Abstract Metabarcoding (high-throughput sequencing of marker gene amplicons) has emerged as a promising and cost-effective method for characterizing insect community samples. Yet, the methodology varies greatly among studies and its performance has not been systematically evaluated to date. In particular, it is unclear how accurately metabarcoding can resolve species communities in terms of presence-absence, abundances, and biomass. Here we use mock community experiments and a simple probabilistic model to evaluate the performance of different metabarcoding protocols. Specifically, we ask four questions: (Q1) How consistent are the recovered community profiles across replicate mock communities?; (Q2) How does the choice of lysis buffer affect the recovery of the original community?; (Q3) How are community estimates affected by differing lysis times and homogenization?; and (Q4) Is it possible to obtain adequate species abundance estimates through the use of biological spike-ins? We show that estimates are quite variable across community replicates. In general, a mild lysis protocol is better at reconstructing species lists and approximate counts, while homogenization is better at retrieving biomass composition. Tiny insects are more likely to be detected in lysates, while some tough species require homogenization to be detected. Results are less consistent across biological replicates for lysates than for homogenates. Some species are associated with strong PCR amplification bias, which complicates the reconstruction of species counts. Yet, with adequate spike-in data, species abundance can be determined with roughly 40% standard error for homogenates, and with roughly 50% standard error for lysates, under ideal conditions. In the latter case, however, this often requires species-specific reference data, while spike-in data generalizes better across species for homogenates. We conclude that a non-destructive, mild lysis approach shows the highest promise for presence/absence description of the community, while also allowing future morphological or molecular work on the material. However, homogenization protocols perform better for characterizing community composition, in particular in terms of biomass.

Abstract Metapopulation theory developed in terrestrial ecology provides applicable frameworks for interpreting the role of local and regional processes in shaping species distribution patterns. Yet, empirical testing of metapopulation models on microbial communities is essentially lacking. Here we determined regional bacterioplankton dynamics from monthly transect sampling in the Baltic Sea Proper (16 sites, 11 occasions, 2010-2011) using 16S rRNA gene pyrosequencing. A strong positive correlation was found between local relative abundance and occupancy of populations. Notably, the occupancy-frequency distributions (the number of populations occupying different number of sites) were significantly bimodal with a satellite mode of mostly rare endemic populations and a core mode of abundant cosmopolitan populations (e.g. Synechococcus , SAR11 and SAR86 clade members). Observed temporal changes in population distributions supported theoretical predictions that stochastic variation in local extinction and colonization rates accounted for observed bimodality. Moreover, bimodality was found for bacterioplankton across the entire Baltic Sea, and was also frequent in globally distributed datasets where average Bray-Curtis distances were significantly different between bimodal and non-bimodal datasets. Still, datasets spanning waters with distinct physicochemical characteristics or environmental gradients, e.g. brackish and marine or surface to deep waters, typically lacked significant bimodal patterns. When such datasets were divided into subsets with coherent environmental conditions, bimodal patterns emerged, highlighting the importance of positive feedbacks between local abundance and occupancy within specific biomes. Thus, metapopulation theory applied to microbial biogeography can provide novel insights into the mechanisms governing shifts in biodiversity resulting from natural or anthropogenically induced changes in the environment. Significance statement Marine bacteria regulate global cycles of elements essential to life and respond rapidly to environmental change. Yet, the ecological factors that determine distribution and activity patterns of microbial populations across different spatial scales and environmental gradients remain basically unconstrained. Our metapopulation model-based analyses show that dispersal-driven processes contribute to structuring the biogeography of marine microorganisms from small to large geographical areas. Discovery of bimodal distribution patterns pinpointed satellite microbial populations with highly restricted ranges and defined abundant core populations widely distributed in coherence with environmental conditions. Thus, application of metapopulation models on microbial community structure may allow the definition of biogeographic regions critical for interpreting the outcome of future ocean changes. Classification Biological Sciences, Environmental Sciences

