To the Editor: Over the past two decades, the scale and complexity of genomics technologies and data have advanced from sequencing genomes of a few organisms to generating metagenomes, genome variation, gene expression, metabolites, and phenotype data for thousands of organisms and their communities.A major challenge in this data-rich age of biology is integrating heterogeneous and distributed data into predictive models of biological function, ranging from a single gene to entire organisms and their ecologies.The US Department of Energy (DOE) has invested substantially in efforts to understand the complex interplay between biological and abiotic processes that influence soil, water, and environmental dynamics of our biosphere.The community that has grown around these efforts recognizes the need for scientists of diverse backgrounds to have access to sophisticated computational tools that enable them to analyze complex and heterogeneous data sets and integrate their data and results effectively with the work of others.In this way, new data and conclusions can be rapidly propagated across existing, related analyses and easily discovered by the community for evaluation and comparison with previous results 1-3 .Here we present the DOE Systems Biology Knowledgebase (KBase, http://kbase.us),an open-source software and data platform that enables data sharing, integration, and analysis of microbes, plants, and their communities.KBase maintains an internal reference database that consolidates information from widely used external data repositories.This includes over 90,000 microbial genomes from RefSeq 4 , over 50 plant genomes from Phytozome 5 , over 300 Biolog media formulations 6 , and >30,000 reactions and compounds from KEGG 7 , BIGG 8 , and MetaCyc 9 .These public data are available for integration with user data where appropriate (e.g., genome comparison or building species trees).KBase links these diverse data types with a range of analytical functions within a web-based user interface.This extensive community resource facilitates large-scale analyses on scalable computing infrastructure and has

Since 2003, MicrobesOnline (http://www.microbesonline.org) has been providing a community resource for comparative and functional genome analysis. The portal includes over 1000 complete genomes of bacteria, archaea and fungi and thousands of expression microarrays from diverse organisms ranging from model organisms such as Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae to environmental microbes such as Desulfovibrio vulgaris and Shewanella oneidensis. To assist in annotating genes and in reconstructing their evolutionary history, MicrobesOnline includes a comparative genome browser based on phylogenetic trees for every gene family as well as a species tree. To identify co-regulated genes, MicrobesOnline can search for genes based on their expression profile, and provides tools for identifying regulatory motifs and seeing if they are conserved. MicrobesOnline also includes fast phylogenetic profile searches, comparative views of metabolic pathways, operon predictions, a workbench for sequence analysis and integration with RegTransBase and other microbial genome resources. The next update of MicrobesOnline will contain significant new functionality, including comparative analysis of metagenomic sequence data. Programmatic access to the database, along with source code and documentation, is available at http://microbesonline.org/programmers.html.

Genome-scale prediction of gene regulation and reconstruction of transcriptional regulatory networks in prokaryotes is one of the critical tasks of modern genomics. Bacteria from different taxonomic groups, whose lifestyles and natural environments are substantially different, possess highly diverged transcriptional regulatory networks. The comparative genomics approaches are useful for in silico reconstruction of bacterial regulons and networks operated by both transcription factors (TFs) and RNA regulatory elements (riboswitches).RegPrecise (http://regprecise.lbl.gov) is a web resource for collection, visualization and analysis of transcriptional regulons reconstructed by comparative genomics. We significantly expanded a reference collection of manually curated regulons we introduced earlier. RegPrecise 3.0 provides access to inferred regulatory interactions organized by phylogenetic, structural and functional properties. Taxonomy-specific collections include 781 TF regulogs inferred in more than 160 genomes representing 14 taxonomic groups of Bacteria. TF-specific collections include regulogs for a selected subset of 40 TFs reconstructed across more than 30 taxonomic lineages. Novel collections of regulons operated by RNA regulatory elements (riboswitches) include near 400 regulogs inferred in 24 bacterial lineages. RegPrecise 3.0 provides four classifications of the reference regulons implemented as controlled vocabularies: 55 TF protein families; 43 RNA motif families; ~150 biological processes or metabolic pathways; and ~200 effectors or environmental signals. Genome-wide visualization of regulatory networks and metabolic pathways covered by the reference regulons are available for all studied genomes. A separate section of RegPrecise 3.0 contains draft regulatory networks in 640 genomes obtained by an conservative propagation of the reference regulons to closely related genomes.RegPrecise 3.0 gives access to the transcriptional regulons reconstructed in bacterial genomes. Analytical capabilities include exploration of: regulon content, structure and function; TF binding site motifs; conservation and variations in genome-wide regulatory networks across all taxonomic groups of Bacteria. RegPrecise 3.0 was selected as a core resource on transcriptional regulation of the Department of Energy Systems Biology Knowledgebase, an emerging software and data environment designed to enable researchers to collaboratively generate, test and share new hypotheses about gene and protein functions, perform large-scale analyses, and model interactions in microbes, plants, and their communities.

