Escherichia coli associated with urinary tract infections and bacteremia has been intensively investigated, including recent work focusing on the virulent, globally disseminated, multidrug-resistant lineage ST131. To contextualize ST131 within the broader E. coli population associated with disease, we used genomics to analyze a systematic 11-yr hospital-based survey of E. coli associated with bacteremia using isolates collected from across England by the British Society for Antimicrobial Chemotherapy and from the Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust. Population dynamics analysis of the most successful lineages identified the emergence of ST131 and ST69 and their establishment as two of the five most common lineages along with ST73, ST95, and ST12. The most frequently identified lineage was ST73. Compared to ST131, ST73 was susceptible to most antibiotics, indicating that multidrug resistance was not the dominant reason for prevalence of E. coli lineages in this population . Temporal phylogenetic analysis of the emergence of ST69 and ST131 identified differences in the dynamics of emergence and showed that expansion of ST131 in this population was not driven by sequential emergence of increasingly resistant subclades. We showed that over time, the E. coli population was only transiently disturbed by the introduction of new lineages before a new equilibrium was rapidly achieved. Together, these findings suggest that the frequency of E. coli lineages in invasive disease is driven by negative frequency-dependent selection occurring outside of the hospital, most probably in the commensal niche, and that drug resistance is not a primary determinant of success in this niche.

Abstract The Klebsiella group is highly diverse both genetically and ecologically, being commonly recovered from humans, livestock, plants, soil, water, and wild animals. Many species are opportunistic pathogens, and can harbour diverse classes of antimicrobial resistance (AMR) genes. K. pneumoniae is responsible for a high public-health burden, due in part to the rapid spread of health-care associated clones that are non-susceptible to carbapenems. Klebsiella thus represents a highly pertinent taxon for assessing the risk to public health posed by animal and environmental reservoirs. Here we report an analysis of 6548 samples and 3,482 genome sequences representing 15 Klebsiella species sampled over a 15-month period from a wide range of clinical, community, animal and environmental settings in and around the city of Pavia, in the northern Italian region of Lombardy. Despite carbapenem-resistant clones circulating at a high frequency in the hospitals, we find no genotypic or phenotypic evidence for non-susceptibility to carbapenems outside of the clinical environment. The non-random distribution of species and strains across sources point to ecological barriers that are likely to limit AMR transmission. Although we find evidence for occasional transmission between settings, hierarchical modelling and intervention analysis suggests that direct transmission from the multiple non-human (animal and environmental) sources included in our sample accounts for less than 1% of hospital disease, with the vast majority of clinical cases originating from other humans.

Background Antimicrobial resistance (AMR) is highly prevalent in low- and middle-income countries (LMIC). International travel contributes substantially to the global spread of intestinal multidrug-resistant gram-negative (MDR-GN) bacteria. Of the 100 million annual visitors to LMIC, 30–70% become colonized by MDR-GN bacteria. The phenomenon has been well documented, but since sampling has only been conducted after travelers’ return home, data on the actual colonization process are scarce. We aimed to characterize colonization dynamics by exploring stool samples abroad on a daily basis while visiting LMIC.Methods A group of 20 European volunteers visiting Lao People’s Democratic Republic for three weeks provided daily stool samples and filled in daily questionnaires. Acquisition of extended-spectrum beta-lactamase-producing gram-negative bacteria (ESBL-GN) was examined by selective stool cultures followed by whole-genome sequencing (WGS) of isolates.Results While colonization rates were 70% at the end of the study, daily sampling revealed that all participants had acquired ESBL-GN at some time point during their overseas stay, the colonization status varying day by day. WGS analysis ascribed the transient pattern of colonization to sequential acquisition of new strains, resulting in a loss of detectable colonization by the initial MDR-GN strains. All but one participant acquired multiple strains (n=2–7). Of the total of 83 unique strains identified (53 E. coli , 10 Klebsiella , 20 other ESBL-GN species), some were shared by as many as four subjects.Conclusions This is the first study to characterize in real time the dynamics of acquiring MDR-GN during travel. Our data show multiple transient colonization events indicative of constant microbial competition.* AMR : Antimicrobial resistance DEC : diarrheagenic Escherichia coli ESBL : extended-spectrum beta-lactamase ESBL-Ec : extended-spectrum beta-lactamase (ESBL)-producing E. coli ESBL-GN : extended-spectrum beta-lactamase-producing gram-negative bacteria ESBL-PE : extended-spectrum beta-lactamase-producing Enterobacteriaceae IQR : inter quartile range Laos : Lao People’s Democratic Republic People’s Democratic Republic LMIC : low- and middle-income countries mcr : mobile colistin resistance genes MDR : multidrug-resistant MDR-GN : multidrug-resistant gram-negative bacteria TD : travelers’ diarrhea WGS : whole-genome sequencing

