Host-microbe associations underlie many key processes of host development, immunity, and life history. Yet, none of the current research on the central model species Caenorhabditis elegans considers the worm’s natural microbiome. Instead, almost all laboratories exclusively use the canonical strain N2 and derived mutants, maintained through routine bleach sterilization in monoxenic cultures with an E. coli strain as food. Here, we characterize for the first time the native microbiome of C. elegans and assess its influence on nematode life history characteristics. Nematodes sampled directly from their native habitats carry a species-rich bacterial community, dominated by Proteobacteria such as Enterobacteriaceae and members of the genera Pseudomonas, Stenotrophomonas, Ochrobactrum, and Sphingomonas. The C. elegans microbiome is distinct from that of the worm’s natural environment and the congeneric species C. remanei. Exposure to a derived experimental microbiome revealed that bacterial composition is influenced by host developmental stage and genotype. These experiments also showed that the microbes enhance host fitness under standard and also stressful conditions (e.g., high temperature and either low or high osmolarity). Taking advantage of the nematode’s transparency, we further demonstrate that several Proteobacteria are able to enter the C. elegans gut and that an Ochrobactrum isolate even seems to be able to persist in the intestines under stressful conditions. Moreover, three Pseudomonas isolates produce an anti-fungal effect in vitro which we show can contribute to the worm’s defense against fungal pathogens in vivo. This first systematic analysis of the nematode’s native microbiome reveals a species-rich bacterial community to be associated with C. elegans, which is likely of central importance for our understanding of the worm’s biology. The information acquired and the microbial isolates now available for experimental work establishes C. elegans as a tractable model for the in-depth dissection of host-microbiome interactions.

Abstract Most animals and plants have associated microorganisms, collectively referred to as their microbiomes, which can provide essential functions. Given their importance, host-associated microbiomes have the potential to contribute substantially to adaptation of the host-microbiome assemblage (the “metaorganism”). Microbiomes may be especially important for rapid adaptation to novel environments because microbiomes can change more rapidly than host genomes. However, it is not well understood how hosts and microbiomes jointly contribute to metaorganism adaptation. We developed a model system with which to disentangle the contributions of hosts and microbiomes to metaorganism adaptation. We established replicate mesocosms containing the nematode Caenorhabditis elegans co-cultured with microorganisms in a novel complex environment (laboratory compost). After approximately 30 nematode generations (100 days), we harvested worm populations and associated microbiomes, and subjected them to a common garden experiment designed to unravel the impacts of microbiome composition and host genetics on metaorganism adaptation. We observed that adaptation took different trajectories in different mesocosm replicates, with some increasing in fitness and others decreasing, and that interactions between host and microbiome played an important role in these contrasting evolutionary paths. We chose two exemplary mesocosms (one with a fitness increase and one with a decrease) for detailed study. For each example, we identified specific changes in both microbiome composition (for both bacteria and fungi) and nematode gene expression associated with each change in fitness. Our study provides experimental evidence that adaptation to a novel environment can be jointly influenced by host and microbiome.

Abstract The microbiota shapes host biology in numerous ways. One example is protection against pathogens, which is likely critical for host fitness in consideration of the ubiquity of pathogens. The host itself can affect abundance of microbiota or pathogens, which has usually been characterised in separate studies. To date, however, it is unclear how the host influences the interaction with both simultaneously and how this triangular interaction determines fitness of the host-microbe assemblage, the so-called metaorganism. To address this current knowledge gap, we focused on a triangular model interaction, consisting of the nematode Caenorhabditis elegans , its immune-protective symbiont Pseudomonas lurida MYb11, and its pathogen Bacillus thuringiensis Bt679. We combined the two microbes with C. elegans mutants with altered immunity and/or microbial colonisation, and found that (i) under pathogen stress, immunocompetence has a larger influence on metaorganism fitness than colonisation with the protective microbe, (ii) in almost all cases, MYb11 still improves fitness, and (iii) disruption of p38 MAPK signalling, which contributes centrally to immunity against Bt679, completely reverses the protective effect of MYb11, which further reduces nematode survival and fitness upon infection with Bt679. Our study highlights the complex interplay between host genetics, protective microbe, and pathogen in shaping metaorganism biology.

