Angiosperms are the largest and most successful clade of land plants with >250,000 species distributed in nearly every terrestrial habitat. Many phylogenetic studies have been based on DNA sequences of one to several genes, but, despite decades of intensive efforts, relationships among early diverging lineages and several of the major clades remain either incompletely resolved or weakly supported. We performed phylogenetic analyses of 81 plastid genes in 64 sequenced genomes, including 13 new genomes, to estimate relationships among the major angiosperm clades, and the resulting trees are used to examine the evolution of gene and intron content. Phylogenetic trees from multiple methods, including model-based approaches, provide strong support for the position of Amborella as the earliest diverging lineage of flowering plants, followed by Nymphaeales and Austrobaileyales. The plastid genome trees also provide strong support for a sister relationship between eudicots and monocots, and this group is sister to a clade that includes Chloranthales and magnoliids. Resolution of relationships among the major clades of angiosperms provides the necessary framework for addressing numerous evolutionary questions regarding the rapid diversification of angiosperms. Gene and intron content are highly conserved among the early diverging angiosperms and basal eudicots, but 62 independent gene and intron losses are limited to the more derived monocot and eudicot clades. Moreover, a lineage-specific correlation was detected between rates of nucleotide substitutions, indels, and genomic rearrangements.

One-third of all protein-coding genes from bacterial genomes cannot be annotated with a function. Here, to investigate the functions of these genes, we present genome-wide mutant fitness data from 32 diverse bacteria across dozens of growth conditions. We identified mutant phenotypes for 11,779 protein-coding genes that had not been annotated with a specific function. Many genes could be associated with a specific condition because the gene affected fitness only in that condition, or with another gene in the same bacterium because they had similar mutant phenotypes. Of the poorly annotated genes, 2,316 had associations that have high confidence because they are conserved in other bacteria. By combining these conserved associations with comparative genomics, we identified putative DNA repair proteins; in addition, we propose specific functions for poorly annotated enzymes and transporters and for uncharacterized protein families. Our study demonstrates the scalability of microbial genetics and its utility for improving gene annotations. A large-scale mutagenesis screen identifies mutant phenotypes for over 11,000 protein-coding genes in bacteria that had previously not been assigned a specific function.

During the past decade, there has been a rapid increase in our understanding of plastid genome organization and evolution due to the availability of many new completely sequenced genomes. There are 45 complete genomes published and ongoing projects are likely to increase this sampling to nearly 200 genomes during the next 5 years. Several groups of researchers including ours have been developing new techniques for gathering and analyzing entire plastid genome sequences and details of these developments are summarized in this chapter. The most important developments that enhance our ability to generate whole chloroplast genome sequences involve the generation of pure fractions of chloroplast genomes by whole genome amplification using rolling circle amplification, cloning genomes into Fosmid or bacterial artificial chromosome (BAC) vectors, and the development of an organellar annotation program (Dual Organellar GenoMe Annotator [DOGMA]). In addition to providing details of these methods, we provide an overview of methods for analyzing complete plastid genome sequences for repeats and gene content, as well as approaches for using gene order and sequence data for phylogeny reconstruction. This explosive increase in the number of sequenced plastid genomes and improved computational tools will provide many insights into the evolution of these genomes and much new data for assessing relationships at deep nodes in plants and other photosynthetic organisms.

Geraniaceae plastid genomes (plastomes) have experienced a remarkable number of genomic changes. The plastomes of Erodium texanum, Geranium palmatum, and Monsonia speciosa were sequenced and compared with other rosids and the previously published Pelargonium hortorum plastome. Geraniaceae plastomes were found to be highly variable in size, gene content and order, repetitive DNA, and codon usage. Several unique plastome rearrangements include the disruption of two highly conserved operons (S10 and rps2-atpA), and the inverted repeat (IR) region in M. speciosa does not contain all genes in the ribosomal RNA operon. The sequence of M. speciosa is unusually small (128,787 bp); among angiosperm plastomes sequenced to date, only those of nonphotosynthetic species and those that have lost one IR copy are smaller. In contrast, the plastome of P. hortorum is the largest, at 217,942 bp. These genomes have experienced numerous gene and intron losses and partial and complete gene duplications. Some of the losses are shared throughout the family (e.g., trnT-GGU and the introns of rps16 and rpl16); however, other losses are homoplasious (e.g., trnG-UCC intron in G. palmatum and M. speciosa). IR length is also highly variable. The IR in P. hortorum was previously shown to be greatly expanded to 76 kb, and the IR is lost in E. texanum and reduced in G. palmatum (11 kb) and M. speciosa (7 kb). Geraniaceae plastomes contain a high frequency of large repeats (>100 bp) relative to other rosids. Within each plastome, repeats are often located at rearrangement end points and many repeats shared among the four Geraniaceae flank rearrangement end points. GC content is elevated in the genomes and also in coding regions relative to other rosids. Codon usage per amino acid and GC content at third position sites are significantly different for Geraniaceae protein-coding sequences relative to other rosids. Our findings suggest that relaxed selection and/or mutational biases lead to increased GC content, and this in turn altered codon usage. We propose that increases in genomic rearrangements, repetitive DNA, nucleotide substitutions, and GC content may be caused by relaxed selection resulting from improper DNA repair.

