Summary Mechanistic understanding of the impacts of the gut microbiota on human health has been hampered by limited throughput in animal models. To enable systematic interrogation of gut-relevant microbial communities, here we generated hundreds of in vitro communities cultured from diverse stool samples in various media. Species composition revealed stool-derived communities that are phylogenetically complex, diverse, stable, and highly reproducible. Community membership depended on both medium and initial inoculum, with certain media preserving inoculum compositions. Different inocula yielded different community compositions, indicating their potential for personalized therapeutics. Communities were robust to freezing and large-volume culturing, enabling future translational applications. Defined communities were generated from isolates and reconstituted growth and composition similar to those of communities derived from stool inocula. Finally, in vitro experiments probing the response to ciprofloxacin successfully predicted many changes observed in vivo , including the resilience and sensitivity of each Bacteroides species. Thus, stool-derived in vitro communities constitute a powerful resource for microbiota research.

Abstract The allocation of sugars from photosynthetic leaves to storage tissues in seeds, fruits, and tubers is an important determinant of crop yields. Genetically guided selection and transgenic modification of plant membrane transporters can help enhance crop yields and increase pathogen resistance. Yet, quantitative, systems-level models to support this effort are lacking. Recently, biosensors gained popularity for collecting spatiotemporally resolved information on cell physiology and validating computational models. Here, we report the design and use of genetically-encoded biosensors to measure the activity of SWEETs, the only family of sugar transporters known to facilitate the cellular release of sugar in plants. We created SweetTrac sensors by inserting circularly-permutated GFP into SWEET transporters, resulting in chimeras that translate substrate-triggered conformational rearrangements during the transport cycle into detectable changes in fluorescence intensity. We demonstrate that a combination of cell sorting and bioinformatics can be applied as a general approach to accelerate the design of biosensors for in vivo biochemistry. Finally, mass action kinetics analysis of the biosensors’ response suggests that SWEETs are low-affinity, near-symmetric transporters that can rapidly equilibrate intra- and extracellular concentrations of sugars. Significance Statement Transporters are the gatekeepers of the cell. Transporters facilitate the exchange of ions and metabolites between cellular and subcellular compartments, thus controlling processes from bacterial chemotaxis to the release of neurotransmitters. In plants, transporters play critical roles in the allocation of carbon to different organs. Biosensors derived from transporters have been generated to monitor the activity of these proteins within the complex environment of the cell. However, a quantitative framework that reconciles molecular and cellular-level events to help interpret the response of biosensors is still lacking. Here, we created novel sugar transport biosensors and formulated a mathematical model to explain their response. These types of models can help realize multiscale, dynamic simulations of metabolite allocation to guide crop improvement.

Diet can impact host health through changes to the gut microbiota, yet we lack mechanistic understanding linking nutrient availability and microbiota composition. Here, we use thousands of microbial communities cultured in vitro from human feces to uncover simple assembly rules and develop a predictive model of community composition upon addition of single nutrients from central carbon metabolism to a complex medium. Community membership was largely determined by the donor feces, whereas relative abundances were determined by the supplemental carbon source. The absolute abundance of most taxa was independent of the supplementing nutrient, due to the ability of fast-growing organisms to quickly exhaust their niche in the complex medium and then exploit and monopolize the supplemental carbon source. Relative abundances of dominant taxa could be predicted from the nutritional preferences and growth dynamics of species in isolation, and exceptions were consistent with strain-level variation in growth capabilities. Our study reveals that community assembly follows simple rules of nutrient utilization dynamics and provides a predictive framework for manipulating gut commensal communities through nutritional perturbations.