Asian rice, Oryza sativa, is one of world's oldest and most important crop species. Rice is believed to have been domesticated ∼9,000 y ago, although debate on its origin remains contentious. A single-origin model suggests that two main subspecies of Asian rice, indica and japonica, were domesticated from the wild rice O. rufipogon. In contrast, the multiple independent domestication model proposes that these two major rice types were domesticated separately and in different parts of the species range of wild rice. This latter view has gained much support from the observation of strong genetic differentiation between indica and japonica as well as several phylogenetic studies of rice domestication. We reexamine the evolutionary history of domesticated rice by resequencing 630 gene fragments on chromosomes 8, 10, and 12 from a diverse set of wild and domesticated rice accessions. Using patterns of SNPs, we identify 20 putative selective sweeps on these chromosomes in cultivated rice. Demographic modeling based on these SNP data and a diffusion-based approach provide the strongest support for a single domestication origin of rice. Bayesian phylogenetic analyses implementing the multispecies coalescent and using previously published phylogenetic sequence datasets also point to a single origin of Asian domesticated rice. Finally, we date the origin of domestication at ∼8,200-13,500 y ago, depending on the molecular clock estimate that is used, which is consistent with known archaeological data that suggests rice was first cultivated at around this time in the Yangtze Valley of China.

Adaptation from standing genetic variation or recurrent de novo mutation in large populations should commonly generate soft rather than hard selective sweeps. In contrast to a hard selective sweep, in which a single adaptive haplotype rises to high population frequency, in a soft selective sweep multiple adaptive haplotypes sweep through the population simultaneously, producing distinct patterns of genetic variation in the vicinity of the adaptive site. Current statistical methods were expressly designed to detect hard sweeps and most lack power to detect soft sweeps. This is particularly unfortunate for the study of adaptation in species such as Drosophila melanogaster, where all three confirmed cases of recent adaptation resulted in soft selective sweeps and where there is evidence that the effective population size relevant for recent and strong adaptation is large enough to generate soft sweeps even when adaptation requires mutation at a specific single site at a locus. Here, we develop a statistical test based on a measure of haplotype homozygosity (H12) that is capable of detecting both hard and soft sweeps with similar power. We use H12 to identify multiple genomic regions that have undergone recent and strong adaptation in a large population sample of fully sequenced Drosophila melanogaster strains from the Drosophila Genetic Reference Panel (DGRP). Visual inspection of the top 50 candidates reveals that in all cases multiple haplotypes are present at high frequencies, consistent with signatures of soft sweeps. We further develop a second haplotype homozygosity statistic (H2/H1) that, in combination with H12, is capable of differentiating hard from soft sweeps. Surprisingly, we find that the H12 and H2/H1 values for all top 50 peaks are much more easily generated by soft rather than hard sweeps. We discuss the implications of these results for the study of adaptation in Drosophila and in species with large census population sizes.

We present the M etagenomic I ntra-species D iversity A nalysis S ystem (MIDAS), which is an integrated computational pipeline for quantifying bacterial species abundance and strain-level genomic variation, including gene content and single-nucleotide polymorphisms (SNPs), from shotgun metagenomes. Our method leverages a database of more than 30,000 bacterial reference genomes that we clustered into species groups. These cover the majority of abundant species in the human microbiome but only a small proportion of microbes in other environments, including soil and seawater. We applied MIDAS to stool metagenomes from 98 Swedish mothers and their infants over one year and used rare SNPs to track strains between hosts. Using this approach, we found that although species compositions of mothers and infants converged over time, strain-level similarity diverged. Specifically, early colonizing bacteria were often transmitted from an infant’s mother, while late colonizing bacteria were often transmitted from other sources in the environment and were enriched for spore-formation genes. We also applied MIDAS to 198 globally distributed marine metagenomes and used gene content to show that many prevalent bacterial species have population structure that correlates with geographic location. Strain-level genetic variants present in metagenomes clearly reveal extensive structure and dynamics that are obscured when data are analyzed at a coarser taxonomic resolution.

