Many US immigrant populations develop metabolic diseases post immigration, but the causes are not well understood. Although the microbiome plays a role in metabolic disease, there have been no studies measuring the effects of US immigration on the gut microbiome. We collected stool, dietary recalls, and anthropometrics from 514 Hmong and Karen individuals living in Thailand and the United States, including first- and second-generation immigrants and 19 Karen individuals sampled before and after immigration, as well as from 36 US-born European American individuals. Using 16S and deep shotgun metagenomic DNA sequencing, we found that migration from a non-Western country to the United States is associated with immediate loss of gut microbiome diversity and function in which US-associated strains and functions displace native strains and functions. These effects increase with duration of US residence and are compounded by obesity and across generations.

Diet is a key determinant of human gut microbiome variation. However, the fine-scale relationships between daily food choices and human gut microbiome composition remain unexplored. Here, we used multivariate methods to integrate 24-h food records and fecal shotgun metagenomes from 34 healthy human subjects collected daily over 17 days. Microbiome composition depended on multiple days of dietary history and was more strongly associated with food choices than with conventional nutrient profiles, and daily microbial responses to diet were highly personalized. Data from two subjects consuming only meal replacement beverages suggest that a monotonous diet does not induce microbiome stability in humans, and instead, overall dietary diversity associates with microbiome stability. Our work provides key methodological insights for future diet-microbiome studies and suggests that food-based interventions seeking to modulate the gut microbiota may need to be tailored to the individual microbiome. Trial Registration: ClinicalTrials.gov: NCT03610477.

A common refrain in recent microbiome-related academic meetings is that the field needs to move away from broad taxonomic surveys using 16S sequencing and toward more powerful longitudinal studies using shotgun sequencing. However, performing deep shotgun sequencing in large longitudinal studies remains prohibitively expensive for all but the most well-funded research labs and consortia, which leads many researchers to choose 16S sequencing for large studies, followed by deep shotgun sequencing on a subset of targeted samples. Here, we show that shallow- or moderate-depth shotgun sequencing may be used by researchers to obtain species-level taxonomic and functional data at approximately the same cost as amplicon sequencing. While shallow shotgun sequencing is not intended to replace deep shotgun sequencing for strain-level characterization, we recommend that microbiome scientists consider using shallow shotgun sequencing instead of 16S sequencing for large-scale human microbiome studies.

Abstract Small intestinal bacterial overgrowth (SIBO) has been implicated in symptoms associated with functional gastrointestinal disorders (FGIDs), though mechanisms remain poorly defined and treatment involves non-specific antibiotics. Here we show that SIBO based on duodenal aspirate culture reflects an overgrowth of anaerobes, does not correspond with patient symptoms, and may be a result of dietary preferences. Small intestinal microbial composition, on the other hand, is significantly altered in symptomatic patients and does not correspond with aspirate culture results. In a pilot interventional study we found that switching from a high fiber diet to a low fiber, high simple sugar diet triggered FGID-related symptoms and decreased small intestinal microbial diversity while increasing small intestinal permeability. Our findings demonstrate that characterizing small intestinal microbiomes in patients with gastrointestinal symptoms may allow a more targeted antibacterial or a diet-based approach to treatment.

Although microbial communities are associated with many aspects of human, environmental, plant, and animal health, there exists no cost-efficient method for precisely characterizing the species and genes present in such communities. While deep whole-genome shotgun (WGS) sequencing provides the highest-level of taxonomic and functional resolution, it is often prohibitively expensive for large-scale studies. The prevailing alternative, high-throughput 16S rRNA gene amplicon sequencing (16S), often does not resolve taxonomy past the genus level and provides only moderately accurate predictions of the functional profile. Thus, there is currently no widely accepted approach to affordable, high-resolution, taxonomic and functional microbiome analysis. We evaluated the information content of shallow shotgun sequencing with as low as 0.5 million sequences per sample as a possible alternative to 16S sequencing for large human microbiome studies. We describe a library preparation protocol that enables shallow shotgun sequencing at approximately the same per-sample cost as 16S. We used multiple real and simulated biological data sets, including two novel human stool samples with ultra-deep sequencing of 2.5 billion sequences per sample, to demonstrate that shallow shotgun recovers accurate species-level taxonomic and functional profiles of the human microbiome. We also highlight some of the inherent limitations of shallow shotgun sequencing, and we note that 16S sequencing is still a valuable and important method for taxonomic profiling of novel environments. Although deep WGS remains the gold standard for high-resolution human microbiome analysis, we recommend that researchers consider shallow shotgun sequencing as an alternative to 16S for performing large-scale human microbiome research studies.