Long-read Oxford Nanopore sequencing has democratized microbial genome sequencing and enables the recovery of highly contiguous microbial genomes from isolates or metagenomes. However, to obtain near-finished genomes it has been necessary to include short-read polishing to correct insertions and deletions derived from homopolymer regions. Here, we show that Oxford Nanopore R10.4 can be used to generate near-finished microbial genomes from isolates or metagenomes without short-read or reference polishing.

Abstract Microorganisms play crucial roles in water recycling, pollution removal and resource recovery in the wastewater industry. The structure of these microbial communities is increasingly understood based on 16S rRNA amplicon sequencing data. However, such data cannot be linked to functional potential in the absence of high-quality metagenome-assembled genomes (MAGs) for nearly all species. Here, we use long-read and short-read sequencing to recover 1083 high-quality MAGs, including 57 closed circular genomes, from 23 Danish full-scale wastewater treatment plants. The MAGs account for ~30% of the community based on relative abundance, and meet the stringent MIMAG high-quality draft requirements including full-length rRNA genes. We use the information provided by these MAGs in combination with >13 years of 16S rRNA amplicon sequencing data, as well as Raman microspectroscopy and fluorescence in situ hybridisation, to uncover abundant undescribed lineages belonging to important functional groups.

ABSTRACT Long-read Oxford Nanopore sequencing has democratized microbial genome sequencing and enables the recovery of highly contiguous microbial genomes from isolates or metagenomes. However, to obtain near-perfect genomes it has been necessary to include short-read polishing to correct insertions and deletions derived from homopolymer regions. Here, we show that Oxford Nanopore R10.4 can be used to generate near-perfect microbial genomes from isolates or metagenomes without shortread or reference polishing.

Abstract Mink, on a farm with about 15,000 animals, became infected with SARS-CoV-2. Over 75% of tested animals were positive for SARS-CoV-2 RNA in throat swabs and 100% of tested animals were seropositive. The virus responsible had a deletion of nucleotides encoding residues H69 and V70 within the spike protein gene. The infected mink recovered and after free-testing of the mink, the animals remained seropositive. During follow-up studies, after a period of more than 2 months without virus detection, over 75% of tested animals scored positive again for SARS-CoV-2 RNA. Whole genome sequencing showed that the virus circulating during this re-infection was most closely related to the virus identified in the first outbreak on this farm but additional sequence changes had occurred. Animals had much higher levels of anti-SARS-CoV-2 antibodies after re-infection than at free-testing. Thus, following recovery from an initial infection, seropositive mink rapidly became susceptible to re-infection by SARS-CoV-2. Article Summary Line Following widespread infection with SARS-CoV-2 of mink on a farm, all tested animals had seroconverted and the farm was then tested free of infection; however, less than 3 months later, a further round of infection affected more than 75% of tested animals.

Vast amounts of pathogen genomic, demographic and spatial data are transforming our understanding of SARS-CoV-2 emergence and spread. We examined the drivers of molecular evolution and spread of 291,791 SARS-CoV-2 genomes from Denmark in 2021. With a sequencing rate consistently exceeding 60%, and up to 80% of PCR-positive samples between March and November, the viral genome set is broadly whole-epidemic representative. We identify a consistent rise in viral diversity over time, with notable spikes upon the importation of novel variants (e.g., Delta and Omicron). By linking genomic data with rich individual-level demographic data from national registers, we find that individuals aged < 15 and > 75 years had a lower contribution to molecular change (i.e., branch lengths) compared to other age groups, but similar molecular evolutionary rates, suggesting a lower likelihood of introducing novel variants. Similarly, we find greater molecular change among vaccinated individuals, suggestive of immune evasion. We also observe evidence of transmission in rural areas to follow predictable diffusion processes. Conversely, urban areas are expectedly more complex due to their high mobility, emphasising the role of population structure in driving virus spread. Our analyses highlight the added value of integrating genomic data with detailed demographic and spatial information, particularly in the absence of structured infection surveys.

Abstract Microorganisms are critical to water recycling, pollution removal and resource recovery processes in the wastewater industry. While the structure of this complex community is increasingly understood based on 16S rRNA gene studies, this structure cannot currently be linked to functional potential due to the absence of high-quality metagenome-assembled genomes (MAGs) with full-length rRNA genes for nearly all species. Here, we sequence 23 Danish full-scale wastewater treatment plant metagenomes, producing >1 Tbp of long-read and >0.9 Tbp of short-read data. We recovered 1083 high-quality MAGs, including 57 closed circular genomes. The MAGs accounted for ~30% of the community, and meet the stringent MIMAG high-quality draft requirements including full-length rRNA genes. We show how novel high-quality MAGs in combination with >13 years of amplicon data, Raman microspectroscopy and fluorescence in situ hybridisation can be used to uncover abundant undescribed lineages belonging to important functional groups.

High-throughput sequencing has allowed unprecedented insight into the composition and function of complex microbial communities. With the onset of metatranscriptomics, it is now possible to interrogate the transcriptome of multiple organisms simultaneously to get an overview of the gene expression of the entire community. Studies have successfully used metatranscriptomics to identify and describe relationships between gene expression levels and community characteristics. However, metatranscriptomic datasets contain a rich suite of additional information which is just beginning to be explored. In this minireview we discuss the different computational strategies for handling antisense expression in metatranscriptomic samples and highlight their potentially detrimental effects on downstream analysis and interpretation. We also surveyed the antisense transcriptome of multiple genomes and metagenome-assembled genomes (MAGs) from five different datasets and found high variability in the level of antisense transcription for individual species which were consistent across samples. Importantly, we tested the hypothesis that antisense transcription is primarily the product of transcriptional noise and found mixed support, suggesting that the total observed antisense RNA in complex communities arises from a compounded effect of both random, biological and technical factors. Antisense transcription can provide a rich set of information, from technical details about data quality to novel insight into the biology of complex microbial communities.