ABSTRACT While the ecological dynamics of the infant gut microbiome have been intensely studied, relatively little is known about the evolutionary dynamics in the infant gut microbiome. Here we analyze longitudinal fecal metagenomic data from >700 infants and their mothers over the first year of life and find that the evolutionary dynamics in infant gut microbiomes are distinct from that of adults. We find evidence for almost 100-fold increase in the rate of evolution and strain turnover in the infant gut compared to healthy adults, with the mother-infant transition at delivery being a particularly dynamic period in which gene loss dominates. Within a few months after birth, these dynamics stabilize, and gene gains become increasingly frequent as the microbiome matures. We furthermore find that evolutionary changes in infants show signatures of being seeded by a mixture of de novo mutations and transmissions of pre-evolved lineages from the broader family. Several of these evolutionary changes occur in parallel in multiple infants, highlighting candidate genes that may play important roles in the development of the infant gut microbiome. Our results point to a picture of a volatile infant gut microbiome characterized by rapid evolutionary and ecological change in the early days of life.

Abstract The genetic variation in the human gut microbiome is responsible for conferring a number of crucial phenotypes like the ability to digest food and metabolize drugs. Yet, our understanding of how this variation arises and is maintained remains relatively poor. Thus, the microbiome remains a largely untapped resource, as the large number of co-existing species in this microbiome presents a unique opportunity to compare and contrast evolutionary processes across species to identify universal trends and deviations. Here we outline features of the human gut microbiome that, while not unique in isolation, as an assemblage make it a system with unparalleled potential for comparative population genomics studies. We consciously take a broad view of comparative population genetics, emphasizing how sampling a large number of species allows researchers to identify universal evolutionary dynamics in addition to new genes, which can then be leveraged to identify exceptional species that deviate from general patterns. To highlight the potential power of comparative population genetics in the microbiome, we re-analyzed patterns of purifying selection across ~40 prevalent species in the human gut microbiome to identify intriguing trends which highlight functional categories in the microbiome that may be under more or less constraint.

Abstract The human gut microbiome harbors substantial ecological diversity at the species level, as well as at the strain level within species. In healthy hosts, species abundance fluctuations in the microbiome are thought to be stable, and these fluctuations can be described by macroecological laws. However, it is less clear how strain abundances change over time. An open question is whether individual strains behave like species themselves, exhibiting stability and following the macroecological relationships known to hold at the species level, or whether strains have different dynamics, perhaps due to the relatively close phylogenetic relatedness of co-colonizing lineages. Here, we analyze the daily dynamics of intra-specific genetic variation in the gut microbiomes of four healthy, densely longitudinally sampled hosts. First, we find that overall genetic diversity in a large majority of species is stationary over time, despite short-term fluctuations. Next, we show that fluctuations in abundances in approximately 80% of strains analyzed can be predicted with a stochastic logistic model (SLM)—an ecological model of a population experiencing environmental fluctuations around a fixed carrying capacity which has previously been shown to capture statistical properties of species abundance fluctuations. The success of this model indicates that strain abundances typically fluctuate around a fixed carrying capacity, suggesting that most strains are dynamically stable. Finally, we find that the strain abundances follow several empirical macroecological laws known to hold at the species level. Together, our results suggest that macroecological properties of the human gut microbiome, including its stability, emerge at the level of strains.