Escherichia coli is a major cause of bloodstream and urinary tract infections globally. The wide dissemination of multi-drug resistant (MDR) strains of extra-intestinal pathogenic E. coli (ExPEC) pose a rapidly increasing public health burden due to narrowed treatment options and increased risk of failure to clear an infection. Here, we present a detailed population genomic analysis of the ExPEC ST131 clone, in which we seek explanations for its success as an emerging pathogenic strain beyond the acquisition of antimicrobial resistance (AMR) genes. We show evidence for a stepwise evolution towards separate ecological niches for the main clades of ST131 and differential evolution of anaerobic metabolism, key colonisation and virulence factors. We further demonstrate that negative frequency-dependent selection acting on these loci is a major mechanism that has shaped the population evolution of this pathogen.

Abstract Genomic epidemiology is a tool for tracing transmission of pathogens based on whole-genome sequencing. We introduce the mGEMS pipeline for genomic epidemiology with plate sweeps representing mixed samples of a target pathogen, skipping the colony pick step. The pipeline includes the novel mGEMS read binner for probabilistic assignments of sequencing reads, and the scalable pseudoaligner Themisto. We demonstrate the effectiveness of our approach using closely related samples in a nosocomial setting, obtaining results that are comparable to those based on colony picks. Our results lend firm support to more widespread consideration of genomic epidemiology with mixed infection samples.

Nosocomial infections pose a considerable risk to patients who are susceptible, and this is particularly acute in intensive care units when hospital-associated bacteria are endemic. During the first wave of the COVID-19 pandemic, the surge of patients presented a significant obstacle to the effectiveness of infection control measures. We aimed to assess the risks and extent of nosocomial pathogen transmission under a high patient burden by designing a novel bacterial pan-pathogen deep-sequencing approach that could be integrated with standard clinical surveillance and diagnostics workflows.

Klebsiella oxytoca causes opportunistic human infections and post-antibiotic haemorrhagic diarrhoea. This Enterobacteriaceae species is genetically heterogeneous and is currently subdivided into seven phylogroups (Ko1 to Ko4, Ko6 to Ko8). Here we investigated the taxonomic status of phylogroups Ko3 and Ko4. Genomic sequence-based phylogenetic analyses demonstrate that Ko3 and Ko4 formed well-defined sequence clusters related to, but distinct from, Klebsiella michiganensis (Ko1), Klebsiella oxytoca (Ko2), K. huaxiensis (Ko8) and K. grimontii (Ko6). The average nucleotide identity of Ko3 and Ko4 were 90.7% with K. huaxiensis and 95.5% with K. grimontii, respectively. In addition, three strains of K. huaxiensis, a species so far described based on a single strain from a urinary tract infection patient in China, were isolated from cattle and human faeces. Biochemical and MALDI-ToF mass spectrometry analysis allowed differentiating Ko3, Ko4 and Ko8 from the other K. oxytoca species. Based on these results, we propose the names Klebsiella spallanzanii for the Ko3 phylogroup, with SPARK\_775\_C1T (CIP 111695T, DSM 109531T) as type strain, and Klebsiella pasteurii for Ko4, with SPARK\_836\_C1T (CIP 111696T, DSM 109530T) as type strain. Strains of K. spallanzanii were isolated from human urine, cow faeces and farm surfaces, while strains of K. pasteurii were found in faecal carriage from humans, cows and turtles.

Determining the composition of bacterial communities beyond the level of a genus or species is challenging because of the considerable overlap between genomes representing close relatives. Here, we present the mSWEEP method for identifying and estimating the relative abundances of bacterial lineages from plate sweeps of enrichment cultures. mSWEEP leverages biologically grouped sequence assembly databases, applying probabilistic modelling, and provides controls for false positive results. Using sequencing data from major pathogens, we demonstrate significant improvements in lineage quantification and detection accuracy. Our method facilitates investigating cultures comprising mixtures of bacteria, and opens up a new field of plate sweep metagenomics.

