Seleção genômica para resistência/resiliência a acantocefalose em tambaqui (Colossoma macropomum)

Abstract

O tambaqui Colossoma macropomum é o principal peixe nativo produzido pela aquicultura nacional. Contudo, a cadeia produtiva desse peixe vem sendo afetada significativamente pela acantocefalose, doença causada pelo endoparasito Neoechinorhynchus buttnerae. A seleção de genótipos superiores para resistência e resiliência à acantocefalose é essencial para aprimorar a produção, promover a sustentabilidade ambiental e garantir a segurança alimentar. A resistência é a capacidade de um organismo de enfrentar e neutralizar os efeitos adversos de agentes externos, como doenças, toxinas ou condições ambientais desfavoráveis. Enquanto isso, a resiliência diz respeito à habilidade de um organismo se adaptar e se recuperar de desafios ambientais ou estresses, como doenças, mudanças climáticas ou condições adversas de cultivo. O objetivo deste projeto é subsidiar um programa de seleção genética para melhorar a cadeia produtiva do tambaqui, resistente e resiliente ao acantocéfalo N. buttnerae, por meio de estudos seleção genômica. Para isso, 70 famílias de tambaqui foram formadas, sendo 35 famílias pertencentes ao núcleo de melhoramento genético do Centro de Aquicultura da Unesp (CAUNESP), e 35 famílias pertencentes à uma piscicultura comercial no estado do Amazonas. Os fenótipos foram obtidos por meio de um desafio experimental onde um pool das famílias foi distribuído em três viveiros (réplicas) contendo zooplâncton hospedando a fase infectante do parasito. As características estimadas foram: Resistência (RTCT) determinada pela contagem dos parasitas no intestino dos animais, densidade de parasitas (RTDP), Resiliência final (RSF), e resiliência total (RST). Este estudo foi dividido em três etapas. Inicialmente, conduzimos análises para estimar a acurácia da imputação de genótipos a partir de diferentes densidades de SNP (9K, 3K, 2K, 1K e 0,5K) em um array de média densidade (30K Affymetrix® Axiom® SerraSNP). Observamos que a densidade de 1K proporcionou o melhor equilíbrio entre o número mínimo de SNPs e a precisão da imputação de genótipos, alcançando uma precisão de 0,93 tanto no nível individual quanto no nível de SNP. Em seguida, utilizamos o subconjunto de 1K para desenvolver um array comercial por meio da genotipagem por sequenciamento direcionado Agriseq™ (Thermofisher). Na segunda etapa, procedemos à avaliação de parâmetros genéticos para as características RTCT, RTDP, RSF e RST, nas quais observamos resultados de herdabilidade variando de 0,17 ± 0,04 a 0,20 ± 0,04. Esses números indicam a presença de níveis de herdabilidade baixos a moderados para a resposta à infecção por N. buttnerae em tambaqui. As correlações genéticas entre as características de resistência e resiliência mostraram-se consistentemente negativas (favoráveis) e estatisticamente significativas, variando de -0,512 ± 0,134 a -0,252 ± 0,166. Esses achados sugerem a viabilidade de selecionar animais simultaneamente para resistência e resiliência. A significativa variação genética encontrada para a resistência ao N. buttnerae e as correlações genéticas favoráveis com resiliência em tambaqui indicam que a seleção de genótipos superiores é uma estratégia promissora para reduzir o impacto da acantocefalose na produção de tambaqui. Por último, desenvolvemos uma análise de predição genômica, onde notamos um aumento de até 70% na precisão da predição genômica para a resiliência total (RST) ao utilizar informações genômicas, apontando para uma vantagem esperada no ganho genético desses dados. Além disso, nossos resultados sugerem que a imputação é uma ferramenta eficaz para a predição genômica, podendo potencialmente aumentar em até 19% as características de resistência e até 48% a resiliência, comparado ao método tradicional baseado em pedigree. O array de 1K mostrou desempenho satisfatório na geração de estimativas confiáveis de valores genéticos para seleção genômica, especialmente em termos de precisão. Em conclusão, a seleção genômica, com imputação de genótipos, emerge como uma abordagem viável e econômica para melhorar a resistência à infecção por N. buttnerae em tambaqui, reduzindo os custos de genotipagem sem comprometer a precisão da predição genômica. O potencial impacto deste trabalho reside em viabilizar um pacote tecnológico para impulsionar a cadeia produtiva do tambaqui na indústria da aquicultura, garantindo segurança alimentar, alta qualidade genética e valor agregado.