Abstract The crossing of environmental barriers poses major adaptive challenges. Rareness of freshwater-marine transitions separates the bacterial communities, but how these are related to brackish counterparts remains elusive, as are molecular adaptations facilitating cross-biome transitions. Here, we conduct large-scale phylogenomic analysis of freshwater, brackish, and marine quality-filtered metagenome-assembled genomes (11,276 MAGs). Average nucleotide identity analyses showed that bacterial species rarely existed in multiple biomes. Distinct brackish basins co-hosted numerous species despite differences in salinity and geographic distance, the latter having stronger intra-species population structuring effects. We further identified the most recent cross-biome transitions, which were rare, ancient, and most commonly directed towards the brackish biome. Transitions were accompanied by changes in isoelectric point distribution and amino acid composition of inferred proteomes, as well as convergent gains or losses of specific gene functions. Therefore, adaptive challenges entailing proteome reorganization and specific changes in gene content result in species-level separation between aquatic biomes.

Background: Bacterioplankton are main drivers of biogeochemical cycles and important components of aquatic food webs. However, difficulties in culturing the majority of aquatic prokaryotic species has complicated the study of their microdiversity. Here, we present POGENOM, a software that quantifies population genomic indices from metagenome data, enabling comparative analysis of genomic diversity and differentiation in multiple species. We demonstrate POGENOM on metagenome-assembled genomes from the Baltic Sea and investigate their genomic variation using metagenome data spanning a 1700 km transect and covering seasonal variation at one station. Results: The majority of the investigated species, representing several major bacterioplankton clades, displayed population structure correlating significantly with environmental factors such as salinity, temperature, nutrients and oxygen, both over horizontal and vertical dimensions. Population differentiation was more pronounced over spatial than temporal scales, although some species displayed population structure correlating with season. We discovered several genes that have undergone adaptation to different salinity regimes, potentially responsible for the populations existence along the salinity range. Conclusions: We provide a new tool for high-throughput population genomics analysis based on metagenomics data. From an evolutionary point of view, our findings emphasize the importance of physiological barriers, and highlight the role of adaptive divergence as a structuring mechanism of bacterioplankton species, despite their seemingly unlimited dispersal potential. This is of central importance when learning about how species have adapted to new environmental conditions and what their adaptive potential is in the face of Global Change.

ABSTRACT While theories and models have appeared to explain genome size as a result of evolutionary processes, little work has shown that genome sizes carry ecological signatures. Our work delves into the ecological implications of microbial genome size variation in benthic and pelagic habitats across environmental gradients of the brackish Baltic Sea. While depth is significantly associated with genome size in benthic and pelagic brackish metagenomes, salinity is only correlated to genome size in benthic metagenomes. Overall, we confirm that prokaryotic genome sizes in Baltic sediments (3.47 Mbp) are significantly bigger than in the water column (2.96 Mbp). While benthic genomes have a higher number of functions than pelagic genomes, the smallest genomes coded for a higher number of module steps per Mbp for most of the functions irrespective of their environment. Some examples of this functions are amino acid metabolism and central carbohydrate metabolism. However, we observed that nitrogen metabolism was almost absent in pelagic genomes and was mostly present in benthic genomes. Finally, we also show that Bacteria inhabiting Baltic sediments and water column not only differ in taxonomy, but also in their metabolic potential, such as the Wood-Ljungdahl pathway or the presence of different hydrogenases. Our work shows how microbial genome size is linked to abiotic factors in the environment, metabolic potential and taxonomic identity of Bacteria and Archaea within aquatic ecosystems.

