A seleção de animais para consumo alimentar residual (RFI) está intrinsecamente associada com a diminuição do consumo matéria seca e é independente do ganho de peso corporal, selecionando animais de eficiência produtiva e econômica, além também de diminuir a emissão de gases de efeito estufa provinda do gado. Neste estudo, amostras de soro de 16 animais selecionados divergentemente para eficiência de alimentação foram coletadas antes do confinamento (dia -21) e avaliadas em uma abordagem metabolômica global, com o objetivo de usar análise diferencial, análise de co-expressão e enriquecimento funcional, identificando marcadores para eficiência de alimentação antes do confinamento. Um analito foi diferencialmente presente entre os animais de baixo e alto RFI. A análise WGCNA identificou 22 e 25 módulos no modo positivo e negativo, respectivamente e, 1 módulo de cada modo foi fortemente associado a RFI (r = 0,53, p-valor <0,05 e r = 0,52, p-valor <0,1 nos modos negativo e positivo, respectivamente). A análise de enriquecimento funcional predize 13 processos biológicos associados à eficiência alimentar, incluindo alterações no metabolismo de vitaminas lipossolúveis, inflamação, estresse oxidativo, metabolismo de aminoácidos e metabolismo de ácidos graxos. Esse trabalho evidencia a possibilidade de se identificar um biomarcador para eficiência alimentar e também sugerem que as diferenças nas respostas ao estresse oxidativo e nos processos inflamatórios já influenciam na variação da eficiência alimentar previamente ao confinamento.

Animal selection for residual feed intake (RFI) is intrinsically associated with decreased consumption of dry matter independent of body weight gain, selecting yielding increased production and economic efficiency but also decreasing the greenhouse gas emission of livestock. In this study, serum samples of 16 animals selected for divergent feed efficiency were collected prior to feedlot (day -21) and evaluated in an untargeted metabolomics approach, with the goal of using differential analysis, co-expression analysis and functional enrichment to identifier markers for feed efficiency prior to the feedlot. One feature was differentially accumulated between low and high RFI. WGCNA analysis identified 22 and 25 modules in positive and negative mode, respectively, of 1 module of each mode was strongly associated with RFI (r= 0.53, p-value <0.05 and r=0.52, p-value < 0.1 to negative and positive mode, respectively). Pathway enrichment analysis yielded 13 biological processes associated with feed efficiency including alterations in vitamins liposoluble metabolism, inflammation, oxidative stress, amino acid metabolism and fatty acid metabolism. Our findings suggest the possibility to identify a biomarker for feed efficiency and also discuss that differences in oxidative stress responses and inflammatory processes could explain the feed efficiency variation prior to feedlot.