Local populations of the bacterivorous nematode Caenorhabditis elegans can be genetically almost as diverse as global populations. To investigate the effect of local genetic variation on heritable traits, we developed a new recombinant inbred line (RIL) population derived from four wild isolates. The wild isolates were collected from two closely located sites in France: Orsay and Santeuil. By crossing these four genetically diverse parental isolates a population of 200 RILs was constructed. RNA-seq was used to obtain sequence polymorphisms identifying almost 9000 SNPs variable between the four genotypes with an average spacing of 11 kb, possibly doubling the mapping resolution relative to currently available RIL panels. The SNPs were used to construct a genetic map to facilitate QTL analysis. Life history traits, such as lifespan, stress resistance, developmental speed and population growth were measured in different environments. For most traits substantial variation was found, and multiple QTLs could be detected, including novel QTLs not found in previous QTL analysis, for example for lifespan or pathogen responses. This shows that recombining genetic variation across C. elegans populations that are in geographical close proximity provides ample variation for QTL mapping. Taken together, we show that RNA-seq can be used for genotyping, that using more parents than the classical two parental genotypes to construct a RIL population facilitates the detection of QTLs and that the use of wild isolates permits analysis of local adaptation and life history trade-offs.

The biology of all organisms is influenced by the associated community of microorganisms. In spite of its importance, it is usually not well understood how exactly this microbiome affects host functions and what are the underlying molecular processes. To rectify this knowledge gap, we took advantage of the nematode C. elegans as a tractable, experimental model system and assessed the inducible transcriptome response after colonization with members of its native microbiome. For this study, we focused on two isolates of the genus Ochrobactrum. These bacteria are known to be abundant in the nematode's microbiome and are capable of colonizing and persisting in the nematode gut, even under stressful conditions. The transcriptome response was assessed across development and three time points of adult life, using general and C. elegans-specific enrichment analyses to identify affected functions. Our assessment revealed an influence of the microbiome members on the nematode's dietary response, development, fertility, immunity, and energy metabolism. This response is mainly regulated by a GATA transcription factor, most likely ELT-2, as indicated by the enrichment of (i) the GATA motif in the promoter regions of inducible genes and (ii) of ELT-2 targets among the differentially expressed genes. We compared our transcriptome results with a corresponding previously characterized proteome data set, highlighting a significant overlap in the differentially expressed genes and the affected functions. Our analysis further identified a core set of 86 genes that consistently responded to the microbiome members across development and adult life, including several C-type lectin-like genes and genes known to be involved in energy metabolism or fertility. We additionally assessed the consequences of induced gene expression with the help of metabolic network model analysis, using a previously established metabolic network for C. elegans. This analysis complemented the enrichment analyses by revealing an influence of the Ochrobactrum isolates on C. elegans energy metabolism and furthermore metabolism of specific amino acids, fatty acids, and also folate biosynthesis. Our findings highlight the multifaceted impact of naturally colonizing microbiome isolates on C. elegans life history and thereby provide a framework for further analysis of microbiome-mediated host functions.