ABSTRACT For many environments, biome-specific microbial gene catalogues are being recovered using shotgun metagenomics followed by assembly and gene-calling on the assembled contigs. The assembly can be conducted either by individually assembling each sample or by co-assembling reads from all the samples. The co-assembly approach can potentially recover genes that display too low abundance to be assembled from individual samples. On the other hand, combining samples increases the risk of mixing data from closely related strains, which can hamper the assembly process. In this respect, assembly on individual samples followed by clustering of (near) identical genes is likely preferable. Thus, both approaches have pros and cons and it remains to be evaluated which assembly strategy is most effective. Here, we have evaluated three assembly strategies for generating gene catalogues from metagenomes using a dataset of 124 samples from the Baltic Sea: 1) assembly on individual samples followed by clustering of the resulting genes, 2) co-assembly on all samples, and 3) mix-assembly, combining individual and co-assembly. The mix-assembly approach resulted in a more extensive non-redundant gene set than the other approaches, and with more genes predicted to be complete and that could be functionally annotated. The mix-assembly consists of 67 million genes (Baltic Sea gene set; BAGS) that have been functionally and taxonomically annotated. The majority of the BAGS genes are dissimilar (<95% amino acid identity) to the Tara Oceans gene dataset, and hence BAGS represents a valuable resource for brackish water research. IMPORTANCE Several ecosystem types, such as soils and oceans, are studied through metagenomics. It allows the analysis of genetic material of the microbes within a sample without the need for cultivation. When performing the DNA sequencing with an instrument that generates short sequence reads, these reads need to be assembled in order to obtain more complete gene sequences. In this paper, we have evaluated three strategies for assembling metagenome sequences using a large metagenomic dataset from the Baltic Sea. The method that we call mix-assembly generated the greatest number of non-redundant genes and the largest fraction of genes that were predicted to be complete. The resulting gene catalogue will serve as an important resource for brackish water research. We believe this method to be efficient also for generating gene catalogs for other biomes.

Methylmercury (MeHg), a neurotoxic compound biomagnifying in aquatic food webs, can be a threat to human health via fish consumption. However, the composition and distribution of the microbial communities mediating the methylation of mercury (Hg) to MeHg in marine systems remain largely unknown. In order to fill this gap of knowledge, we used the Baltic Sea Reference Metagenome (BARM) dataset to study the distribution of the genes involved in Hg methylation (the hgcAB gene cluster). We determined the relative abundance of the hgcAB genes and their taxonomic identity in 81 brackish metagenomes that cover spatial, seasonal and redox variability in the Baltic Sea water. The hgcAB genes were predominantly detected in anoxic water, but some hgcAB genes were also detected in hypoxic and normoxic waters. Higher relative quantities of hgcAB genes were found in metagenomes from marine snow compared to free-living communities in anoxic water, suggesting that marine snow are hotspot habitats for Hg methylators in oxygen-depleted seawater. Phylogenetic analysis identified well-characterized Hg methylators such as Deltaproteobacteria in oxygen-depleted water, but also uncovered Hg methylators within the Spirochaetes and Lentisphaerae phyla. Altogether, our work unveils the diversity of the microorganisms mediating MeHg production in the Baltic Sea and pinpoint the ecological niches of these microorganisms within the marine water column.

Abstract Single-cell transcriptomics has the potential to provide novel insights into poorly studied microbial eukaryotes. Although several such technologies are available and benchmarked on mammalian cells, few have been tested on protists. Here, we optimized a microarray single-cell sequencing (MASC-seq) technology that generates microscope images of cells in parallel with capturing their transcriptomes. We tested the method on three species representing important plankton groups with different cell structures, the ciliate Tetrahymena thermophila , the diatom Phaeodactylum tricornutum and the dinoflagellate Heterocapsa sp.. Both the cell fixation and permeabilization steps were adjusted. For the ciliate and dinoflagellate, the number of transcripts of microarray spots with single cells were significantly higher than for background spots, and the overall expression patterns were correlated with that of bulk RNA, while for the much smaller diatom cells, it was not possible to separate single-cell transcripts from background. The MASC-seq method holds promise for investigating “microbial dark matter”, although further optimizations are necessary to increase the signal-to-noise ratio.