Microbiologists utilize ribosomal RNA genes as molecular markers of taxonomy in surveys of microbial communities. rRNA genes are often co-located as part of an rrn operon, and multiple copies of this operon are present in genomes across the microbial tree of life. rrn copy number variability provides valuable insight into microbial life history, but introduces systematic bias when measuring community composition in molecular surveys. Here we present an update to the ribosomal RNA operon copy number database (rrnDB), a publicly available, curated resource for copy number information for bacteria and archaea. The redesigned rrnDB (http://rrndb.umms.med.umich.edu/) brings a substantial increase in the number of genomes described, improved curation, mapping of genomes to both NCBI and RDP taxonomies, and refined tools for querying and analyzing these data. With these changes, the rrnDB is better positioned to remain a comprehensive resource under the torrent of microbial genome sequencing. The enhanced rrnDB will contribute to the analysis of molecular surveys and to research linking genomic characteristics to life history.

Abstract The drug acarbose is used to treat diabetes, and, by inhibiting α-amylase in the small intestine, increases the amount of starch entering the lower digestive tract. This results in changes to the composition of the microbiota and their fermentation products. Acarbose also increases longevity in mice, an effect that has been correlated with increased production of the short-chain fatty acids propionate and butyrate. In experiments replicated across three study sites, two distantly related species in the bacterial family Muribaculaceae were dramatically more abundant in acarbose-treated mice, distinguishing these responders from other members of the family. Bacteria in the family Muribaculaceae are predicted to produce propionate as a fermentation end product and are abundant and diverse in the guts of mice, although few isolates are available. We reconstructed genomes from metagenomes (MAGs) for nine populations of Muribaculaceae to examine factors that distinguish species that respond positively to acarbose. We found two closely related MAGs (B1A and B1B) from one responsive species that both contain a polysaccharide utilization locus with a predicted extracellular α-amylase. These genomes also shared a periplasmic neopullulanase with another, distantly related MAG (B2) representative of the only other responsive species. This gene differentiated these three MAGs from MAGs representative of non-responding species. Differential gene content in B1A and B1B may be associated with the inconsistent response of this species to acarbose across study sites. This work demonstrates the utility of culture-free genomics for inferring the ecological roles of gut bacteria including their response to pharmaceutical perturbations. Importance The drug acarbose is used to treat diabetes by preventing the breakdown of starch in the small intestine, resulting in dramatic changes in the abundance of some members of the gut microbiome and its fermentation products. In mice, several of the bacteria that respond most positively are classified in the family Muribaculaceae , members of which produce propionate as a primary fermentation product. Propionate has been associated with gut health and increased longevity in mice. We found that genomes of the most responsive Muribaculaceae showed signs of specialization for starch fermentation, presumably providing them a competitive advantage in the large intestine of animals consuming acarbose. Comparisons among genomes enhance existing models for the ecological niches occupied by members of this family. In addition, genes encoding one type of enzyme known to participate in starch breakdown were found in all three genomes from responding species, but none of the other genomes.

Abstract While genome databases are nearing a complete catalog of species commonly inhabiting the human gut, their representation of intraspecific diversity is lacking for all but the most abundant and frequently studied taxa. Statistical deconvolution of allele frequencies from shotgun metagenomic data into strain genotypes and relative abundances is a promising approach, but existing methods are limited by computational scalability. Here we introduce StrainFacts, a method for strain deconvolution that enables inference across tens of thousands of metagenomes. We harness a “fuzzy” genotype approximation that makes the underlying graphical model fully differentiable, unlike existing methods. This allows parameter estimates to be optimized with gradient-based methods, speeding up model fitting by two orders of magnitude. A GPU implementation provides additional scalability. Extensive simulations show that StrainFacts can perform strain inference on thousands of metagenomes and has comparable accuracy to more computationally intensive tools. We further validate our strain inferences using single-cell genomic sequencing from a human stool sample. Applying StrainFacts to a collection of more than 10,000 publicly available human stool metagenomes, we quantify patterns of strain diversity, biogeography, and linkage-disequilibrium that agree with and expand on what is known based on existing reference genomes. StrainFacts paves the way for large-scale biogeography and population genetic studies of microbiomes using metagenomic data.

