Abstract Reconstructing microbial genomes from metagenomic short-read data can be challenging due to the unknown and uneven complexity of microbial communities. This complexity encompasses highly diverse populations which often includes strain variants. Reconstructing high-quality genomes is a crucial part of the metagenomic workflow as subsequent ecological and metabolic inferences depend on their accuracy, quality, and completeness. In contrast to microbial communities in other ecosystems, there has been no systematic assessment of genome-centric metagenomic workflows for drinking water microbiomes. In this study, we assessed the performance of a combination of assembly and binning strategies for time-series drinking water metagenomes that were collected over a period of 6 months. The goal of this study was to identify the combination of assembly and binning approaches that results in high quality and quantity metagenome-assembled genomes (MAGs), representing most of the sequenced metagenome. Our findings suggest that the metaSPAdes co-assembly strategies had the best performance as they resulted in larger and less fragmented assemblies with at least 85% of the sequence data mapping to contigs greater than 1kbp. Furthermore, a combination of metaSPAdes co-assembly strategies and MetaBAT2 produced the highest number of medium-quality MAGs while capturing at least 70% of the metagenomes based on read recruitment. Utilizing different assembly/binning approaches also assist in the reconstruction of unique MAGs from closely related species that would have otherwise collapsed into a single MAG using a single workflow. Overall, our study suggests that leveraging multiple binning approaches with different metaSPAdes co-assembly strategies may be required to maximize the recovery of good-quality MAGs, which more accurately capture the microbial diversity of drinking water samples.

Antimicrobial resistance (AMR) in drinking water has received less attention than counterparts in the urban water cycle. While culture-based techniques or gene-centric PCR have been used to probe the impact of treatment approaches (e.g., disinfection) on AMR in drinking water, to our knowledge there is no systematic comparison of AMR traits between disinfected and disinfectant residual-free drinking water systems. We use metagenomics to assess the associations between disinfectant residuals and AMR prevalence and its host association in full-scale drinking water distribution systems (DWDSs). The differences in AMR profiles between DWDSs are associated with the presence or absence of disinfectant. Further, AMR genes and mechanisms enriched in disinfected systems are associated with drug classes primarily linked to nontuberculous mycobacteria (NTM). Finally, evaluation of metagenome assembled genomes (MAGs) of NTM indicates that they possess AMR genes conferring intrinsic resistance to key antibiotics, whereas such NTM genomes were not detected in disinfectant residual free DWDSs. Thus, disinfection may not only influence the AMR profiles of the drinking water microbiome but also select for NTM with intrinsic AMR.

Limiting microbial growth during drinking water distribution is achieved either by maintaining a disinfectant residual or through nutrient limitation without the use of a disinfectant. The impact of these contrasting approaches on the drinking water microbiome is not systematically understood. We utilized genome-resolved metagenomics to compare the structure, metabolic traits, and population genomes of drinking water microbiomes across multiple full-scale drinking water systems utilizing these two-distinct microbial growth control strategies. Microbial communities cluster together at the structural- and functional potential-level based on the presence or absence of a disinfectant residual. Disinfectant residual concentrations alone explained 17 and 6.5% of the variance in structure and functional potential of the drinking water microbiome, respectively, despite including samples from multiple drinking water systems with variable source waters and source water communities, treatment strategies, and chemical compositions. The drinking water microbiome is structurally and functionally less diverse and less variable across disinfected systems as compared to non-disinfected systems. While bacteria were the most abundant domain, archaea and eukaryota were more abundant in non-disinfected and disinfected systems, respectively. Community-level differences in functional potential were driven by enrichment of genes associated with carbon and nitrogen fixation in non-disinfected systems and γ-aminobutyrate metabolism in disinfected systems which may be associated with the recycling of amino acids. Metagenome-assembled genome-level analyses for a subset of phylogenetically related microorganisms suggests that disinfection may select for microorganisms capable of using fatty acids, presumably from microbial decay products, via the glyoxylate cycle. Overall, we find that disinfection exhibits systematic and consistent selective pressures on the drinking water microbiome and may select for microorganisms able to utilize microbial decay products originating from disinfection inactivated microorganisms.

Abstract Loss of basic utilities, such as drinking water and electricity distribution, were sustained for months in the aftermath of Hurricane Maria’s (HM) landfall in Puerto Rico (PR) in September 2017. The goal of this study was to assess if there was deterioration in biological quality of drinking water due to these disruptions. This study characterized the microbial composition of drinking water following HM across nine drinking water systems (DWSs) in PR and utilized an extended temporal sampling campaign to determine if changes in the drinking water microbiome were indicative of HM associated disturbance followed by recovery. In addition to monitoring water chemistry, the samples were subjected to culture independent targeted and non-targeted microbial analysis including quantitative PCR (qPCR) and genome-resolved metagenomics. The qPCR results showed that residual disinfectant was the major driver of bacterial concentrations in tap water with marked decrease in concentrations from early to late sampling timepoints. While Mycobacterium avium and Pseudomonas aeruginosa were not detected in any sampling locations and timepoints, genetic material from Leptospira and Legionella pneumophila were transiently detected in a few sampling locations. The majority of metagenome assembled genomes (MAGs) recovered from these samples were not associated with pathogens and were consistent with bacterial community members routinely detected in DWSs. Further, whole metagenome-level comparisons between drinking water samples collected in this study with samples from other full-scale DWS indicated no significant deviation from expected community membership of the drinking water microbiome. Overall, our results suggest that disruptions due to HM did not result in significant and sustained deterioration of biological quality of drinking water at our study sites. Graphical Abstract

Temporary mechanical circulatory support (tMCS) devices are a critical component for treating patients with cardiogenic shock (CS). We analyzed use of Impella 5.5 device for efficacy and safety in a single‐center CS population from February 2022 and April 2023. Thirty‐six CS patients received Impella 5.5 support for a median duration of 16 (2, 63) days, during a median hospital stay of 40 (4, 97) days, with an overall survival (OS) of 69%. While 18 patients received Impella 5.5 only, 11 patients received Impella 5.5 as part of a de‐escalation strategy, and 7 patients escalated from Impella CP only to Impella 5.5. At the time of implant, creatinine was 1.5 (0.6, 5.2) mg/dL and normalized to 1.1 (0.6, 7.7) mg/dL at discharge. In a subset of CS transfer patients ( n = 12), median duration of support was 16 (1, 31) days, duration of hospital stay was 43 (8, 88) days, and OS was 67% (8/12). Collectively, these data demonstrate that Impella 5.5 support is safe and effectively improves laboratory values and survival outcomes in both transfer and in‐house patients with CS.