Abstract The U.S. Department of Energy Systems Biology Knowledgebase (KBase) is an open-source software and data platform designed to meet the grand challenge of systems biology — predicting and designing biological function from the biomolecular (small scale) to the ecological (large scale). KBase is available for anyone to use, and enables researchers to collaboratively generate, test, compare, and share hypotheses about biological functions; perform large-scale analyses on scalable computing infrastructure; and combine experimental evidence and conclusions that lead to accurate models of plant and microbial physiology and community dynamics. The KBase platform has (1) extensible analytical capabilities that currently include genome assembly, annotation, ontology assignment, comparative genomics, transcriptomics, and metabolic modeling; (2) a web-browser-based user interface that supports building, sharing, and publishing reproducible and well-annotated analyses with integrated data; (3) access to extensive computational resources; and (4) a software development kit allowing the community to add functionality to the system.

Riboswitches are cis -acting RNA regulatory elements that control expression of a downstream gene(s) by directly binding to a specific metabolite. Here we report a S-adenosylmethionine (SAM)-I riboswitch in the sulfate-reducing bacterium Desulfovibrio vulgaris Hildenborough (DvH) that plays an additional regulatory role as a trans small noncoding RNA (sRNA) targeting the methionine biosynthesis cycle transcriptional regulator SahR. Sequence and expression analyses indicated that DseA ( Desulfovibrio SAM element A) is located upstream of a small hypothetical protein DVU1170 and that the two are co-transcribed. Multiple techniques were used to verify the riboswitch activity of DseA and its activity as a transcriptional terminator in response to SAM. While determining a potential role for DseA in the methionine biosynthesis pathway, a mRNA target encoding SahR was identified. Subsequent electrophoretic mobility shift assays confirmed the ability of DseA to bind the sahR transcript and qRT-PCR analysis of a DseA deletion strain suggested a negative regulatory role. This study presents the first regulatory role for a newly discovered sRNA in Desulfovibrio . Additionally, this study suggests that DseA acts not only as a riboswitch, but also as a trans regulatory molecule.

A major challenge in genomics is the knowledge gap between sequence and its encoded function. Gain-of-function methods based on gene overexpression are attractive avenues for phenotype-based functional screens, but are not easily applied in high-throughput across many experimental conditions. Here, we present Dual Barcoded Shotgun Expression Library Sequencing (Dub-seq), a method that greatly increases the throughput of genome-wide overexpression assays. In Dub-seq, a shotgun expression library is cloned between dual random DNA barcodes and the precise breakpoints of DNA fragments are associated to the barcode sequences prior to performing assays. To assess the fitness of individual strains carrying these plasmids, we use DNA barcode sequencing (BarSeq), which is amenable to large-scale sample multiplexing. As a demonstration of this approach, we constructed a Dub-seq library with total Escherichia coli genomic DNA, performed 155 genome-wide fitness assays in 52 experimental conditions, and identified 813 genes with high-confidence overexpression phenotypes across 4,151 genes assayed. We show that Dub-seq data is reproducible, accurately recapitulates known biology, and identifies hundreds of novel gain-of-function phenotypes for E. coli genes, a subset of which we verified with assays of individual strains. Dub-seq provides complementary information to loss-of-function approaches such as transposon site sequencing or CRISPRi and will facilitate rapid and systematic functional characterization of microbial genomes.

Bacteriophages (phages) are critical players in the dynamics and function of microbial communities and drive processes as diverse as global biogeochemical cycles and human health. Phages tend to be predators finely tuned to attack specific hosts, even down to the strain level, which in turn defend themselves using an array of mechanisms. However, to date, efforts to rapidly and comprehensively identify bacterial host factors important in phage infection and resistance have yet to be fully realized. Here, we globally map the host genetic determinants involved in resistance to 14 phylogenetically diverse double-stranded DNA phages using two model Escherichia coli strains (K-12 and BL21) with known sequence divergence to demonstrate strain-specific differences. Using genome-wide loss-of-function and gain-of-function genetic technologies, we are able to confirm previously described phage receptors as well as uncover a number of previously unknown host factors that confer resistance to one or more of these phages. We uncover differences in resistance factors that strongly align with the susceptibility of K-12 and BL21 to specific phage. We also identify both phage specific mechanisms, such as the unexpected role of cyclic-di-GMP in host sensitivity to phage N4, and more generic defenses, such as the overproduction of colanic acid capsular polysaccharide that defends against a wide array of phages. Our results indicate that host responses to phages can occur via diverse cellular mechanisms. Our systematic and high-throughput genetic workflow to characterize phage-host interaction determinants can be extended to diverse bacteria to generate datasets that allow predictive models of how phage-mediated selection will shape bacterial phenotype and evolution. The results of this study and future efforts to map the phage resistance landscape will lead to new insights into the coevolution of hosts and their phage, which can ultimately be used to design better phage therapeutic treatments and tools for precision microbiome engineering.