Abstract Bacillus species are ubiquitous in nature and have tremendous application potential in agriculture, medicine, and industry. However, the individual species of this genus vary widely in both ecological niches and functional phenotypes, which, hence, requires accurate classification of these bacteria when selecting them for specific purposes. Although analysis of the 16S gene has been widely used to disseminate the taxonomy of most bacterial species, this gene fails proper classification of Bacillus species. To circumvent this restriction, we designed novel primers and optimized them to allow exact species resolution of Bacillus species in both synthetic and natural communities using high-throughput amplicon sequencing. The primers designed for the tuf gene were not only specific for the Bacillus genus but also sufficiently discriminated species both in silico and in vitro in a mixture of 11 distinct Bacillus species. Investigating the primers using a natural soil sample, 13 dominant species were detected including Bacillus badius , Bacillus velezensis , and Bacillus mycoides as primary members, neither of which could be distinguished with 16S sequencing. In conclusion, a set of high-throughput primers were developed which allows unprecedented species-level identification of Bacillus species, including agriculturally important species.

Abstract This study showcases 121 new genomes of spore-forming Bacillales from strains collected globally from a variety of habitats, assembled using Oxford Nanopore long-read and MGI short-read sequences. Bacilli are renowned for their capacity to produce diverse secondary metabolites with use in agriculture, biotechnology, and medicine. These secondary metabolites are encoded within biosynthetic gene clusters (smBGCs). smBGCs have significant research interest due to their potential for the discovery of new bioactivate compounds. Our dataset includes 62 complete genomes, 2 at chromosome level, and 57 at contig level, covering a genomic size range from 3.50 Mb to 7.15 Mb. Phylotaxonomic analysis revealed that these genomes span 16 genera, with 69 of them belonging to Bacillus . A total of 1,176 predicted BGCs were identified by in silico genome mining. We anticipate that the open-access data presented here will expand the reported genomic information of spore-forming Bacillales and facilitate a deeper understanding of the genetic basis of Bacillales ’ potential for secondary metabolite production.

Background: With the reduce of cost and incomparable advantages, WGS is likely to change the way of clinical diagnosis of rare and undiagnosed diseases. However, the sensitivity and breadth of coverage of clinical WGS as a diagnostic test for genetic disorders has not been fully evaluated, especially for CNV detection. Methods: All the samples underwent WGS using MGISEQ-2000. The performance of NA12878, YH cell line, and the Chinese trios were measured for sensitivity, PPV, depth and breadth of coverage. We also compared the performance of WES and WGS using NA12878. The sensitivity and PPV were tested using family-based trio design in the Chinese trios. We also developed a systematic WGS pipeline for the analysis of 8 clinical cases with known disease-causing variants. Results: In general, the sensitivity and PPV for SNV/indel detection increased with mean depth, and reached a plateau at a ~40X mean depth using down-sampling samples of NA12878. With a mean depth of 40X, the sensitivity of homozyous and heterozygous SNPs of NA12878 was >99.25% and >99.50% respectively, and PPVs were 99.97% and 98.96%. Homozygous and heterozygous indels showed lower sensitivity and PPV. The sensitivity and PPV is still not 100% even with a mean depth of ~150X. We also observed a substantial variation in the sensitivity of CNV detection across different tools, especially in CNVs with a size of less than 1kb. In general, the breadth of coverage for disease-associated genes and CNVs increased with mean depth. The sensitivity and coverage of WGS (~40X) is better than WES (~120X). Among the Chinese trios with ~40X mean depth, the sensitivity in the offspring was >99.48% and >96.36% for SNP and indel detection, and PPVs were 99.86% and 97.93%. All the 12 previously validated variants in the 8 clinical cases were successfully detected by our WGS pipeline. Conclusions: The current standard of a mean depth of 40X may be sufficient for SNV/indel detection and identification of most CNVs. Clinical scientists should know the range of sensitivity and PPV for different classes of variants for a particular WGS pipeline, which would be useful when interpreting and delivering clinical reports.

Abstract The ongoing Severe Acute Respiratory Syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic has acutely highlighted the need to identify new treatment strategies for viral infections. Here we present a pivotal molecular mechanism of viral protein translation that relies on the mitochondrial translation machinery. We found that rare codons such as Leu-TTA are highly enriched in many viruses, including SARS-CoV-2, and these codons are essential for the regulation of viral protein expression. SARS-CoV-2 controls the translation of its spike gene by hijacking host mitochondria through 5’ leader and 3’UTR sequences that contain mitochondrial localization signals and activate the EGR1 pathway. Mitochondrial-targeted drugs such as lonidamine and polydatin significantly repress rare codon-driven gene expression and viral replication. This study identifies an unreported viral protein translation mechanism and opens up a novel avenue for developing antiviral drugs. One Sentence Summary Mitochondria are a potential target for antiviral therapy

Abstract Purpose To evaluate the performance of PCR-free whole genome sequencing (WGS) for clinical diagnosis, and thereby revealing how experimental parameters affect variant detection. Methods All the 5 NA12878 samples were sequenced using MGISEQ-2000. NA12878 samples underwent WGS with differing DNA input and library preparation protocol (PCR-based versus PCR-free protocols for library preparation). The DP (depth of coverage) and GQ (genotype quality) of each sample were compared. We developed a systematic WGS pipeline for the analysis of down-sampling samples of the 5 NA12878 samples. The performance of each sample was measured for sensitivity, coverage of depth and breadth of coverage of disease-related genes and CNVs. Results In general, NA12878-2 (PCR-free WGS) showed better DP and GQ distribution than NA12878-1 (PCR-based WGS). With a mean depth of ~40X, the sensitivity of homozyous and heterozygous SNPs of NA12878-2 showed higher sensitivity (>99.77% and > 99.82%) than NA12878-1, and positive predictive value (PPV) exceeded 99.98% and 99.07%. The sensitivity and PPV of homozygous and heterozygous indels for NA12878-2 (PCR-free WGS) showed great improvement than NA128878-1. The breadths of coverage for disease-related genes and CNVs are slightly better for samples with PCR-free library preparation protocol than the sample with PCR-based library preparation protocol. DNA input also influences the performance of variant detection in samples with PCR-free WGS. Conclusion Different experimental parameters may affect variant detection for clinical WGS. Clinical scientists should know the range of sensitivity of variants for different methods of WGS, which would be useful when interpreting and delivering clinical reports.