Human gut microbiome composition is shaped by multiple factors but the relative contribution of host genetics remains elusive. Here we examine genotype and microbiome data from 1,046 healthy individuals with several distinct ancestral origins who share a relatively common environment, and demonstrate that the gut microbiome is not significantly associated with genetic ancestry, and that host genetics have a minor role in determining microbiome composition. We show that, by contrast, there are significant similarities in the compositions of the microbiomes of genetically unrelated individuals who share a household, and that over 20% of the inter-person microbiome variability is associated with factors related to diet, drugs and anthropometric measurements. We further demonstrate that microbiome data significantly improve the prediction accuracy for many human traits, such as glucose and obesity measures, compared to models that use only host genetic and environmental data. These results suggest that microbiome alterations aimed at improving clinical outcomes may be carried out across diverse genetic backgrounds. Statistical analyses of a metagenomics-sequenced human cohort identify a relatively minor role for genetics in determining microbiome composition and show that several human phenotypes are as strongly associated with the gut microbiome as with host genetics. The composition of the human gut microbiome is determined by many factors. Eran Segal and colleagues performed an extensive statistical analysis of the largest metagenomics-sequenced human cohort so far to determine the contribution of host genotype to microbiome composition. Host genetics has only a minor influence on microbiome variability, which is more strongly associated with environmental factors such as diet. The authors propose a 'microbiome-association index' that describes the association of the microbiome with host phenotype. Combining this measurement with host genetic and environmental data improves the accuracy of predictions about several human metabolic traits, such as glucose and obesity traits.

“Normal” for the gut microbiota For the benefit of future clinical studies, it is critical to establish what constitutes a “normal” gut microbiome, if it exists at all. Through fecal samples and questionnaires, Falony et al. and Zhernakova et al. targeted general populations in Belgium and the Netherlands, respectively. Gut microbiota composition correlated with a range of factors including diet, use of medication, red blood cell counts, fecal chromogranin A, and stool consistency. The data give some hints for possible biomarkers of normal gut communities. Science , this issue pp. 560 and 565

“Normal” for the gut microbiota For the benefit of future clinical studies, it is critical to establish what constitutes a “normal” gut microbiome, if it exists at all. Through fecal samples and questionnaires, Falony et al. and Zhernakova et al. targeted general populations in Belgium and the Netherlands, respectively. Gut microbiota composition correlated with a range of factors including diet, use of medication, red blood cell counts, fecal chromogranin A, and stool consistency. The data give some hints for possible biomarkers of normal gut communities. Science , this issue pp. 560 and 565

The inflammatory bowel diseases (IBDs), which include Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC), are multifactorial chronic conditions of the gastrointestinal tract. While IBD has been associated with dramatic changes in the gut microbiota, changes in the gut metabolome—the molecular interface between host and microbiota—are less well understood. To address this gap, we performed untargeted metabolomic and shotgun metagenomic profiling of cross-sectional stool samples from discovery (n = 155) and validation (n = 65) cohorts of CD, UC and non-IBD control patients. Metabolomic and metagenomic profiles were broadly correlated with faecal calprotectin levels (a measure of gut inflammation). Across >8,000 measured metabolite features, we identified chemicals and chemical classes that were differentially abundant in IBD, including enrichments for sphingolipids and bile acids, and depletions for triacylglycerols and tetrapyrroles. While > 50% of differentially abundant metabolite features were uncharacterized, many could be assigned putative roles through metabolomic ‘guilt by association’ (covariation with known metabolites). Differentially abundant species and functions from the metagenomic profiles reflected adaptation to oxidative stress in the IBD gut, and were individually consistent with previous findings. Integrating these data, however, we identified 122 robust associations between differentially abundant species and well-characterized differentially abundant metabolites, indicating possible mechanistic relationships that are perturbed in IBD. Finally, we found that metabolome- and metagenome-based classifiers of IBD status were highly accurate and, like the vast majority of individual trends, generalized well to the independent validation cohort. Our findings thus provide an improved understanding of perturbations of the microbiome–metabolome interface in IBD, including identification of many potential diagnostic and therapeutic targets. Using metabolomics and shotgun metagenomics on stool samples from individuals with and without inflammatory bowel disease, metabolites, microbial species and genes associated with disease were identified and validated in an independent cohort.

Microbiome-wide association studies on large population cohorts have highlighted associations between the gut microbiome and complex traits, including type 2 diabetes (T2D) and obesity1. However, the causal relationships remain largely unresolved. We leveraged information from 952 normoglycemic individuals for whom genome-wide genotyping, gut metagenomic sequence and fecal short-chain fatty acid (SCFA) levels were available2, then combined this information with genome-wide-association summary statistics for 17 metabolic and anthropometric traits. Using bidirectional Mendelian randomization (MR) analyses to assess causality3, we found that the host-genetic-driven increase in gut production of the SCFA butyrate was associated with improved insulin response after an oral glucose-tolerance test (P = 9.8 × 10−5), whereas abnormalities in the production or absorption of another SCFA, propionate, were causally related to an increased risk of T2D (P = 0.004). These data provide evidence of a causal effect of the gut microbiome on metabolic traits and support the use of MR as a means to elucidate causal relationships from microbiome-wide association findings. Mendelian randomization analyses using genotyping data, gut metagenomic sequence and fecal short-chain-fatty-acid levels from 952 individuals combined with GWAS data show evidence of a causal effect of the gut microbiome on metabolic traits.

