Abstract Summary KofamKOALA is a web server to assign KEGG Orthologs (KOs) to protein sequences by homology search against a database of profile hidden Markov models (KOfam) with pre-computed adaptive score thresholds. KofamKOALA is faster than existing KO assignment tools with its accuracy being comparable to the best performing tools. Function annotation by KofamKOALA helps linking genes to KEGG resources such as the KEGG pathway maps and facilitates molecular network reconstruction. Availability and implementation KofamKOALA, KofamScan and KOfam are freely available from GenomeNet (https://www.genome.jp/tools/kofamkoala/). Supplementary information Supplementary data are available at Bioinformatics online.

The ocean is home to myriad small planktonic organisms that underpin the functioning of marine ecosystems. However, their spatial patterns of diversity and the underlying drivers remain poorly known, precluding projections of their responses to global changes. Here we investigate the latitudinal gradients and global predictors of plankton diversity across archaea, bacteria, eukaryotes, and major virus clades using both molecular and imaging data from Tara Oceans. We show a decline of diversity for most planktonic groups toward the poles, mainly driven by decreasing ocean temperatures. Projections into the future suggest that severe warming of the surface ocean by the end of the 21st century could lead to tropicalization of the diversity of most planktonic groups in temperate and polar regions. These changes may have multiple consequences for marine ecosystem functioning and services and are expected to be particularly significant in key areas for carbon sequestration, fisheries, and marine conservation. VIDEO ABSTRACT.

Abstract Nucleocytoplasmic large DNA viruses (NCLDVs) infect diverse eukaryotes and form a group of viruses with capsids encapsulating large genomes. Recent studies are increasingly revealing a spectacular array of functions encoded in their genomes, including genes for energy metabolisms, nutrient uptake, as well as cytoskeleton. Here, we report the discovery of genes homologous to myosins, the major eukaryotic motor proteins previously unrecognized in the virosphere, in environmental genomes of NCLDVs from the surface of the oceans. Interestingly, these genes were often accompanied by kinesin genes in the environmental genomes, suggesting a role of these viral proteins in the intracellular viral particle transport. Phylogenetic analyses indicate that most viral myosins (named “virmyosins”) belong to the Imitervirales order, except for one belonging to the Phycodnaviridae family. On the one hand, the phylogenetic positions of virmyosin-encoding Imitervirales are scattered within the Imitervirales . On the other hand, Imitervirales virmyosin genes form a monophyletic group in the phylogeny of diverse myosin sequences. Furthermore, phylogenetic trends for the virmyosin genes and viruses containing them were incongruent. Based on these results, we argue that multiple transfers of myosin homologs have occurred not only from eukaryotes to viruses but also between viruses, supposedly during co-infections of the same host.

Abstract Nucleocytoplasmic DNA viruses (NCLDVs) are highly diverse and abundant in marine environments. However, knowledge of their hosts is limited because only a few NCLDVs have been isolated so far. Taking advantage of the recent large-scale marine metagenomics census, in silico host prediction approaches are expected to fill the gap and further expand our knowledge of virus–host relationships for unknown NCLDVs. In this study, we built co-occurrence networks of NCLDVs and eukaryotic taxa to predict virus–host interactions using Tara Oceans sequencing data. Using the positive likelihood ratio to assess the performance of host prediction for NCLDVs, we benchmarked several co-occurrence approaches and demonstrated an increase in the odds ratio of predicting true positive relationships four-fold compared with random host predictions. To further refine host predictions from high-dimensional co-occurrence networks, we developed a phylogeny-informed filtering method, Taxon Interaction Mapper, and showed it further improved the prediction performance by twelve-fold. Finally, we inferred virophage – NCLDV networks to corroborate that co-occurrence approaches are effective for predicting interacting partners of NCLDVs in marine environments. Importance NCLDVs can infect a wide range of eukaryotes although their life cycle is less dependent on hosts compared with other viruses. However, our understanding of NCLDV– host systems is highly limited because few of these viruses have been isolated so far. Co-occurrence information has been assumed to be useful to predict virus–host interactions. In this study, we quantitatively show the effectiveness of co-occurrence inference for NCLDV host prediction. We also improve the prediction performance with a phylogeny-guided method, which leads to a concise list of candidate host lineages for three NCLDV families. Our results underpin the usage of co-occurrence approach for metagenomic exploration of the ecology of this diverse group of viruses.

