Abstract Bacterial biofilms are among the most abundant multicellular structures on Earth and play essential roles in a wide range of ecological, medical, and industrial processes. However, general principles that govern the emergence of biofilm architecture across different species remain unknown. Here, we combine experiments, simulations and statistical analysis to identify shared biophysical mechanisms that determine biofilm architecture development at the single-cell level, for the species Vibrio cholerae, Escherichia coli, Salmonella enterica , and Pseudomonas aeruginosa . Our data-driven analysis reveals that despite the many molecular differences between these species, the biofilm architecture differences can be described by only two control parameters: cellular aspect ratio and cell density. Further experiments using single-species mutants for which the cell aspect ratio and the cell density are systematically varied, and mechanistic simulations, show that tuning these two control parameters reproduces biofilm architectures of different species. Altogether, our results show that early-stage biofilm architecture is determined by mechanical cell-cell interactions which are conserved across different species and, therefore, provide a unifying understanding of biofilm architecture development.

Abstract Bacteria commonly live in spatially structured biofilm assemblages, which are encased by an extracellular matrix. Metabolic activity of the cells inside biofilms causes gradients in local environmental conditions, which leads to the emergence of physiologically differentiated subpopulations. Information about the properties and spatial arrangement of such metabolic subpopulations, as well as their interaction strength and interaction length scales are lacking, even for model systems like Escherichia coli colony biofilms grown on agar-solidified media. Here, we use an unbiased approach, based on temporal and spatial transcriptome and metabolome data acquired during E. coli colony biofilm growth, to study the spatial organization of metabolism. We discovered that alanine displays a unique pattern among amino acids and that alanine metabolism is spatially and temporally heterogeneous. At the anoxic base of the colony, where carbon and nitrogen sources are abundant, cells secrete alanine via the transporter AlaE. In contrast, cells utilize alanine as a carbon and nitrogen source in the oxic nutrient-deprived region at the colony mid-height, via the enzymes DadA and DadX. This spatially structured alanine cross-feeding influences cellular viability and growth in the cross-feeding-dependent region, which shapes the overall colony morphology. More generally, our results on this precisely controllable biofilm model system demonstrate a remarkable spatiotemporal complexity of metabolism in biofilms. A better characterization of the spatiotemporal metabolic heterogeneities and dependencies is essential for understanding the physiology, architecture, and function of biofilms.

Recombinase-activating gene (RAG)-deficient SCID patients lack B and T lymphocytes due to the inability to rearrange immunoglobulin and T cell receptor genes. The two RAG genes act as a required dimer to initiate gene recombination. Gene therapy is a valid treatment alternative for RAG-SCID patients who lack a suitable bone marrow donor, but developing such therapy for RAG1/2 has proven challenging. Using a clinically approved lentiviral vector with a codon-optimized RAG1 gene, we report here preclinical studies using CD34+ cells from four RAG1-SCID patients. We used in vitro T cell developmental assays and in vivo assays in xenografted NSG mice. The RAG1-SCID patient CD34+ cells transduced with the RAG1 vector and transplanted into NSG mice led to restored human B and T cell development. Together with favorable safety data on integration sites, these results substantiate an ongoing phase I/II clinical trial for RAG1-SCID.

Biofilms are now considered to be the most abundant form of microbial life on Earth, playing critical roles in biogeochemical cycles, agriculture, and health care. Phenotypic and genotypic variations in biofilms generally occur in three-dimensional space and time, and biofilms are therefore often investigated using microscopy. However, the quantitative analysis of microscopy images presents a key obstacle in phenotyping biofilm communities and single-cell heterogeneity inside biofilms. Here, we present BiofilmQ, a comprehensive image cytometry software tool for the automated high-throughput quantification and visualization of 3D and 2D community properties in space and time. Using BiofilmQ does not require prior knowledge of programming or image processing and provides a user-friendly graphical user interface, resulting in editable publication-quality figures. BiofilmQ is designed for handling fluorescence images of any spatially structured microbial community and growth geometry, including microscopic, mesoscopic, macroscopic colonies and aggregates, as well as bacterial biofilms in the context of eukaryotic hosts.

The outcome of a host-pathogen interaction is determined by the conditions of the host, the pathogen, and the environment. Although numerous proteomic studies of in vitro-grown microbial pathogens have been performed, in vivo proteomic approaches are still rare. In addition, increasing evidence supports that in vitro studies inadequately reflect in vivo conditions. Choosing the proper host is essential to detect the expression of proteins from the pathogen in vivo. Numerous studies have demonstrated the suitability of zebrafish (Danio rerio) embryos as a model to in vivo studies of Pseudomonas aeruginosa infection. In most zebrafish-pathogen studies, infection is achieved by microinjection of bacteria into the larvae. However, few reports using static immersion of bacterial pathogens have been published. In this study we infected 3 days post-fertilization (DPF) zebrafish larvae with P. aeruginosa PAO1 by immersion and injection and tracked the in vivo immune response by the zebrafish. Additionally, by using non-isotopic (Q-exactive) metaproteomics we simultaneously evaluated the proteomic response of the pathogen (P. aeruginosa PAO1) and the host (zebrafish). We found some zebrafish metabolic pathways, such as hypoxia response via HIF activation pathway, exclusively enriched in the larvae exposed by static immersion. In contrast, we found that inflammation mediated by chemokine and cytokine signaling pathways was exclusively enriched in the larvae exposed by injection, while the integrin signaling pathway and angiogenesis were solely enriched in the larvae exposed by immersion. We also found important virulence factors from P. aeruginosa that were enriched only after exposure by injection, such as the Type-III secretion system and flagella-associated proteins. On the other hand, P. aeruginosa proteins involved in processes like biofilm formation, cellular responses to antibiotic and starvation were enriched exclusively after an exposure by immersion. We demonstrated the suitability of zebrafish embryos as a model for in vivo host-pathogen based proteomic studies in P. aeruginosa. Our global proteomic profiling identifies novel molecular signatures that give systematic insight into zebrafish-Pseudomonas interaction.