Despite their importance to host health and development, the communities of microorganisms associated with humans and other animals are characterized by a large degree of unexplained variation across individual hosts. The processes that drive such inter-individual variation are not well understood. To address this, we surveyed the microbial communities associated with the intestine of the zebrafish, Danio rerio, over developmental time. We compared our observations of community composition and distribution across hosts with that predicted by a neutral assembly model, which assumes that community assembly is driven solely by chance and dispersal. We found that as hosts develop from larvae to adults, the fit of the model to observed microbial distributions decreases, suggesting that the relative importance of non-neutral processes, such as microbe-microbe interactions, active dispersal, or selection by the host, increases as hosts mature. We also observed that taxa which depart in their distributions from the neutral prediction form ecologically distinct sub-groups, which are phylogenetically clustered with respect to the full metacommunity. These results demonstrate that neutral processes are sufficient to generate substantial variation in microbiota composition across individual hosts, and suggest that potentially unique or important taxa may be identified by their divergence from neutral distributions.

Abstract The reconstruction of bacterial and archaeal genomes from shotgun metagenomes has enabled insights into the ecology and evolution of environmental and host-associated microbiomes. Here we applied this approach to >10,000 metagenomes collected from diverse habitats covering all of Earth’s continents and oceans, including metagenomes from human and animal hosts, engineered environments, and natural and agricultural soils, to capture extant microbial, metabolic and functional potential. This comprehensive catalog includes 52,515 metagenome-assembled genomes representing 12,556 novel candidate species-level operational taxonomic units spanning 135 phyla. The catalog expands the known phylogenetic diversity of bacteria and archaea by 44% and is broadly available for streamlined comparative analyses, interactive exploration, metabolic modeling and bulk download. We demonstrate the utility of this collection for understanding secondary-metabolite biosynthetic potential and for resolving thousands of new host linkages to uncultivated viruses. This resource underscores the value of genome-centric approaches for revealing genomic properties of uncultivated microorganisms that affect ecosystem processes.

Mathematical models predict that the future of the multidrug-resistant tuberculosis epidemic will depend on the fitness cost of drug resistance. We show that in laboratory-derived mutants of Mycobacterium tuberculosis, rifampin resistance is universally associated with a competitive fitness cost and that this cost is determined by the specific resistance mutation and strain genetic background. In contrast, we demonstrate that prolonged patient treatment can result in multidrug-resistant strains with no fitness defect and that strains with low- or no-cost resistance mutations are also the most frequent among clinical isolates.

The assembly of resident microbial communities is an important event in animal development; however, the extent to which this process mirrors the developmental programs of host tissues is unknown. Here we surveyed the intestinal bacteria at key developmental time points in a sibling group of 135 individuals of a model vertebrate, the zebrafish (Danio rerio). Our survey revealed stage-specific signatures in the intestinal microbiota and extensive interindividual variation, even within the same developmental stage. Microbial community shifts were apparent during periods of constant diet and environmental conditions, as well as in concert with dietary and environmental change. Interindividual variation in the intestinal microbiota increased with age, as did the difference between the intestinal microbiota and microbes in the surrounding environment. Our results indicate that zebrafish intestinal microbiota assemble into distinct communities throughout development, and that these communities are increasingly different from the surrounding environment and from one another.

The Amazon rainforest is the Earth’s largest reservoir of plant and animal diversity, and it has been subjected to especially high rates of land use change, primarily to cattle pasture. This conversion has had a strongly negative effect on biological diversity, reducing the number of plant and animal species and homogenizing communities. We report here that microbial biodiversity also responds strongly to conversion of the Amazon rainforest, but in a manner different from plants and animals. Local taxonomic and phylogenetic diversity of soil bacteria increases after conversion, but communities become more similar across space. This homogenization is driven by the loss of forest soil bacteria with restricted ranges (endemics) and results in a net loss of diversity. This study shows homogenization of microbial communities in response to human activities. Given that soil microbes represent the majority of biodiversity in terrestrial ecosystems and are intimately involved in ecosystem functions, we argue that microbial biodiversity loss should be taken into account when assessing the impact of land use change in tropical forests.