XCMS Online (xcmsonline.scripps.edu) is a cloud-based informatic platform designed to process and visualize mass-spectrometry-based, untargeted metabolomic data. Initially, the platform was developed for two-group comparisons to match the independent, "control" versus "disease" experimental design. Here, we introduce an enhanced XCMS Online interface that enables users to perform dependent (paired) two-group comparisons, meta-analysis, and multigroup comparisons, with comprehensive statistical output and interactive visualization tools. Newly incorporated statistical tests cover a wide array of univariate analyses. Multigroup comparison allows for the identification of differentially expressed metabolite features across multiple classes of data while higher order meta-analysis facilitates the identification of shared metabolic patterns across multiple two-group comparisons. Given the complexity of these data sets, we have developed an interactive platform where users can monitor the statistical output of univariate (cloud plots) and multivariate (PCA plots) data analysis in real time by adjusting the threshold and range of various parameters. On the interactive cloud plot, metabolite features can be filtered out by their significance level (p-value), fold change, mass-to-charge ratio, retention time, and intensity. The variation pattern of each feature can be visualized on both extracted-ion chromatograms and box plots. The interactive principal component analysis includes scores, loadings, and scree plots that can be adjusted depending on scaling criteria. The utility of XCMS functionalities is demonstrated through the metabolomic analysis of bacterial stress response and the comparison of lymphoblastic leukemia cell lines.

Nitrate is an inhibitor of sulfate-reducing bacteria (SRB). In petroleum production sites, amendments of nitrate and nitrite are used to prevent SRB production of sulfide that causes souring of oil wells. A better understanding of nitrate stress responses in the model SRB, Desulfovibrio vulgaris Hildenborough and Desulfovibrio alaskensis G20, will strengthen predictions of environmental outcomes. Nitrate inhibition of SRB has historically been considered to result from the generation of small amounts of nitrite, to which SRB are quite sensitive. Here we explored the possibility that nitrate might inhibit SRB by a mechanism other than through nitrite inhibition. We found that nitrate-stressed D. vulgaris cultures grown in lactate-sulfate conditions eventually grew in the presence of high concentrations of nitrate, and their resistance continued through several subcultures. Nitrate consumption was not detected over the course of the experiment, suggesting adaptation to nitrate. With high-throughput genetic approaches employing TnLE-seq for D. vulgaris and a pooled mutant library of D. alaskensis, we determined the fitness of many transposon mutants of both organisms in nitrate stress conditions. We found that several mutants, including homologs present in both strains, had a greatly increased ability to grow in the presence of nitrate but not nitrite. The mutated genes conferring nitrate resistance included the gene encoding the putative Rex transcriptional regulator (DVU0916/Dde_2702), as well as a cluster of genes (DVU0251-DVU0245/Dde_0597-Dde_0605) that is poorly annotated. Follow-up studies with individual D. vulgaris transposon and deletion mutants confirmed high-throughput results. We conclude that, in D. vulgaris and D. alaskensis, nitrate resistance in wild-type cultures is likely conferred by spontaneous mutations. Furthermore, the mechanisms that confer nitrate resistance may be different from those that confer nitrite resistance.

Abstract Microbial communities have consequential effects on health and the environment yet remain uncontrollable due to their complex dynamics. Ecological modeling offers a platform to overcome their nonlinear and interconnected nature but traditionally does not account for context-dependence. Here, we extend the generalized Lotka-Volterra (gLV) model to accommodate a varying environment by identifying how environmental changes alter species growth rates and interactions in a manner that predicts full community trajectories across environmental gradients. We identify key environment-varying interactions within a synthetic community derived from the Oryzae sativa rhizosphere, and demonstrate how variations in the environment change fixed point compositions and rates of convergence. With our model, we simulate how precise perturbations of the environment can offer improvements in an optimal control problem of driving a community to a target composition. We show that environmental perturbation can minimize the total species input (direct species perturbation) and greatly expand the set of initial states from which a desired target can be reached despite stochasticity. This work demonstrates that a formal perspective on environmental influence of community dynamics is valuable for not only understanding seasonal changes or anthropogenic manipulations, but is critical for improving control of the microbiome.

