Summary

 The microbial communities inhabiting the root interior of healthy plants, as well as the rhizosphere, which consists of soil particles firmly attached to roots, engage in symbiotic associations with their host. To investigate the structural and functional diversification among these communities, we employed a combination of 16S rRNA gene profiling and shotgun metagenome analysis of the microbiota associated with wild and domesticated accessions of barley (Hordeum vulgare). Bacterial families Comamonadaceae, Flavobacteriaceae, and Rhizobiaceae dominate the barley root-enriched microbiota. Host genotype has a small, but significant, effect on the diversity of root-associated bacterial communities, possibly representing a footprint of barley domestication. Traits related to pathogenesis, secretion, phage interactions, and nutrient mobilization are enriched in the barley root-associated microbiota. Strikingly, protein families assigned to these same traits showed evidence of positive selection. Our results indicate that the combined action of microbe-microbe and host-microbe interactions drives microbiota differentiation at the root-soil interface.

The Critical Assessment of Metagenome Interpretation (CAMI) community initiative presents results from its first challenge, a rigorous benchmarking of software for metagenome assembly, binning and taxonomic profiling. Methods for assembly, taxonomic profiling and binning are key to interpreting metagenome data, but a lack of consensus about benchmarking complicates performance assessment. The Critical Assessment of Metagenome Interpretation (CAMI) challenge has engaged the global developer community to benchmark their programs on highly complex and realistic data sets, generated from ∼700 newly sequenced microorganisms and ∼600 novel viruses and plasmids and representing common experimental setups. Assembly and genome binning programs performed well for species represented by individual genomes but were substantially affected by the presence of related strains. Taxonomic profiling and binning programs were proficient at high taxonomic ranks, with a notable performance decrease below family level. Parameter settings markedly affected performance, underscoring their importance for program reproducibility. The CAMI results highlight current challenges but also provide a roadmap for software selection to answer specific research questions.

Abstract In metagenome analysis, computational methods for assembly, taxonomic profiling and binning are key components facilitating downstream biological data interpretation. However, a lack of consensus about benchmarking datasets and evaluation metrics complicates proper performance assessment. The Critical Assessment of Metagenome Interpretation (CAMI) challenge has engaged the global developer community to benchmark their programs on datasets of unprecedented complexity and realism. Benchmark metagenomes were generated from ~700 newly sequenced microorganisms and ~600 novel viruses and plasmids, including genomes with varying degrees of relatedness to each other and to publicly available ones and representing common experimental setups. Across all datasets, assembly and genome binning programs performed well for species represented by individual genomes, while performance was substantially affected by the presence of related strains. Taxonomic profiling and binning programs were proficient at high taxonomic ranks, with a notable performance decrease below the family level. Parameter settings substantially impacted performances, underscoring the importance of program reproducibility. While highlighting current challenges in computational metagenomics, the CAMI results provide a roadmap for software selection to answer specific research questions.

Shotgun metagenome data sets of microbial communities are highly diverse, not only due to the natural variation of the underlying biological systems, but also due to differences in laboratory protocols, replicate numbers, and sequencing technologies. Accordingly, to effectively assess the performance of metagenomic analysis software, a wide range of benchmark data sets are required. Here, we describe the CAMISIM microbial community and metagenome simulator. The software can model different microbial abundance profiles, multi-sample time series and differential abundance studies, includes real and simulated strain-level diversity, and generates second and third generation sequencing data from taxonomic profiles or de novo. Gold standards are created for sequence assembly, genome binning, taxonomic binning, and taxonomic profiling. CAMSIM generated the benchmark data sets of the first CAMI challenge. For two simulated multi-sample data sets of the human and mouse gut microbiomes we observed high functional congruence to the real data. As further applications, we investigated the effect of varying evolutionary genome divergence, sequencing depth, and read error profiles on two popular metagenome assemblers, MEGAHIT and metaSPAdes, on several thousand small data sets generated with CAMISIM. CAMISIM can simulate a wide variety of microbial communities and metagenome data sets together with truth standards for method evaluation. All data sets and the software are freely available at: https://github.com/CAMI-challenge/CAMISIM

Due to their metabolic versatility in substrate utilization, acetogenic bacteria represent industrially significant production platforms for biotechnological applications such as syngas fermentation, microbial electrosynthesis or transformation of one-carbon substrates. However, acetogenic strains from the genera Terrisporobacter and Acetoanaerobium remained poorly investigated for biotechnological applications. We report the isolation and characterization of four acetogenic Terrisporobacter strains and one Acetoanaerobium strain. All Terrisporobacter isolates showed a characteristic growth pattern under a H 2 + CO 2 atmosphere. An initial heterotrophic growth phase was followed by a stationary growth phase, where continuous acetate production was indicative of H 2 -dependent acetogenesis. One of the novel Terrisporobacter isolates obtained from compost (strain COM T ) additionally produced ethanol besides acetate in the stationary growth phase in H 2 -supplemented cultures. Genomic and physiological characterizations showed that strain COM T represented a novel Terrisporobacter species and the name Terrisporobacter vanillatitrophus is proposed (=DSM 116160 T = CCOS 2104 T ). Phylogenomic analysis of the novel isolates and reference strains implied the reclassification of the T. petrolearius / T. hibernicus phylogenomic cluster to the species T. petrolearius and of the A. noterae/A. sticklandii phylogenomic cluster to the species A. sticklandii . Furthermore, we provide first insights into active prophages of acetogens from the genera Terrisporobacter and Acetoanaerobium .

Beneficial modulation of the gut microbiome has high-impact implications not only in humans, but also in livestock that sustain our current societal needs. In this context, we have engineered an acetylated galactoglucomannan (AcGGM) fibre from spruce trees to match unique enzymatic capabilities of Roseburia and Faecalibacterium species, both renowned butyrate-producing gut commensals. The accuracy of AcGGM was tested in an applied pig feeding trial, which resolved 355 metagenome-assembled genomes together with quantitative metaproteomes. In AcGGM-fed pigs, both target populations differentially expressed AcGGM-specific polysaccharide utilization loci, including novel, mannan-specific esterases that are critical to its deconstruction. We additionally observed a "butterfly effect", whereby numerous metabolic changes and interdependent cross-feeding pathways were detected in neighboring non-mannolytic populations that produce short-chain fatty acids. Our findings show that intricate structural features and acetylation patterns of dietary fibre can be customized to specific bacterial populations, with the possibility to create greater modulatory effects at large.