Bacterial vaginosis (BV), a common syndrome characterized by Lactobacillus -deficient vaginal microbiota, is associated with adverse health outcomes. BV often recurs after standard antibiotic therapy in part because antibiotics promote microbiota dominance by Lactobacillus iners instead of Lactobacillus crispatus , which has more beneficial health associations. Strategies to promote L. crispatus and inhibit L. iners are thus needed. We show that oleic acid (OA) and similar long-chain fatty acids simultaneously inhibit L. iners and enhance L. crispatus growth. These phenotypes require OA-inducible genes conserved in L. crispatus and related species, including an oleate hydratase ( ohyA ) and putative fatty acid efflux pump ( farE ). FarE mediates OA resistance, while OhyA is robustly active in the human vaginal microbiota and sequesters OA in a derivative form that only ohyA -harboring organisms can exploit. Finally, OA promotes L. crispatus dominance more effectively than antibiotics in an in vitro model of BV, suggesting a novel approach for treatment.

Bacterial vaginosis (BV), a common syndrome characterized by Lactobacillus-deficient vaginal microbiota, is associated with adverse health outcomes. BV often recurs after standard antibiotic therapy in part because antibiotics promote microbiota dominance by Lactobacillus iners instead of Lactobacillus crispatus, which has more beneficial health associations. Strategies to promote L. crispatus and inhibit L. iners are thus needed. We show that oleic acid (OA) and similar long-chain fatty acids simultaneously inhibit L. iners and enhance L. crispatus growth. These phenotypes require OA-inducible genes conserved in L. crispatus and related lactobacilli, including an oleate hydratase (ohyA) and putative fatty acid efflux pump (farE). FarE mediates OA resistance, while OhyA is robustly active in the vaginal microbiota and enhances bacterial fitness by biochemically sequestering OA in a derivative form only ohyA-harboring organisms can exploit. OA promotes L. crispatus dominance more effectively than antibiotics in an in vitro BV model, suggesting a metabolite-based treatment approach.

Advances in metabolomics technologies have enabled comprehensive analyses of associations between metabolites and human disease and have provided a means to study biochemical pathways and processes in detail using model systems. Liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS) is an analytical technique commonly used by metabolomics labs to measure hundreds of metabolites of known identity and thousands of "peaks" from yet to be identified compounds that are tracked by their measured masses and chromatographic retention times. netome is a computational framework that provides tools for analyzing processed LC-MS data. In this framework, we develop and provide various computational resources including individual software modules to inspect and adjust trends in raw data, align unknown peaks between separately acquired data sets, and to remove redundancies in nontargeted LC-MS data arising from multiple ionization products of a single metabolite. These tools are deployed through computing resources such as web servers and virtual machines with detailed documentation in order to support researchers.

Cellular exposure to free fatty acids (FFA) is implicated in the pathogenesis of obesity-associated diseases. However, studies to date have assumed that a few select FFAs are representative of broad structural categories, and there are no scalable approaches to comprehensively assess the biological processes induced by exposure to diverse FFAs circulating in human plasma. Furthermore, assessing how these FFA- mediated processes interact with genetic risk for disease remains elusive. Here we report the design and implementation of FALCON (Fatty Acid Library for Comprehensive ONtologies) as an unbiased, scalable and multimodal interrogation of 61 structurally diverse FFAs. We identified a subset of lipotoxic monounsaturated fatty acids (MUFAs) with a distinct lipidomic profile associated with decreased membrane fluidity. Furthermore, we developed a new approach to prioritize genes that reflect the combined effects of exposure to harmful FFAs and genetic risk for type 2 diabetes (T2D). Importantly, we found that c-MAF inducing protein (CMIP) protects cells from exposure to FFAs by modulating Akt signaling and we validated the role of CMIP in human pancreatic beta cells. In sum, FALCON empowers the study of fundamental FFA biology and offers an integrative approach to identify much needed targets for diverse diseases associated with disordered FFA metabolism.FALCON (Fatty Acid Library for Comprehensive ONtologies) enables multimodal profiling of 61 free fatty acids (FFAs) to reveal 5 FFA clusters with distinct biological effectsFALCON is applicable to many and diverse cell typesA subset of monounsaturated FAs (MUFAs) equally or more toxic than canonical lipotoxic saturated FAs (SFAs) leads to decreased membrane fluidityNew approach prioritizes genes that represent the combined effects of environmental (FFA) exposure and genetic risk for diseaseC-Maf inducing protein (CMIP) is identified as a suppressor of FFA-induced lipotoxicity via Akt-mediated signaling.