Microbial interactions occur in habitats much smaller than those generally captured in homogenized soil cores sampled across a plot or field. This study uses soil aggregates to examine soil microbial community composition and structure of both bacteria and fungi at a microbially-relevant scale. Aggregates were isolated from three land management systems in central Iowa, USA to test if aggregate-level microbial responses were sensitive to large-scale shifts in plant community and management practices. Bacteria and fungi exhibited similar patterns of community structure and diversity among soil aggregates, regardless of land management. Microaggregates supported more diverse microbial communities, and Fimbriimonadales, Acidimicrobiales, Actinomycetales, Alteromonodales, Burkholderiales, Gemmatimonadales, Rhodobacterales, Soligubrobacterales, Sphingobacteriales, Sphingomonodales, Spirobacillaes, Onygenales, Chaetosphaeriales, and Trichosporanales were indicator taxa for microaggregate communities. Large macroaggregates contained greater abundance of Pedosphaerales, Planctomycetales, Syntrophobacterales, and Glomeromycota (arbuscular mycorrhizal fungi). To demonstrate the potential for additional insights into soil microbial diversity, we calculated of a weighted proportional whole soil diversity, which accounted for microbes found in aggregate fractions and resulted in 65% greater bacterial richness and 100% greater fungal richness over independently sampled whole soil (i.e. bulk soil). Our results show microaggregates support highly diverse microbial communities, including several unidentified genera. Isolating aggregates with a microbially sensitive approach provides new opportunities to explore soil microbial communities and the factors shaping them at relevant spatial scales.

Abstract Plants and microorganisms form beneficial associations. Understanding plant-microbe interactions will inform microbiome management to enhance crop productivity and resilience to stress. Here, we apply a genome-centric approach to identify key leaf microbiome members on field-grown switchgrass and miscanthus, and quantify their activities for switchgrass over two growing seasons. We integrate metagenome and metatranscriptome sequencing from 192 leaf samples collected over key time points in crop phenology. We curated 40 focal metagenome-assembled-genomes (MAGs) and conservatively focus analysis on transcript recruitment to medium and high-quality MAGs that were <10% contaminated and >50% complete. Classes represented by these MAGs (Actinomycetia, Alpha- and Gamma-Proteobacteria, and Bacteroidota) were active and had seasonal dynamics in key functions, including enrichments in transcripts for of short chain dehydrogenase, molybdopterin oxioreductase, and polyketide cyclase in the late season. The majority of MAGs had activated stress-associated pathways, including trehalose metabolism, indole acetic acid degradation, betaine biosynthesis, and reactive oxygen species degradation, suggesting direct engagement with the host environment. We also detected seasonally activated biosynthetic pathways for terpenes (carotenoid and isoprenoids), and for various non-ribosomal peptide pathways that were poorly annotated. Overall, this study overcame laboratory and bioinformatic challenges associated with field-based leaf metatranscriptome analysis to inform potential key activities of these phyllosphere populations. These activities collectively support that leaf-associated bacterial populations are seasonally dynamic, responsive to host cues and interactively engage in feedbacks with the plant.

Nitrogen (N) is a scarce nutrient commonly limiting primary productivity. Microbial decomposition of complex carbon (C) into small organic molecules (e.g., free amino acids) has been suggested to supplement biologically-fixed N in high latitude peatlands. We evaluated the microbial (fungal, bacterial, and archaeal) genetic potential for organic N depolymerization in peatlands at Marcell Experimental Forest (MEF) in northern Minnesota. We used guided gene assembly to examine the abundance and diversity of protease genes; and further compared to those of N-fixing (nifH) genes in shotgun metagenomic data collected across depth at two distinct peatland environments (bogs and fens). Microbial proteases greatly outnumbered nifH genes with the most abundant gene families (archaeal M1 and bacterial Trypsin) each containing more sequences than all sequences attributed to nifH. Bacterial protease gene assemblies were diverse and abundant across depth profiles, indicating a role for bacteria in releasing free amino acids from peptides through depolymerization of older organic material and contrasting the paradigm of fungal dominance in depolymerization in forest soils. Although protease gene assemblies for fungi were much less abundant overall than for bacteria, fungi were prevalent in surface samples and therefore may be vital in degrading large soil polymers from fresh plant inputs during early stage of depolymerization. In total, we demonstrate that depolymerization enzymes from a diverse suite of microorganisms, including understudied bacterial and archaeal lineages, are likely to play a substantial role in C and N cycling within northern peatlands.