Abstract Streptococcus suis is part of the pig commensal microbiome and a major pathogen causing pneumonia and meningitis in pigs and occasionally also zoonotic meningitis. According to genomic analysis, S. suis is divided into asymptomatic carriage, respiratory and systemic strains with distinct genomic signatures. The virulence factor S. suis adhesin P (SadP) recognizes the galabiose Galα1–4Gal-oligosaccharide. Based on its oligosaccharide fine specificity, SadP can be divided into subtypes P N and P O . We show here that subtype P N is distributed in the systemic strains that cause meningitis, whereas type P O is found in asymptomatic carriage and respiratory strains. Both types of SadP are shown to predominantly bind to pig lung globotriaosylceramide (Gb3). However, SadP adhesin from systemic subtype P N strain also binds to globotetraosylceramide (Gb4). Mutagenesis studies of the galabiose-binding domain of type P N SadP adhesin showed that the amino acid asparagine-285, which is replaced by an aspartate residue in type Po SadP, was required for binding to Gb4 and, strikingly, it was also required for interaction with the glycomimetic inhibitor phenylurea-galabiose. Molecular dynamics simulations provided further insight into the role of Asn-285 for Gb4 and phenylurea-galabiose binding, suggesting additional hydrogen bonding to terminal GalNAc of Gb4 and urea-group. Thus, the Asn-285-mediated molecular mechanism of type P N SadP binding to Gb4 could be used as a candidate to selectively target S. suis in invasive systemic disease without interfering with commensal strains, which may open up new venues for developing intervention strategies against this pathogen.

ABSTRACT Metabolites from feces provide important insights into the functionality of the gut microbiome. As immediate freezing is not always feasible in gut microbiome studies, there is a need for sampling protocols that provide stability of the fecal metabolome and microbiome at room temperature (RT). For this purpose, we investigated the stability of various metabolites and the microbiome (16S ribosomal RNA) in feces collected in 95% ethanol (EtOH) or OMNImet®•GUT/ OMNIgene®•GUT. To simulate in field-collection scenarios, the samples were stored at different temperatures at varying durations (24h +4°C, 24h RT, 36h RT, 48h RT, and 7 days RT), and compared to aliquots immediately frozen at -80°C. We applied several targeted and untargeted metabolomics platforms to measure lipids, polar untargeted metabolites, endocannabinoids, short chain fatty acids (SCFAs), and bile acids (BAs). We found that SCFAs in the non-stabilized samples increased over time, while a stable profile was recorded in sample aliquots stored in 95% EtOH and OMNImet®•GUT. When comparing the metabolite levels between fecal aliquots stored at room temperature and at +4°C, we detected several changes in microbial metabolites, including multiple BAs and SCFAs. Taken together, we found that storing fecal samples at room temperature and stabilizing them in 95% EtOH yielded metabolomic results comparable to flash freezing. We also found that overall composition of the gut microbiome did not vary significantly between different storage types. However, there were notable differences observed in alpha diversity. Taken together, the stability of the metabolome and microbiome in 95 % EtOH provided similar results as the validated commercial collection kits OMNImet®•GUT and OMNIgene®•GUT, respectively. IMPORTANCE The analysis of the gut metabolome and microbiome requires the separate collection of fecal specimens using conventional methods or commercial kits. However, these approaches can potentially introduce sampling errors and biases. In addition, the logistical requirements of studying large human cohorts have driven the need for home collection and transport of human fecal specimens at room temperature. By adopting a unified sampling approach at room temperature, we can enhance sampling convenience and practicality, leading to a more precise and comprehensive understanding of gut microbial function. However, the development and applications of such unified sampling systems still face limitations. The results presented in this study aim to address this knowledge gap by investigating the stability of metabolites and the microbiome (16S ribosomal RNA) from fecal samples collected using 95% EtOH, in comparison to well-established commercial collection kits for fecal metabolome (OMNImet®•GUT) and microbiome (OMNIgene® •GUT) profiling. Additionally, we perform a comparative analysis of various platforms and metabolomic coverage using matrices containing ethanol, evaluating aspects of sensitivity, robustness, and throughput.