In recent years, several associations between common chronic human disorders and altered gut microbiome composition and function have been reported. In most of these reports, treatment regimens were not controlled for and conclusions could thus be confounded by the effects of various drugs on the microbiota, which may obscure microbial causes, protective factors or diagnostically relevant signals. Our study addresses disease and drug signatures in the human gut microbiome of type 2 diabetes mellitus (T2D). Two previous quantitative gut metagenomics studies of T2D patients that were unstratified for treatment yielded divergent conclusions regarding its associated gut microbial dysbiosis. Here we show, using 784 available human gut metagenomes, how antidiabetic medication confounds these results, and analyse in detail the effects of the most widely used antidiabetic drug metformin. We provide support for microbial mediation of the therapeutic effects of metformin through short-chain fatty acid production, as well as for potential microbiota-mediated mechanisms behind known intestinal adverse effects in the form of a relative increase in abundance of Escherichia species. Controlling for metformin treatment, we report a unified signature of gut microbiome shifts in T2D with a depletion of butyrate-producing taxa. These in turn cause functional microbiome shifts, in part alleviated by metformin-induced changes. Overall, the present study emphasizes the need to disentangle gut microbiota signatures of specific human diseases from those of medication.

Abstract Several bacterial species have been implicated in the development of colorectal carcinoma ( CRC ), but CRC ‐associated changes of fecal microbiota and their potential for cancer screening remain to be explored. Here, we used metagenomic sequencing of fecal samples to identify taxonomic markers that distinguished CRC patients from tumor‐free controls in a study population of 156 participants. Accuracy of metagenomic CRC detection was similar to the standard fecal occult blood test ( FOBT ) and when both approaches were combined, sensitivity improved > 45% relative to the FOBT , while maintaining its specificity. Accuracy of metagenomic CRC detection did not differ significantly between early‐ and late‐stage cancer and could be validated in independent patient and control populations ( N = 335) from different countries. CRC ‐associated changes in the fecal microbiome at least partially reflected microbial community composition at the tumor itself, indicating that observed gene pool differences may reveal tumor‐related host–microbe interactions. Indeed, we deduced a metabolic shift from fiber degradation in controls to utilization of host carbohydrates and amino acids in CRC patients, accompanied by an increase of lipopolysaccharide metabolism.

Testing 21 different fecal DNA extraction protocols in multiple laboratories results in a standardized protocol with the potential to improve comparability across human gut microbiome studies. Technical variation in metagenomic analysis must be minimized to confidently assess the contributions of microbiota to human health. Here we tested 21 representative DNA extraction protocols on the same fecal samples and quantified differences in observed microbial community composition. We compared them with differences due to library preparation and sample storage, which we contrasted with observed biological variation within the same specimen or within an individual over time. We found that DNA extraction had the largest effect on the outcome of metagenomic analysis. To rank DNA extraction protocols, we considered resulting DNA quantity and quality, and we ascertained biases in estimates of community diversity and the ratio between Gram-positive and Gram-negative bacteria. We recommend a standardized DNA extraction method for human fecal samples, for which transferability across labs was established and which was further benchmarked using a mock community of known composition. Its adoption will improve comparability of human gut microbiome studies and facilitate meta-analyses.

Fecal microbiota transplantation (FMT) has shown efficacy in treating recurrent Clostridium difficile infection and is increasingly being applied to other gastrointestinal disorders, yet the fate of native and introduced microbial strains remains largely unknown. To quantify the extent of donor microbiota colonization, we monitored strain populations in fecal samples from a recent FMT study on metabolic syndrome patients using single-nucleotide variants in metagenomes. We found extensive coexistence of donor and recipient strains, persisting 3 months after treatment. Colonization success was greater for conspecific strains than for new species, the latter falling within fluctuation levels observed in healthy individuals over a similar time frame. Furthermore, same-donor recipients displayed varying degrees of microbiota transfer, indicating individual patterns of microbiome resistance and donor-recipient compatibilities.

Accumulating evidence indicates that the gut microbiota affects colorectal cancer development, but previous studies have varied in population, technical methods, and associations with cancer. Understanding these variations is needed for comparisons and for potential pooling across studies. Therefore, we performed whole-genome shotgun sequencing on fecal samples from 52 pre-treatment colorectal cancer cases and 52 matched controls from Washington, DC. We compared findings from a previously published 16S rRNA study to the metagenomics-derived taxonomy within the same population. In addition, metagenome-predicted genes, modules, and pathways in the Washington, DC cases and controls were compared to cases and controls recruited in France whose specimens were processed using the same platform. Associations between the presence of fecal Fusobacteria, Fusobacterium, and Porphyromonas with colorectal cancer detected by 16S rRNA were reproduced by metagenomics, whereas higher relative abundance of Clostridia in cancer cases based on 16S rRNA was merely borderline based on metagenomics. This demonstrated that within the same sample set, most, but not all taxonomic associations were seen with both methods. Considering significant cancer associations with the relative abundance of genes, modules, and pathways in a recently published French metagenomics dataset, statistically significant associations in the Washington, DC population were detected for four out of 10 genes, three out of nine modules, and seven out of 17 pathways. In total, colorectal cancer status in the Washington, DC study was associated with 39% of the metagenome-predicted genes, modules, and pathways identified in the French study. More within and between population comparisons are needed to identify sources of variation and disease associations that can be reproduced despite these variations. Future studies should have larger sample sizes or pool data across studies to have sufficient power to detect associations that are reproducible and significant after correction for multiple testing.