Abstract Nucleo–cytoplasmic large DNA viruses (NCLDVs) undergo a cytoplasmic or nucleo–cytoplasmic cycle, and the latter involves both nuclear and cytoplasmic compartments to proceed viral replication. Medusavirus, a recently isolated NCLDV, has a nucleo–cytoplasmic replication cycle in amoebas during which the host nuclear membrane apparently remains intact, a unique feature among amoeba–infecting giant viruses. The medusavirus genome lacks most transcription genes but encodes a full set of histone genes. To investigate the infection strategy, we performed a time–course RNA–seq experiment. All the viral genes were transcribed and classified into five temporal expression clusters. The immediate early genes (cluster 1, 42 genes) were mostly (83%) of unknown functions, frequently (95%) associated with a palindromic promoter–like motif, and enriched (45%) in putative nuclear–targeting genes. The later genes (clusters 2–5) were assigned to various functional categories. The viral linker histone H1 gene was in cluster 1, whereas the four core histone genes were in cluster 3, suggesting they had distinct roles during the course of the virus infection. The transcriptional profile of the host amoeba, Acanthamoeba castellanii , genes was greatly altered post–infection. Several encystment–related host genes showed increased representation levels at 48 hours post–infection, which is consistent with the previously reported amoeba encystment upon medusavirus infection. Overall, the transcriptional landscape during the course of medusavirus infection suggests that the virus modifies the host nuclear environment immediately after the initiation of infection. – Importance Medusavirus is an amoeba-infecting giant virus that was isolated from a hot spring in Japan. It belongs to the proposed family “Medusaviridae” in the phylum Nucleocytoviricota . Unlike other amoeba-infecting giant viruses, medusavirus initiates its DNA replication in the host nucleus without disrupting the nuclear membrane. Our RNA-seq analysis of its infection course uncovered ordered viral gene expression profiles. We identified temporal expression clusters of viral genes and associated putative promoter motifs. The subcellular localization prediction showed a clear spatiotemporal correlation between gene expression timing and localization of the encoded proteins. Notably, the immediate early expression cluster was enriched in genes targeting the nucleus, suggesting the priority of remodeling the host intra-nuclear environment during infection. The transcriptional profile of the amoeba genes was greatly altered post-infection. Notably, the expression of encystment-related genes increased 48 hours post-infection, suggesting that encystment may be an antiviral strategy of amoeba.

Abstract For decades, marine plankton have been investigated for their capacity to modulate biogeochemical cycles and provide fishery resources. Between the sunlit (epipelagic) layer and the deep dark waters, lies a vast and heterogeneous part of the ocean: the mesopelagic zone. How plankton composition is shaped by environment has been well-explored in the epipelagic but much less in the mesopelagic ocean. Here, we conducted comparative analyses of trans-kingdom community assemblages thriving in the mesopelagic oxygen minimum zone (OMZ), mesopelagic oxic, and their epipelagic counterparts. We identified nine distinct types of intermediate water masses that correlate with variation in mesopelagic community composition. Furthermore, oxygen, NO - and particle flux together appeared as the main drivers governing these communities. Novel taxonomic signatures emerged from OMZ while a global co-occurrence network analysis showed that about 70% of the abundance of mesopelagic plankton groups is organized into three community modules. One module gathers prokaryotes, pico-eukaryotes and Nucleo-Cytoplasmic Large DNA Viruses (NCLDV) from oxic regions, and the two other modules are enriched in OMZ prokaryotes and OMZ pico-eukaryotes, respectively. We hypothesize that OMZ conditions led to a diversification of ecological niches, and thus communities, due to selective pressure from limited resources. Our study further clarifies the interplay between environmental factors in the mesopelagic oxic and OMZ, and the compositional features of communities.

