Machine learning approaches offer the potential to systematically identify transcriptional regulatory interactions from a compendium of microarray expression profiles. However, experimental validation of the performance of these methods at the genome scale has remained elusive. Here we assess the global performance of four existing classes of inference algorithms using 445 Escherichia coli Affymetrix arrays and 3,216 known E. coli regulatory interactions from RegulonDB. We also developed and applied the context likelihood of relatedness (CLR) algorithm, a novel extension of the relevance networks class of algorithms. CLR demonstrates an average precision gain of 36% relative to the next-best performing algorithm. At a 60% true positive rate, CLR identifies 1,079 regulatory interactions, of which 338 were in the previously known network and 741 were novel predictions. We tested the predicted interactions for three transcription factors with chromatin immunoprecipitation, confirming 21 novel interactions and verifying our RegulonDB-based performance estimates. CLR also identified a regulatory link providing central metabolic control of iron transport, which we confirmed with real-time quantitative PCR. The compendium of expression data compiled in this study, coupled with RegulonDB, provides a valuable model system for further improvement of network inference algorithms using experimental data.

Microbiota are thought to influence the development and progression of inflammatory bowel disease (IBD), but determining generalizable effects of microbiota on IBD etiology requires larger-scale functional analyses. We colonized germ-free mice with intestinal microbiotas from 30 healthy and IBD donors and determined the homeostatic intestinal T cell response to each microbiota. Compared to microbiotas from healthy donors, transfer of IBD microbiotas into germ-free mice increased numbers of intestinal Th17 cells and Th2 cells and decreased numbers of RORγt+ Treg cells. Colonization with IBD microbiotas exacerbated disease in a model where colitis is induced upon transfer of naive T cells into Rag1−/− mice. The proportions of Th17 and RORγt+ Treg cells induced by each microbiota were predictive of human disease status and accounted for disease severity in the Rag1−/− colitis model. Thus, an impact on intestinal Th17 and RORγt+ Treg cell compartments emerges as a unifying feature of IBD microbiotas, suggesting a general mechanism for microbial contribution to IBD pathogenesis.

Summary We report here the results of an analysis of the regulatory range of the GacS/GacA two‐component system in Pseudomonas aeruginosa . Using microarrays, we identified a large number of genes that are regulated by the system, and detected a near complete overlap of these genes with those regulated by two small RNAs (sRNAs), RsmY and RsmZ, suggesting that the expression of all GacA‐regulated genes is RsmY/Z‐dependent. Using genome‐wide DNA–protein interaction analyses, we identified only two genomic regions that associated specifically with GacA, located upstream of the rsmY and rsmZ genes. These results demonstrate that in P. aeruginosa , the GacS/GacA system transduces the regulatory signals to downstream genes exclusively by directly controlling the expression of only two genes rsmY and rsmZ . These two sRNAs serve as intermediates between the input signals and the output at the level of mRNA stability, although additional regulatory inputs can influence the levels of these two riboregulators. We show that the A+T‐rich DNA segment upstream of rsmZ is bound and silenced by MvaT and MvaU, the global gene regulators of the H‐NS family. This work highlights the importance of post‐transcriptional mechanisms involving sRNAs in controlling gene expression during bacterial adaptation to different environments.

Cis -regulatory elements (CREs) control gene expression by recruiting transcription factors (TFs) and other DNA binding proteins. We aim to understand how individual nucleotides contribute to the function of CREs. Here we introduce CRE analysis by sequencing (CRE-seq), a high-throughput method for producing and testing large numbers of reporter genes in mammalian cells. We used CRE-seq to assay >1,000 single and double nucleotide mutations in a 52-bp CRE in the Rhodopsin promoter that drives strong and specific expression in mammalian photoreceptors. We find that this particular CRE is remarkably complex. The majority (86%) of single nucleotide substitutions in this sequence exert significant effects on regulatory activity. Although changes in the affinity of known TF binding sites explain some of these expression changes, we present evidence for complex phenomena, including binding site turnover and TF competition. Analysis of double mutants revealed complex, nucleotide-specific interactions between residues in different TF binding sites. We conclude that some mammalian CREs are finely tuned by evolution and function through complex, nonadditive interactions between bound TFs. CRE-seq will be an important tool to uncover the rules that govern these interactions.

Abstract Fecal IgA production depends on colonization by a gut microbiota. However, the bacterial strains that drive gut IgA production remain largely unknown. By accessing the IgA-inducing capacity of a diverse set of human gut microbial strains, we identified Bacteroides ovatus as the species that best induced gut IgA production. However, this induction varied biomodally across different B. ovatus strains. The high IgA-inducing B. ovatus strains preferentially elicited more IgA production in the large intestine through both T-cell-dependent and T-cell-independent B cell-activation pathways. Remarkably, a low-IgA phenotype in mice could be robustly and consistently converted into a high-IgA phenotype by transplanting a multiplex cocktail of high IgA-inducing B. ovatus strains but not individual ones. Thus, microbial strain specificity is essential for the optimal induction of high-IgA responses in the gut. Our results highlight the critical importance of microbial strains in driving phenotype variation in the mucosal immune system and provide a strategy to robustly modify a gut immune phenotype, including IgA production.