Fecal microbiota transplantation (FMT) is a therapeutic intervention for inflammatory diseases of the gastrointestinal tract, but its clinical mode of action and subsequent microbiome dynamics remain poorly understood. Here we analyzed metagenomes from 316 FMTs, sampled pre and post intervention, for the treatment of ten different disease indications. We quantified strain-level dynamics of 1,089 microbial species, complemented by 47,548 newly constructed metagenome-assembled genomes. Donor strain colonization and recipient strain resilience were mostly independent of clinical outcomes, but accurately predictable using LASSO-regularized regression models that accounted for host, microbiome and procedural variables. Recipient factors and donor-recipient complementarity, encompassing entire microbial communities to individual strains, were the main determinants of strain population dynamics, providing insights into the underlying processes that shape the post-FMT gut microbiome. Applying an ecology-based framework to our findings indicated parameters that may inform the development of more effective, targeted microbiome therapies in the future, and suggested how patient stratification can be used to enhance donor microbiota colonization or the displacement of recipient microbes in clinical practice.

Abstract Faecal microbiota transplantation (FMT) is an efficacious therapeutic intervention, but its clinical mode of action and underlying microbiome dynamics remain poorly understood. Here, we analysed the metagenomes associated with 142 FMTs, in a time series-based meta-study across five disease indications. We quantified strain-level dynamics of 1,089 microbial species based on their pangenome, complemented with 47,548 newly constructed metagenome-assembled genomes. Using subsets of procedural-, host- and microbiome-based variables, LASSO-regularised regression models accurately predicted the colonisation and resilience of donor and recipient microbes, as well as turnover of individual species. Linking this to putative ecological mechanisms, we found these sets of variables to be informative of the underlying processes that shape the post-FMT gut microbiome. Recipient factors and complementarity of donor and recipient microbiomes, encompassing entire communities to individual strains, were the main determinants of individual strain population dynamics, and mostly independent of clinical outcomes. Recipient community state and the degree of residual strain depletion provided a neutral baseline for donor strain colonisation success, in addition to inhibitive priority effects between species and conspecific strains, as well as putatively adaptive processes. Our results suggest promising tunable parameters to enhance donor flora colonisation or recipient flora displacement in clinical practice, towards the development of more targeted and personalised therapies.

Abstract Clostridioides difficile is an urgent threat in hospital-acquired infections world-wide, yet the microbial composition associated with C. difficile , in particular in C. difficile infection (CDI) cases, remains poorly characterised. To investigate the gut microbiome composition in CDI patients, we analysed 534 metagenomes from 10 publicly available CDI study populations. We then tracked C. difficile on a global scale, screening 42,900 metagenomes from 253 public studies. Among the CDI cohorts, we detected C. difficile in only 30% of the stool samples from CDI patients. However, we found that multiple other toxigenic species capable of inducing CDI-like symptomatology were prevalent. In addition, the majority of the investigated studies did not adhere to the recommended guidelines for a correct CDI diagnosis. In the global survey, we found that C. difficile prevalence, abundance and biotic context were age-dependent. C. difficile is a rare taxon associated with reduced diversity in healthy adults, but common and associated with increased diversity in infants. We identified a group of species co-occurring with C. difficile exclusively in healthy infants, enriched in obligate anaerobes and in species typical of the healthy adult gut microbiome. C. difficile in healthy infants was therefore associated with multiple indicators of healthy gut microbiome maturation. Our analysis raises concerns about potential CDI overdiagnosis and suggests that C. difficile is an important commensal in infants and that its asymptomatic carriage in adults depends on microbial context.

Abstract The marine annelid Platynereis dumerilii is a model organism used in many research areas including evolution and development, neurobiology, ecology and regeneration. Here we present the genomes of P. dumerilii and of the closely related P. massiliensis and P. megalops , to facilitate comparative genomic approaches and help explore Platynereis biology. We used long-read sequencing technology and chromosomal-conformation capture along with extensive transcriptomic resources to obtain and annotate a draft genome assembly of ∼1.47 Gbp for P. dumerilii , of which more than half represent repeat elements. We predict around 29,000 protein-coding genes, with relatively large intron sizes, over 38,000 non-coding genes, and 580 miRNA loci. We further explore the high genetic variation (∼3% heterozygosity) within the Platynereis species complex. Gene ontology reveals the most variable loci to be associated with pigmentation, development and immunity. The current work sets the stage for further development of Platynereis genomic resources.

Abstract Insect-derived cell lines, from Spodoptera frugiperda (Sf21) and from Trichoplusia ni (Tni), are the two most widely used cell lines for recombinant protein expression in combination with the Baculoviral Expression Vector System (BEVS). Genomic sequences and annotations are still incomplete for Sf21 and absent for Tni. In this study, we present an approach using different sequencing data types, including short-read sequencing, long synthetic and Oxford Nanopore reads, to build genomes. The Sf21 and Tni assemblies contain 4,020 scaffolds of 463 Mb in size with N50 of 364 Kb and 2,954 scaffolds of 332 Mb in size with N50 of 326 Kb, respectively. Furthermore, we built a new gene prediction workflow, which integrates transcriptome and proteome information using pre-existing tools. Using this approach, we predicted 21,506 Sf21 and 14,159 Tni genes, generated and integrated proteomic datasets to validate predicted genes and could identify 5577 and 4919 proteins in the Sf21 and Tni cell lines respectively. This integrative approach could be theoretically applied to any uncharacterized genome and result in valuable new resources. With this information available, Sf21 and Tni cells will become even better tools for protein expression and could be used in a wider range of applications, from promoter identification to genome engineering and editing.