Abstract Satellite remote sensing from space is a powerful way to monitor the global dynamics of marine plankton. Previous research has focused on developing models to predict the size or taxonomic groups of phytoplankton. Here we present an approach to identify representative communities from a global plankton network that included both zooplankton and phytoplankton and using global satellite observations to predict their biogeography. Six representative plankton communities were identified from a global co-occurrence network inferred using a novel rDNA 18S V4 planetary-scale eukaryotic metabarcoding dataset. Machine learning techniques were then applied to train a model that predicted these representative communities from satellite data. The model showed an overall 67% accuracy in the prediction of the representative communities. The prediction based on 17 satellite-derived parameters showed better performance than based only on temperature and/or the concentration of chlorophyll a . The trained model allowed to predict the global spatiotemporal distribution of communities over 19-years. Our model exhibited strong seasonal changes in the community compositions in the subarctic-subtropical boundary regions, which were consistent with previous field observations. This network-oriented approach can easily be extended to more comprehensive models including prokaryotes as well as viruses.

Abstract The phylum Nucleocytoviricota comprises a diverse group of double-stranded DNA viruses that display a wide range of gene repertoires. Although these gene repertoires determine the characteristics of individual viruses, the evolutionary processes that have shaped the gene repertoires of extant viruses since their common ancestor are poorly characterized. In this study, we aimed to address this gap in knowledge by using amalgamated likelihood estimation (ALE), a probabilistic tree reconciliation method that infers evolutionary scenarios by distinguishing origination, gene duplications, virus-to-virus horizontal gene transfer (vHGT), and gene losses. We analyzed over 4,700 gene families from 195 genomes spanning all known viral orders. The evolutionary reconstruction suggests a history of extensive gene gains and losses during the evolution of these viruses, notably with vHGT contributing to gene gains at a comparable level to duplications and originations. The vHGT frequently occurred between phylogenetically closely related viruses, as well as between distantly related viruses with an overlapping host range. We observed a pattern of massive gene duplications that followed vHGTs for gene families that was potentially related to host range control and virus-host arms race. These results suggest that vHGT represents a previously overlooked, yet important, evolutionary force that integrates the evolutionary paths of multiple viruses and affects shaping of Nucleocytoviricota virus gene repertoires.

Abstract The order Parmales (Bolidophyceae) is a minor group of pico-sized eukaryotic marine phytoplankton that contains species with cells surrounded by silica plates. Previous studies revealed that Parmales is a member of ochrophytes and sister to diatoms (Bacillariophyta), the most successful phytoplankton group in the modern ocean. Therefore, parmalean genomes can serve as a reference to elucidate both the evolutionary events that differentiated these two lineages and the genomic basis for the ecological success of diatoms vs. the more cryptic lifestyle of parmaleans. Here, we compared the genomes of eight parmaleans and five diatoms to explore their physiological and evolutionary differences. Parmaleans were predicted to be phago-mixotrophs. By contrast, diatoms have undergone loss of genes related to phagocytosis, indicating the ecological specialization from phago-mixotroph to photoautotroph in the early evolution of diatoms. Furthermore, diatoms showed significant enrichment in gene sets involved in silica metabolism, nutrient uptake capacity, carbon concentrating mechanisms, and iron uptake in comparison with parmaleans. Overall, our results suggest a strong evolutionary link between the loss of phago-mixotrophy and specialization to a silicified photoautotrophic life stage early in diatom evolution after diverging from the Parmales lineage.

Despite being perennially frigid, polar oceans form an ecosystem hosting high and unique biodiversity. Various organisms show different adaptative strategies in this habitat, but how viruses adapt to this environment is largely unknown. Viruses of phyla Nucleocytoviricota and Mirusviricota are groups of eukaryote-infecting large and giant DNA viruses with genomes encoding a variety of functions. Here, by leveraging the Global Ocean Eukaryotic Viral database, we investigate the biogeography and functional repertoire of these viruses at a global scale. We first confirm the existence of an ecological barrier that clearly separates polar and nonpolar viral communities, and demonstrate that temperature drives dramatic changes in the virus–host network at the polar/nonpolar boundary. Ancestral niche reconstruction suggests that adaptation of these viruses to polar conditions has occurred repeatedly over the course of evolution, with polar-adapted viruses in the modern ocean being scattered across their phylogeny. Numerous viral genes are specifically associated with polar adaptation, although most of their homologues are not identified as polar-adaptive genes in eukaryotes. These results suggest that giant viruses adapt to cold environments by changing their functional repertoire, and this viral evolutionary strategy is independent of the polar adaptation of their hosts.