyan la necesidad de evaluar diferentes métodos de detección de expresión diferencial controlando tanto el porcentaje de falsos negativos como el de falsos positivos. También apoyan la conveniencia de establecer una estrategia apropiada para la validación mediante RT-PCR a tiempo real.