Summary The population structure of strains within a bacterial species is poorly defined, despite the functional importance of strain variation in the human gut microbiota on health. Here we analyzed >1000 sequenced bacterial strains from the fecal microbiota of 47 individuals from two countries and combined them with >150,000 bacterial genomes from NCBI to quantify the strain population size of different bacterial species, as well as the frequency of finding the same strain colonized in unrelated individuals who had no opportunities for direct microbial strain transmission. Strain population sizes ranged from tens to over one-hundred thousand per species. Prevalent strains in common gut microbiota species with small population sizes were the most likely to be harbored in two or more unrelated individuals. The finite strain population size of certain species creates the opportunity to comprehensively sequence the entirety of these species’ prevalent strains and associate their presence in different individuals with health outcomes.

Recent studies demonstrate that gut microbiota regulate tumor response to immune checkpoint blockade. Still, the mechanisms by which microbiota control tumor response to immunotherapy remain unclear. We colonized germ-free mice with cultured human-derived microbiota prior to tumor inoculation. While no human donor microbiota altered tumor growth, two distinct gut microbiota inhibited tumor response to anti-PD-L1. Colonization with non-responder microbiota led to reduced tumor immune cell infiltration and modified antigen presenting cell phenotype. RNA sequencing of tumor-infiltrating CD8+ T cells revealed enrichment for stem cell-like genes in non-responders and reduced effector-like expression conferring cytotoxic potential. Antibiotic depletion and microbiota transplant restored anti-PD-L1 response in non-responders, with expansion of effector cells and cytotoxicity. Concomitant blockade of TNFα similarly improved response to anti-PD-L1 and increased cytotoxicity. These results demonstrate inhibitory roles for the microbiota in checkpoint blockade and reveal the potential for microbiota transplant and TNF blockade to overcome microbiota-mediated resistance.

Abstract Fecal Microbiota Transplantation (FMT), while successful for the treatment of recurrent Clostridioides difficile (rCDI) infection, lacks a quantitative identification of the discrete bacterial strains that transmit and stably engraft in recipients, and their association with clinical outcomes. Using >1,000 unique bacterial strains isolated and sequenced from a combination of 22 FMT donors and recipients, we develop a statistical approach Strainer to detect and track sequenced bacterial strains from low depth metagenomic sequencing data. On application to 14 FMT interventions, we detect stable and high engraftment of ∼71% of gut microbiota strains in recipients at even 5-years post-transplant, a remarkably durable therapeutic from a single administration. We found differential transmission and engraftment efficacy across bacterial taxonomic groups over short and long-time scales. Although ∼80% of the original pre-FMT recipient strains were eliminated by the FMT, those strains that remain persist even 5 years later, along with newer strains acquired from the environment. The precise quantification of donor bacterial strains in recipients independently explained the clinical outcomes of early and late relapse. Our framework identifies the consistently engrafting discrete bacterial strains for use in Live Biotherapeutic Products (LBP) as a safer, scalable alternative to FMT and enables systematic evaluation of different FMT and LBP study designs.

Abstract Background & Aims Recurrent and refractory Clostridium difficile infections (CDI) are effectively treated with fecal microbiota transplant (FMT). Uncertainty exists regarding the effectiveness of FMT for CDI with underlying inflammatory bowel disease (IBD), its effects on disease activity and its effectiveness transferring the donor microbiome to patients with and without IBD. This study aims to determine FMTs effectiveness in subjects with and without IBD, its impact on IBD activity, the level of microbiome engraftment, and predictors of CDI recurrence. Methods Subjects with and without IBD who underwent FMT for recurrent or refractory CDI between 2013 and 2016 at The Mount Sinai Hospital were followed for up to 6 months. The primary outcome was CDI recurrence 6 months after FMT. Secondary outcomes were (1) CDI recurrence 2 months after FMT; (2) Frequency of IBD flare after FMT; (3) Microbiome engraftment after FMT; (4) Predictors of CDI recurrence. Results Overall, 134 patients, 46 with IBD, were treated with FMT. There was no difference in recurrence in patients with and without IBD at 2 months (22.5% vs 17.9%; p=0.63) and 6 months (38.7% vs 36.5%; p>0.99). Proton pump inhibitor use, severe CDI, and comorbid conditions were predictors of recurrence. The pre-FMT microbiome was not predictive of CDI recurrence. Subjects with active disease requiring medication escalation had reduced engraftment. There was no difference in engraftment based on IBD endoscopic severity at FMT. Conclusions IBD did not affect CDI recurrence rates 6 months after FMT. Pre-FMT microbiome was not predictive of recurrence, and microbial engraftment was dependent on IBD treatment escalation but not on underlying disease severity.