To study the effect of host genetics on gut microbiome composition, the MiBioGen consortium curated and analyzed genome-wide genotypes and 16S fecal microbiome data from 18,340 individuals (24 cohorts). Microbial composition showed high variability across cohorts: only 9 of 410 genera were detected in more than 95% of samples. A genome-wide association study of host genetic variation regarding microbial taxa identified 31 loci affecting the microbiome at a genome-wide significant (P < 5 × 10−8) threshold. One locus, the lactase (LCT) gene locus, reached study-wide significance (genome-wide association study signal: P = 1.28 × 10−20), and it showed an age-dependent association with Bifidobacterium abundance. Other associations were suggestive (1.95 × 10−10 < P < 5 × 10−8) but enriched for taxa showing high heritability and for genes expressed in the intestine and brain. A phenome-wide association study and Mendelian randomization identified enrichment of microbiome trait loci in the metabolic, nutrition and environment domains and suggested the microbiome might have causal effects in ulcerative colitis and rheumatoid arthritis. Analysis of human genotypes and 16S microbiome data of 18,473 individuals from 25 cohorts through a genome-wide association study, a phenome-wide association study and Mendelian randomization identifies host genetic and microbial trait associations.

Background and aims

 Proton pump inhibitors (PPIs) are among the top 10 most widely used drugs in the world. PPI use has been associated with an increased risk of enteric infections, most notably Clostridium difficile. The gut microbiome plays an important role in enteric infections, by resisting or promoting colonisation by pathogens. In this study, we investigated the influence of PPI use on the gut microbiome. 

Methods

 The gut microbiome composition of 1815 individuals, spanning three cohorts, was assessed by tag sequencing of the 16S rRNA gene. The difference in microbiota composition in PPI users versus non-users was analysed separately in each cohort, followed by a meta-analysis. 

Results

 211 of the participants were using PPIs at the moment of stool sampling. PPI use is associated with a significant decrease in Shannon9s diversity and with changes in 20% of the bacterial taxa (false discovery rate <0.05). Multiple oral bacteria were over-represented in the faecal microbiome of PPI-users, including the genus Rothia (p=9.8×10⁻³⁸). In PPI users we observed a significant increase in bacteria: genera Enterococcus, Streptococcus, Staphylococcus and the potentially pathogenic species Escherichia coli. 

Conclusions

 The differences between PPI users and non-users observed in this study are consistently associated with changes towards a less healthy gut microbiome. These differences are in line with known changes that predispose to C. difficile infections and can potentially explain the increased risk of enteric infections in PPI users. On a population level, the effects of PPI are more prominent than the effects of antibiotics or other commonly used drugs.

Summary

 Gut microbial dysbioses are linked to aberrant immune responses, which are often accompanied by abnormal production of inflammatory cytokines. As part of the Human Functional Genomics Project (HFGP), we investigate how differences in composition and function of gut microbial communities may contribute to inter-individual variation in cytokine responses to microbial stimulations in healthy humans. We observe microbiome-cytokine interaction patterns that are stimulus specific, cytokine specific, and cytokine and stimulus specific. Validation of two predicted host-microbial interactions reveal that TNFα and IFNγ production are associated with specific microbial metabolic pathways: palmitoleic acid metabolism and tryptophan degradation to tryptophol. Besides providing a resource of predicted microbially derived mediators that influence immune phenotypes in response to common microorganisms, these data can help to define principles for understanding disease susceptibility. The three HFGP studies presented in this issue lay the groundwork for further studies aimed at understanding the interplay between microbial, genetic, and environmental factors in the regulation of the immune response in humans. 

PaperClip

Objective Patients with IBD display substantial heterogeneity in clinical characteristics. We hypothesise that individual differences in the complex interaction of the host genome and the gut microbiota can explain the onset and the heterogeneous presentation of IBD. Therefore, we performed a case–control analysis of the gut microbiota, the host genome and the clinical phenotypes of IBD. Design Stool samples, peripheral blood and extensive phenotype data were collected from 313 patients with IBD and 582 truly healthy controls, selected from a population cohort. The gut microbiota composition was assessed by tag-sequencing the 16S rRNA gene. All participants were genotyped. We composed genetic risk scores from 11 functional genetic variants proven to be associated with IBD in genes that are directly involved in the bacterial handling in the gut: NOD2 , CARD9 , ATG16L1 , IRGM and FUT2 . Results Strikingly, we observed significant alterations of the gut microbiota of healthy individuals with a high genetic risk for IBD: the IBD genetic risk score was significantly associated with a decrease in the genus Roseburia in healthy controls (false discovery rate 0.017). Moreover, disease location was a major determinant of the gut microbiota: the gut microbiota of patients with colonic Crohn's disease (CD) is different from that of patients with ileal CD, with a decrease in alpha diversity associated to ileal disease (p=3.28×10 −13 ). Conclusions We show for the first time that genetic risk variants associated with IBD influence the gut microbiota in healthy individuals. Roseburia spp are acetate-to-butyrate converters, and a decrease has already been observed in patients with IBD.