A major goal of community ecology is to link biological processes at lower scales with community patterns. Microbial communities are especially powerful model systems for making these links. In this article, we review recent studies of laboratory communities of bacteria and bacteriophage (viruses that infect bacteria). We focus on the ecology and evolution of bacteriophage‐resistance as a case study demonstrating the relationship between specific genes, individual interactions, population dynamics, community structure, and evolutionary change. In laboratory communities of bacteria and bacteriophage, bacteria rapidly evolve resistance to bacteriophage infection. Different resistance mutations produce distinct resistance phenotypes, differing, for example, in whether resistance is partial or complete, in the magnitude of the physiological cost associated with resistance, and in whether the mutation can be countered by a host‐range mutation in the bacteriophage. These differences determine whether a mutant can invade, the effect its invasion has on the population dynamics of sensitive bacteria and phage, and the resulting structure of the community. All of these effects, in turn, govern the community’s response to environmental change and its subsequent evolution.

Abstract Buildings are complex ecosystems that house trillions of microorganisms interacting with each other, with humans and with their environment. Understanding the ecological and evolutionary processes that determine the diversity and composition of the built environment microbiome—the community of microorganisms that live indoors—is important for understanding the relationship between building design, biodiversity and human health. In this study, we used high-throughput sequencing of the bacterial 16S rRNA gene to quantify relationships between building attributes and airborne bacterial communities at a health-care facility. We quantified airborne bacterial community structure and environmental conditions in patient rooms exposed to mechanical or window ventilation and in outdoor air. The phylogenetic diversity of airborne bacterial communities was lower indoors than outdoors, and mechanically ventilated rooms contained less diverse microbial communities than did window-ventilated rooms. Bacterial communities in indoor environments contained many taxa that are absent or rare outdoors, including taxa closely related to potential human pathogens. Building attributes, specifically the source of ventilation air, airflow rates, relative humidity and temperature, were correlated with the diversity and composition of indoor bacterial communities. The relative abundance of bacteria closely related to human pathogens was higher indoors than outdoors, and higher in rooms with lower airflow rates and lower relative humidity. The observed relationship between building design and airborne bacterial diversity suggests that we can manage indoor environments, altering through building design and operation the community of microbial species that potentially colonize the human microbiome during our time indoors.

Community composition within the human microbiome varies across individuals, but it remains unknown if this variation is sufficient to uniquely identify individuals within large populations or stable enough to identify them over time. We investigated this by developing a hitting set-based coding algorithm and applying it to the Human Microbiome Project population. Our approach defined body site-specific metagenomic codes: sets of microbial taxa or genes prioritized to uniquely and stably identify individuals. Codes capturing strain variation in clade-specific marker genes were able to distinguish among 100s of individuals at an initial sampling time point. In comparisons with follow-up samples collected 30-300 d later, ∼30% of individuals could still be uniquely pinpointed using metagenomic codes from a typical body site; coincidental (false positive) matches were rare. Codes based on the gut microbiome were exceptionally stable and pinpointed >80% of individuals. The failure of a code to match its owner at a later time point was largely explained by the loss of specific microbial strains (at current limits of detection) and was only weakly associated with the length of the sampling interval. In addition to highlighting patterns of temporal variation in the ecology of the human microbiome, this work demonstrates the feasibility of microbiome-based identifiability-a result with important ethical implications for microbiome study design. The datasets and code used in this work are available for download from huttenhower.sph.harvard.edu/idability.

Although many biologists have embraced microbial model systems as tools to address genetic and physiological questions, the explicit use of microbial communities as model systems in ecology has traditionally been more restricted. Here, we highlight recent studies that use laboratory-based microbial model systems to address ecological questions. Such studies have significantly advanced our understanding of processes that have proven difficult to study in field systems, including the genetic and biochemical underpinnings of traits involved in ecological interactions, and the ecological differences driving evolutionary change. It is the simplicity of microbial model systems that makes them such powerful tools for the study of ecology. Such simplicity enables the high degrees of experimental control and replication that are necessary to address many questions that are inaccessible through field observation or experimentation.