ABSTRACT Sulfate-reducing bacteria (SRB) are obligate anaerobes that can couple their growth to the reduction of sulfate. Despite the importance of SRB to global nutrient cycles and their damage to the petroleum industry, our molecular understanding of their physiology remains limited. To systematically provide new insights into SRB biology, we generated a randomly barcoded transposon mutant library in the model SRB Desulfovibrio vulgaris Hildenborough (DvH) and used this genome-wide resource to assay the importance of its genes under a range of metabolic and stress conditions. In addition to defining the essential gene set of DvH, we identified a conditional phenotype for 1,137 non-essential genes. Through examination of these conditional phenotypes, we were able to make a number of novel insights into our molecular understanding of DvH, including how this bacterium synthesizes vitamins. For example, we identified DVU0867 as an atypical L-aspartate decarboxylase required for the synthesis of pantothenic acid, provided the first experimental evidence that biotin synthesis in DvH occurs via a specialized acyl carrier protein and without methyl esters, and demonstrated that the uncharacterized dehydrogenase DVU0826:DVU0827 is necessary for the synthesis of pyridoxal phosphate. In addition, we used the mutant fitness data to identify genes involved in the assimilation of diverse nitrogen sources, and gained insights into the mechanism of inhibition of chlorate and molybdate. Our large-scale fitness dataset and RB-TnSeq mutant library are community-wide resources that can be used to generate further testable hypotheses into the gene functions of this environmentally and industrially important group of bacteria.

ABSTRACT Bacterial communities in water, soil, and humans play an essential role in environmental ecology and human health. PCR-based amplicon analysis, such as 16S ribosomal RNA sequencing, is a fundamental tool for quantifying and studying microbial composition, dynamics, and interactions. However, given the complexity of microbial communities, a substantial number of samples becomes necessary to analyses that parse the factors that determine microbial composition. A common bottleneck in performing these kinds of experiments is genomic DNA (gDNA) extraction, which is time-consuming, expensive, and often biased on the types of species. Direct PCR methods are a potentially simpler and more accurate alternative to gDNA extraction methods that do not require the intervening purification step. In this study, we evaluated three variations of direct PCR methods using diverse heterogeneous bacterial cultures, ZymoBIOMICS Microbial Community Standards, and groundwater. By comparing direct PCR methods with DNeasy blood and tissue kits and DNeasy Powersoil kits, we found a specific variant of the direct PCR method exhibits a comparable overall efficiency to the conventional DNeasy Powersoil protocol. We also found the method showed higher efficiency for extracting gDNA from the gram negative strains compared to DNeasy blood and tissue protocol. This direct PCR method is 1600 times cheaper ($0.34 for 96 samples), 10 times simpler (15 min hands-on time for 96 samples) than DNeasy Powersoil protocol. The direct PCR method can also be fully automated, and is compatible with small volume samples, thereby permitting scaling of samples and replicates needed to support high-throughput large-scale bacterial community analysis. IMPORTANCE Understanding bacterial interaction and assembling in complex microbial communities using 16S ribosomal RNA sequencing normally requires a large experimental load. However, the current DNA extraction methods including cell disruption and genomic DNA purification are normally biased, costly, time and labor consuming, and not amenable to miniaturization by droplets or 1536 well plates due to the significant DNA loss during purification step for tiny volume and low cell density samples. Direct PCR method could potentially solve these problems. In this study, we demonstrate a direct PCR method which exhibits similar efficiency as the widely used method – DNeasy Powersoil protocol, while 1600 times cheaper and 10 times faster to execute. This simple, cost-effective, and automation friendly direct PCR based 16S ribosomal RNA sequencing method allows us to study the dynamics, microbial interaction and assembly of varying microbial communities in a high throughput fashion.

ABSTRACT Studying plant-microbe-soil interactions is challenging due to their high complexity and variability in natural ecosystems. While fabricated ecosystems provide opportunities to recapitulate aspects of these systems in reduced complexity and controlled environments, inoculation can be a significant source of variation. To tackle this, we evaluated how different bacteria inoculation practices and plant harvesting time points affect the reproducibility of a microbial synthetic community (SynCom) in association with the model grass Brachypodium distachyon . We tested three microbial inoculation practices: seed inoculation, transplant inoculation, and seedling inoculation; and two harvesting points: early (14-day-old plants) and late (21 days post-inoculation). We grew our plants and bacterial strains in sterile devices (EcoFABs) and characterized the microbial community from root, rhizosphere, and sand using 16S ribosomal RNA gene sequencing. The results showed that inoculation practices significantly affected the rhizosphere microbial community only when harvesting at an early time point but not at the late stage. As the SynCom showed a persistent association with B. distachyon at 21 days post-inoculation regardless of inoculation practices, we assessed the reproducibility of each inoculation method and found that transplant inoculation showed the highest reproducibility. Moreover, plant biomass was not adversely affected by transplant inoculation treatment. We concluded that bacteria inoculation while transplanting coupled with a later harvesting time point gives the most reproducible microbial community in the EcoFAB- B. distachyon -SynCom fabricated ecosystem and recommend this method as a standardized protocol for use with fabricated ecosystem experimental systems.