The tambaqui Colossoma macropomum is the main native fish produced by national aquaculture. However, the productive chain of this fish has been significantly affected by acanthocephalosis, a disease caused by the endoparasite Neoechinorhynchus buttnerae. Selecting superior genotypes for resistance and resilience to acanthocephalosis is essential to improve production, promote environmental sustainability, and ensure food security. Resistance is the ability of an organism to confront and neutralize the adverse effects of external agents, such as diseases, toxins, or unfavorable environmental conditions. Meanwhile, resilience refers to an organism's ability to adapt and recover from environmental challenges or stresses, such as diseases, climate change, or adverse farming conditions. The aim of this project is to support a genetic selection program to improve the productive chain of tambaqui, resistant and resilient to the acanthocephalan N. buttnerae, through genomic selection studies. For this purpose, 70 tambaqui families were formed, with 35 families belonging to the genetic improvement nucleus of the Aquaculture Center of Unesp (CAUNESP), and 35 families belonging to a commercial fish farm in the state of Amazonas. Phenotypes were obtained through an experimental challenge where a pool of families was distributed in three ponds (replicas) containing zooplankton hosting the infective phase of the parasite. The estimated traits were: Resistance (RTCT) determined by counting parasites in the animals' intestines, parasite density (RTDP), Final resilience (RSF), and total resilience (RST). This study was divided into three stages. Initially, we conducted analyses to estimate the accuracy of genotype imputation from different SNP densities (9K, 3K, 2K, 1K, and 0.5K) on a medium-density array (30K Affymetrix® Axiom® SerraSNP). We observed that the density of 1K provided the best balance between the minimum number of SNPs and the accuracy of genotype imputation, achieving an accuracy of 0.93 at both the individual and SNP levels. Next, we used the subset of 1K to develop a commercial array through targeted genotyping by Agriseq™ sequencing (Thermofisher). In the second stage, we proceeded to evaluate genetic parameters for the traits RTCT, RTDP, RSF, and RST, where we observed heritability results ranging from 0.17 ± 0.04 to 0.20 ± 0.04. These numbers indicate the presence of low to moderate heritability levels for the response to N. buttnerae infection in tambaqui. Genetic correlations between resistance and resilience traits were consistently negative (favorable) and statistically significant, ranging from -0.512 ± 0.134 to -0.252 ± 0.166. These findings suggest the feasibility of selecting animals simultaneously for resistance and resilience. The significant genetic variation found for resistance to N. buttnerae and the favorable genetic correlations with resilience in tambaqui indicate that selecting superior genotypes is a promising strategy to reduce the impact of acanthocephalosis on tambaqui production. Finally, we developed a genomic prediction analysis, where we noticed an increase of up to 70% in the accuracy of genomic prediction for total resilience (RST) when using genomic information, indicating an expected advantage in the genetic gain of these data. Additionally, our results suggest that imputation is an effective tool for genomic prediction, potentially increasing resistance traits by up to 19% and resilience by up to 48%, compared to the traditional pedigree-based method. The 1K array showed satisfactory performance in generating reliable estimates of genetic values for genomic selection, especially in terms of accuracy. In conclusion, genomic selection, with genotype imputation, emerges as a viable and cost-effective approach to improve resistance to N. buttnerae infection in tambaqui, reducing genotyping costs without compromising the accuracy of genomic prediction. The potential impact of this work lies in enabling a technological package to boost the productive chain of tambaqui in the aquaculture industry, ensuring food security, high genetic quality, and added value.