Paenibacillus polymyxa strain PJH16, isolated and tested by our team, suppresses cucumber Fusarium wilt as an efficient biocontrol agent. For further investigation, the strain has been combined with two other Bacillus strains (Bacillus velezensis VJH504 and Bacillus subtilis JNF2) to enhance biocontrol ability, which formed high-efficiency microbial agents in the current study. The methodological target taken is based on achieving the optimal growth conditions of the combined microbial agents; hence, the medium composition and culture conditions were optimized through a single-factor test, orthogonal test and response surface methodology. Following this, the effectiveness of the microbial combination was assessed through pot experiments, which provided a theoretical foundation for the synthesis of microbial flora to significantly control cucumber Fusarium wilt. The results showed excellent compatibility, proving suitable for the proliferation and growth of Paenibacillus polymyxa PJH16, Bacillus velezensis VJH504, and Bacillus subtilis JNF2 strains together, specifically, when the inoculation amounts were adjusted to 4% of each. Using the single-factor test and orthogonal test analysis, the optimum composition of culture medium for the composite strain was identified as 3% glucose as the optimal carbon source, 2% yeast extract powder as the preferred nitrogen source, and 1% dipotassium hydrogen phosphate as the most suitable inorganic salt. Furthermore, the optical density (OD600) of the composite strain solution reached its highest level at 3.16 under the following culture conditions: inoculation volume of 200 µL, 171 rpm culture speed, 21.6 h culture time, 30 °C cultural temperature, and an initial pH of 7.0. The pot experiment demonstrated that the mixed bacterial solution achieved a relative control efficacy of 93.4% against cucumber Fusarium wilt, which was significantly superior to that of single- strain or pesticide treatment, and also promoted cucumber growth. In summary, the microbial flora synthesized by the three Bacillus strains displayed a high bacterial concentration, following the optimization of culture conditions, and exerted remarkable control and growth-promoting effects on cucumber Fusarium wilt. This finding holds great significance for future developments of composite microbial agents.

ABSTRACT Effective monitoring of antibiotic resistance genes and their dissemination in environmental ecosystems has been hindered by the cost and efficiency of methods available for the task. We developed a method entitled the Diversity of Antibiotic Resistance genes and Transfer Elements-Quantitative Monitoring (DARTE-QM), a system implementing high-throughput sequencing to simultaneously sequence thousands of antibiotic resistant genes representing a full-spectrum of antibiotic resistance classes commonly seen in environmental systems. In this study, we demonstrated DARTE-QM by screening 662 antibiotic resistance genes within environmental samples originated from manure, soil, and animal feces, in addition to a mock-community used as a control to test performance. DARTE-QM offers a new approach to studying antibiotic resistance in environmental microbiomes, showing advantages in efficiency and the ability to scale for many samples. This method provides a means of data acquisition that will alleviate the obstacles that many researchers in this area currently face.

A database of curated genomes is needed to better assess soil microbial communities and their processes associated with differing land management and environmental impacts. Interpreting soil metagenomic datasets with existing sequence databases is challenging because these datasets are biased towards medical and biotechnology research and can result in misleading annotations. We have curated a database of 922 genomes of soil-associated organisms (888 bacteria and 34 archaea). Using this database, we evaluated phyla and functions that are enriched in soils as well as those that may be underrepresented in RefSoil. Our comparison of RefSoil to soil amplicon datasets allowed us to identify targets that if cultured or sequenced would significantly increase the biodiversity represented within RefSoil. To demonstrate the opportunities to access these underrepresented targets, we employed single cell genomics in a pilot experiment to sequence 14 genomes. This effort demonstrates the value of RefSoil in the guidance of future research efforts and the capability of single cell genomics as a practical means to fill the existing genomic data gaps.