Abstract The human gut microbiome contains a diversity of microbial species that varies in composition over time and across individuals. These species (and strains within species) can migrate across hosts and evolve by mutation and recombination within hosts. How the ecological process of community assembly interacts with intra-species diversity and evolutionary change is a longstanding question. Two contrasting hypotheses have been proposed based on ecological observations and theory: Diversity Begets Diversity (DBD), in which taxa tend to become more diverse in already diverse communities, and Ecological Controls (EC), in which higher community diversity impedes diversification within taxa. Previously, using 16S rRNA gene amplicon data across a range of environments, we showed a generally positive relationship between taxa diversity and community diversity at higher taxonomic levels, consistent with the predictions of DBD (Madi et al., 2020). However, this positive ‘diversity slope’ reaches a plateau at high levels of community diversity. Here we show that this general pattern holds at much finer genetic resolution, by analyzing intra-species strain and nucleotide variation in static and temporally sampled shotgun-sequenced fecal metagenomes from cohorts of healthy human hosts. We find that both intra-species polymorphism and strain number are positively correlated with community Shannon diversity. This trend is consistent with DBD, although we cannot exclude abiotic drivers of diversity. Shannon diversity is also predictive of increases in polymorphism over time scales up to ∼4-6 months, after which the diversity slope flattens and then becomes negative—consistent with DBD eventually giving way to EC. Also supporting a complex mixture of DBD and EC, the number of strains per focal species is positively associated with Shannon diversity but negatively associated with richness. Finally, we show that higher community diversity predicts gene loss in a focal species at a future time point. This observation is broadly consistent with the Black Queen Hypothesis, which posits that genes with functions provided by the community are less likely to be retained in a focal species’ genome. Together, our results show that a mixture of DBD, EC, and Black Queen may operate simultaneously in the human gut microbiome, adding to a growing body of evidence that these eco-evolutionary processes are key drivers of biodiversity and ecosystem function.

Abstract Whether hard sweeps or soft sweeps dominate adaptation has been a matter of much debate. Recently, we developed haplotype homozygosity statistics that (i) can detect both hard and soft sweeps with similar power and (ii) can classify the detected sweeps as hard or soft. The application of our method to population genomic data from a natural population of Drosophila melanogaster (DGRP) allowed us to rediscover three known cases of adaptation at the loci Ace , Cyp6g1 , and CHKov1 known to be driven by soft sweeps, and detected additional candidate loci for recent and strong sweeps. Surprisingly, all of the top 50 candidates showed patterns much more consistent with soft rather than hard sweeps. Recently, Harris et al. 2018 criticized this work, suggesting that all the candidate loci detected by our haplotype statistics, including the positive controls, are unlikely to be sweeps at all and instead these haplotype patterns can be more easily explained by complex neutral demographic models. They also claim, confusingly, that these neutral non-sweeps are likely to be hard instead of soft sweeps. Here, we reanalyze the DGRP data using a range of complex admixture demographic models and reconfirm our original published results suggesting that the majority of recent and strong sweeps in D. melanogaster are first likely to be true sweeps, and second, that they do appear to be soft. Furthermore, we discuss ways to take this work forward given that the demographic models employed in such analyses are generally necessarily too simple to capture the full demographic complexity, while more realistic models are unlikely to be inferred correctly because they require fitting a very large number of free parameters.

ABSTRACT Elucidating the sources of a microbiome can provide insight into the ecological dynamics responsible for the formation of these communities. “Source tracking” approaches to date leverage species abundance information, however, single nucleotide variants (SNVs) may be more informative because of their high specificity to certain sources. To overcome the computational burden of utilizing all SNVs for a given sample, we introduce a novel method to identify signature SNVs for source tracking. We show that signature SNVs used as input into a previously designed source tracking algorithm, FEAST, can more accurately estimate contributions than species and provide novel insights, demonstrated in three case studies.

Abstract Animals throughout the metazoa selectively acquire specific symbiotic gut bacteria from their environment that aid host fitness. Current models of colonization suggest these bacteria use weakly specific receptors to stick to host tissues and that colonization results when they stick in a region of the host gut that overlaps with their nutritional niche. An alternative model is that unique receptor-ligand binding interactions provide specificity for target niches. Here we use live imaging of individual symbiotic bacterial cells colonizing the gut of living Drosophila melanogaster to show that Lactiplantibacillus plantarum specifically recognizes a distinct physical niche in the host gut. We find that recognition is controlled by a colonization island that is widely conserved in commensals and pathogens from the Lactobacillales to the Clostridia. Our findings indicate a genetic mechanism of host specificity that is broadly conserved. One-Sentence Summary Host-symbiont specificity is encoded by a conserved colonization island that provides molecular precision to host niche access.