Abstract Metagenomics has greatly expanded our understanding of the gut microbiome by revealing vast diversity within and across human hosts. Even within a single species, different strains can have highly divergent gene content, affecting traits such as antibiotic resistance, metabolism, and virulence. Methods that harness metagenomic data to resolve strain-level differences in functional potential are crucial for understanding the causes and consequences of this intraspecific diversity. The enormous size of pangenome references, strain mixing within samples, and inconsistent sequencing depth present challenges for existing tools that analyze samples one at a time. To address this gap, we updated the MIDAS pangenome profiler and developed StrainPGC, an approach to strain-specific gene content estimation that combines strain tracking and correlations across multiple samples. We validate our tool using a synthetic community and find that it outperforms existing approaches. Analyzing a large, publicly available metagenome collection from inflammatory bowel disease patients and healthy controls, we catalog the functional repertoires of thousands of strains across hundreds of species, capturing extensive diversity missing from reference databases. Finally, we apply StrainPGC to metagenomes from a clinical trial of fecal microbiota transplantation for the treatment of ulcerative colitis. We identify two Escherichia coli strains from two different donors that are both frequently transmitted to patients, but have notable differences in functional potential. StrainPGC and MIDAS v3 together enable precise, intraspecific pangenomic investigations using large collections of metagenomic data without microbial isolation or de novo assembly.

Fecal microbial transplantation (FMT) offers promise for treating ulcerative colitis (UC), though the mechanisms underlying treatment failure are unknown. This study harnessed longitudinally collected colonic biopsies (n = 38) and fecal samples (n = 179) from 19 adults with mild-to-moderate UC undergoing serial FMT in which antimicrobial pre-treatment and delivery mode (capsules versus enema) were assessed for clinical response (≥ 3 points decrease from the pre-treatment Mayo score). Colonic biopsies underwent dual RNA-Seq; fecal samples underwent parallel 16S rRNA and shotgun metagenomic sequencing as well as untargeted metabolomic analyses. Pre-FMT, the colonic mucosa of non-responsive (NR) patients harbored an increased burden of bacteria, including Bacteroides, that expressed more antimicrobial resistance genes compared to responsive (R) patients. NR patients also exhibited muted mucosal expression of innate immune antimicrobial response genes. Post-FMT, NR and R fecal microbiomes and metabolomes exhibited significant divergence. NR metabolomes had elevated concentrations of immunostimulatory compounds including sphingomyelins, lysophospholipids and taurine. NR fecal microbiomes were enriched for Bacteroides fragilis and Bacteroides salyersiae strains that encoded genes capable of taurine production. These findings suggest that both effective mucosal microbial clearance and reintroduction of bacteria that reshape luminal metabolism associate with FMT success and that persistent mucosal and fecal colonization by antimicrobial-resistant Bacteroides species may contribute to FMT failure.

Background: Treatment with the α-glucosidase inhibitor acarbose increases median lifespan by approximately 20% in male mice and 5% in females. This longevity extension differs from dietary restriction based on a number of features, including the relatively small effects on weight and the sex-specificity of the lifespan effect. By inhibiting host digestion, acarbose increases the flux of starch to the lower digestive system, resulting in changes to the gut microbiota and their fermentation products. Given the documented health benefits of short-chain fatty acids (SCFAs), the dominant products of starch fermentation by gut bacteria, this secondary effect of acarbose could contribute to increased longevity in mice. To explore this hypothesis, we compared the fecal microbiome of mice treated with acarbose to control mice at three independent study sites. Results: Microbial communities and the concentrations of SCFAs in the feces of mice treated with acarbose were notably different from those of control mice. At all three study sites, the bloom of a single bacterial taxon was the most obvious response to acarbose treatment. The blooming populations were classified to the largely uncultured Bacteroidales family Muribaculaceae and were the same taxonomic unit at two of the three sites. Total SCFA concentrations in feces were increased in treated mice, with increased butyrate and propionate in particular. Across all samples, Muribaculaceae abundance was strongly correlated with propionate and community composition was an important predictor of SCFA concentrations. Cox proportional hazards regression showed that the fecal concentrations of acetate, butyrate, and propionate were, together, predictive of mouse longevity even while controlling for sex, site, and acarbose. Conclusion: We have demonstrated a correlation between fecal SCFAs and lifespan in mice, suggesting a role of the gut microbiota in the longevity-enhancing properties of acarbose. Treatment modulated the taxonomic composition and fermentation products of the gut microbiome, while the site-dependence of the microbiota illustrates the challenges facing reproducibility and interpretation in microbiome studies. These results motivate future studies exploring manipulation of the gut microbial community and its fermentation products for increased longevity, and to test a causal role of SCFAs in the observed effects of acarbose.