Excess of fat deposition is a negative factor for poultry production, which affects feed efficiency and consequently the costs of meat production. The incorporation of genomic tools in poultry breeding programs may help to accelerate the selection for increased production efficiency. In this context, we genotyped approximately 2,000 42 days-old chickens from two different populations (Brazilian F2 Chicken Resource population and TT broiler Reference Population) using a high-density SNP array (600K, Affymetrix) to estimate genomic heritability of fatness-related traits, to identify genomic regions and positional candidate genes (PCGs) associated with these traits. We performed genome-wide association (GWAS) analysis using GenSel software (Bayesian approach) to identify 1 Mb genomic windows associated with abdominal fat, skin and carcass fat content traits. The search for PCGs were made within each genomic windows associated considering their Gene Ontology (GO) terms and also the literature information. We also integrated into this study NGS-SNPs data from both populations and selection signature regions identified in Brazilian F2 Chicken Resource population to refine the list of PCGs. The genomic heritability values for fatness-related traits were from moderate to high (greater than 0.30). We identified quantitative trait loci (QTL) for abdominal fat, skin and carcass fat content traits harboring several PCGs involved in biological processes of fat deposition. We identified several NGS-SNPs annotated in potential functional regions in our PCGs and some of those were predicted as deleterious and high impact mutations. Besides that, some genes overlapped with selection signature regions in Brazilian F2 Chicken Resource population. Important candidate genes for fat deposition were identified, providing new insights to achieve a better understanding of the genetic control of fat deposition in chickens.

O excesso de deposição de gordura é um fator negativo para a produção de aves, o que afeta a eficiência alimentar e consequentemente os custos da produção de carne. A incorporação das ferramentas genômicas em programas de melhoramento de aves pode ajudar a acelerar a seleção para aumentar a eficiência da produção. Neste contexto, genotipamos cerca de 2.000 aves de 42 dias de duas populações diferentes (população F₂ experimental brasileira e população de corte referência TT) usando um chip de SNPs de alta densidade (600K, Affymetrix) para estimar a herdabilidade genômica de características relacionadas à deposição de gordura, para identificar regiões genômicas e genes candidatos posicionais (PCGs) associados a essas características. Realizamos análises de associação genômica ampla (GWAS) usando o programa GenSel (abordagem Bayesiana) para identificar janelas genômicas de 1 Mb associadas com características de gordura abdominal, pele e conteúdo de gordura na carcaça. A busca por PCGs foi feita dentro de cada janela genômica associada, considerando os Gene Ontology (GO) terms e também a informação da literatura. Integramos neste estudo NGS-SNPs identificados em animais parentais de ambas as populações, e além disso, regiões de assinaturas de seleção identificadas na população F₂ experimental brasileira para refinar a lista de PCGs. Os valores de herdabilidade genômica para as características relacionadas à gordura foram de moderado a alto (maior que 0,30). Identificamos QTL para características de gordura abdominal, pele e conteúdo de gordura na carcaça contendo PCGs envolvidos em processos biológicos de deposição de gordura. Identificamos vários NGS-SNPs anotados em regiões potencialmente funcionais em nossos PCGs e alguns desses foram preditos como mutações deletérias e de alto impacto. Além disso, alguns genes se sobrepuseram com regiões de assinatura de seleção na população F₂ experimental brasileira. Foram identificados importantes genes candidatos para a deposição de gordura, fornecendo novos insights para alcançar uma melhor compreensão do controle genético da deposição de gordura em frangos.