The microbiome is increasingly receiving attention as an important modulator of host health and disease. However, while numerous mechanisms through which the microbiome influences its host have been identified, there is still a lack of approaches that allow to specifically modulate the abundance of individual microbes or microbial functions of interest. Moreover, current approaches for microbiome manipulation such as fecal transfers often entail a non-specific transfer of entire microbial communities with potentially unwanted side effects. To overcome this limitation, we here propose the concept of precision prebiotics that specifically modulate the abundance of a microbiome member species of interest. In a first step, we show that defining precision prebiotics by compounds that are only taken up by the target species but no other species in a community is usually not possible due to overlapping metabolic niches. Subsequently, we present a metabolic modeling network framework that allows us to define precision prebiotics for a two-member C. elegans microbiome model community comprising the immune-protective Pseudomonas lurida MYb11 and the persistent colonizer Ochrobactrum vermis MYb71. Thus, we predicted compounds that specifically boost the abundance of the host-beneficial MYb11, four of which were experimentally validated in vitro (L-serine, L-threonine, D-mannitol, and γ-aminobutyric acid). L-serine was further assessed in vivo, leading to an increase in MYb11 abundance also in the worm host. Overall, our findings demonstrate that constraint-based metabolic modeling is an effective tool for the design of precision prebiotics as an important cornerstone for future microbiome-targeted therapies.

The microbiome is generally assumed to have a substantial influence on the biology of multicellular organisms. The exact functional contributions of the microbes are often unclear and cannot be inferred easily from 16S rRNA genotyping, which is commonly used for taxonomic characterization of the bacterial associates. In order to bridge this knowledge gap, we here analyzed the metabolic competences of the native microbiome of the model nematode Caenorhabditis elegans. We integrated whole genome sequences of 77 bacterial microbiome members with metabolic modelling and experimental characterization of bacterial physiology. We found that, as a community, the microbiome can synthesize all essential nutrients for C. elegans. Both metabolic models and experimental analyses further revealed that nutrient context can influence how bacteria interact within the microbiome. We identified key bacterial traits that are likely to influence the microbe's ability to colonize C. elegans (e.g., pyruvate fermentation to acetoin) and the resulting effects on nematode fitness (e.g., hydroxyproline degradation). Considering that the microbiome is usually neglected in the comprehensive research on this nematode, the resource presented here will help our understanding of C. elegans biology in a more natural context. Our integrative approach moreover provides a novel, general framework to dissect microbiome-mediated functions.

Abstract The microbiome expresses a variety of functions that influence host biology. The range of functions depends on composition of the microbiome, which itself can change during the lifetime of the host as a consequence of neutral assembly processes, host-mediated selection, and/or environmental conditions. To date, the exact dynamics of microbiome assembly, the underlying determinants as well as the resulting effects on host-associated functions are not always well understood. Here, we used the nematode Caenorhabditis elegans and a defined community of fully sequenced, naturally associated bacteria to study microbiome dynamics and functions across the lifetime of individual hosts under controlled experimental conditions. By applying the neutral and null models, we demonstrate that bacterial community composition initially shows strongly declining levels of stochasticity, which, however, increase during late worm life, suggesting the action of random assembly processes in aged hosts following first colonization of C. elegans . The adult microbiome is enriched in strains of the genera Ochrobactrum and Enterobacter in comparison to the direct substrate and a host-free control environment. Using pathway analysis, metabolic, and ecological modelling, we further found that the lifetime assembly dynamics lead to an increase in gut-associated functions in the host-associated microbiome, possibly indicating that the initially colonizing bacteria are beneficial for the worm. Overall, our study introduces a framework for studying microbiome assembly dynamics based on the stochastic models and inference of functions, yielding new insights into the processes determining host-associated microbiome composition and function. Importance The microbiome plays a crucial role in host biology, with its functions depending on microbiome composition that can change during a host’s lifetime. To date, the dynamics of microbiome assembly and the resulting functions are not well understood. This study introduces a new approach to characterize the functional consequences of microbiome assembly by modelling both, the relevance of stochastic processes and metabolic characteristics of microbial community changes. The approach was applied to experimental time series data, obtained for the microbiome of the nematode Caenorhabditis elegans . The results revealed significant differences in host-associated and environmental microbiomes. Stochastic processes only played a minor role, and the host showed an increase in beneficial bacteria and an enrichment of gut-associated functions, possibly indicating that the host actively shapes composition of its microbiome. Overall, this study provides a framework for studying microbiome assembly dynamics and yields new insights into C. elegans microbiome functions.