In Pseudomonas aeruginosa, diverse exoproduct virulence determinants are regulated via N-acylhomoserine lactone-dependent quorum sensing. Here we show that 2-heptyl-3-hydroxy-4(1H)-quinolone (PQS) is also an integral component of the quorum sensing circuitry and is required for the production of rhl-dependent exoproducts at the onset of stationary phase. Analysis of spent P. aeruginosa culture supernatants revealed that PQS is produced at the end of exponential phase in the parent strain and in the late stationary phase of a lasR mutant. Mutants defective in both PQS production (pqsR-) and response (pqsE-) produced substantially reduced levels of exoproducts but retained wild-type N-butanoyl homoserine lactone (C4-HSL) levels. In the wild type, provision of exogenous PQS at the time of inoculation significantly increased PA-IL lectin, pyocyanin and elastase production during early stationary phase and promoted biofilm formation. Exogenous PQS but not PQS derivatives lacking the 3-hydroxy group overcame the cell density but not growth phase-dependent production of exoproducts. PQS also overcame the transcriptional and post-transcriptional repression of lecA (which codes for the PA-IL lectin) mediated via the negative regulators MvaT and RsmA respectively. Increased expression of lecA in the presence of exogenous PQS can be explained partially by increases in RhlR, RpoS and C4-HSL levels. A refined model for quorum sensing in P. aeruginosa is presented.

ABSTRACT The majority of the genes present in bacterial genomes remain poorly characterised with up to one third of those that are protein encoding having no definitive function. Transposon insertion sequencing represents a high-throughput technique that can help rectify this deficiency. The technology, however, can only be realistically applied to easily transformable species leaving those with low DNA-transfer rates out of reach. Here we have developed a number of approaches that overcome this barrier in the autotrophic species Clostridium autoethanogenum using a mariner-based transposon system. The inherent instability of such systems in the Escherichia coli conjugation donor due to transposition events was counteracted through the incorporation of a conditionally lethal codA marker on the plasmid backbone. Relatively low frequencies of transformation of the plasmid into C. autoethanogenum were circumvented through the use of a plasmid that is conditional for replication coupled with the routine implementation of an Illumina library preparation protocol that eliminates plasmid-based reads. A transposon library was then used to determine the essential genes needed for growth using carbon monoxide as a sole carbon and energy source. IMPORTANCE Although microbial genome sequences are relatively easily determined, assigning gene function remains a bottleneck. Consequently, relatively few genes are well characterised, leaving the function of many as either hypothetical or entirely unknown. High-throughput, transposon sequencing can help remedy this deficiency, but is generally only applicable to microbes with efficient DNA-transfer procedures. These exclude many microorganisms of importance to humankind either as agents of disease or as industrial process organisms. Here we developed approaches to facilitate transposon-insertion sequencing in the acetogen Clostridium autoethanogenum , a chassis being exploited to convert single-carbon waste gases, CO and CO 2 , into chemicals and fuels at an industrial scale. This allowed the determination of gene essentiality under heterotrophic and autotrophic growth providing insights into the utilisation of CO as a sole carbon and energy source. The strategies implemented are translatable and will allow others to apply transposon-insertion sequencing to other microbes where DNA-transfer has until now represented a barrier to progress.

The strictly anaerobic bacterium Clostridium acetobutylicum is well known for its ability to convert sugars into organic acids and solvents, most notably the potential biofuel butanol. However, the regulation of its fermentation metabolism, in particular the shift from acid to solvent production, remains poorly understood. The aim of this study was to investigate whether cell-cell communication plays a role in controlling the timing of this shift or the extent of solvent formation. Analysis of the available C. acetobutylicum genome sequences revealed the presence of eight putative RNPP-type quorum sensing systems, here designated qssA to qssH , each consisting of RNPP-type regulator gene followed by a small open reading frame encoding a putative signalling peptide precursor. The identified regulator and signal peptide precursor genes were designated qsrA to qsrH and qspA to qspH , respectively. Triplicate regulator mutants were generated in strain ATCC 824 for each of the eight systems and screened for phenotypic changes. The qsrB mutants showed increased solvent formation during early solventogenesis and hence the QssB system was selected for further characterisation. Overexpression of qsrB severely reduced solvent and endospore formation and this effect could be overcome by adding short synthetic peptides to the culture medium representing a specific region of the QspB signalling peptide precursor. In addition, overexpression of qspB increased the production of acetone and butanol and the initial (48-hour) titre of heat-resistant endospores. Together, these findings establish a role for QssB quorum sensing in the regulation of early solventogenesis and sporulation in C. acetobutylicum .

Motivation: Genome scale metabolic models (GSMMs) are increasingly important for systems biology and metabolic engineering research as they are capable of simulating complex steady-state behaviour. Constraints based models of this form can include thousands of reactions and metabolites, with many crucial pathways that only become activated in specific simulation settings. However, despite their widespread use, power and the availability of tools to aid with the construction and analysis of large scale models, little methodology is suggested for the continued management of curated large scale models. For example, when genome annotations are updated or new understanding regarding behaviour of is discovered, models often need to be altered to reflect this. This is quickly becoming an issue for industrial systems and synthetic biotechnology applications, which require good quality reusable models integral to the design, build and test cycle. Results: As part of an ongoing effort to improve genome scale metabolic analysis, we have developed a test-driven development methodology for the continuous integration of validation data from different sources. Contributing to the open source technology based around COBRApy, we have developed the gsmodutils modelling framework placing an emphasis on test-driven design of models through defined test cases. Crucially, different conditions are configurable allowing users to examine how different designs or curation impact a wide range of system behaviours, minimising error between model versions. Availability: The software framework described within this paper is open source and freely available from http://github.com/SBRCNottingham/gsmodutils

Metabolic engineering in the post-genomic era is characterised by the development of new methods for metabolomics and fluxomics, supported by the integration of genetic engineering tools and mathematical modelling. Particularly, constraint-based stoichiometric models have been widely studied: (i) flux balance analysis (FBA) (in silico), and (ii) metabolic flux analysis (MFA) (in vivo). Recent studies have enabled the incorporation of thermodynamics and metabolomics data to improve the predictive capabilities of these approaches. However, an in-depth comparison and evaluation of these methods is lacking. This study presents a thorough analysis of four different in silico methods tested against experimental data (metabolomics and 13C-MFA) for the mesophile Escherichia coli and the thermophile Thermus thermophilus. In particular, a modified version of the recently published matTFA toolbox has been created, providing a broader range of physicochemical parameters. In addition, a max-min driving force approach (as implemented in eQuilibrator) was also performed in order to compare the predictive capabilities of both methods. Validating against experimental data allowed the determination of the best physicochemical parameters to perform the TFA for E. coli, whereas the lack of metabolomics data for T. thermophilus prevented from a full analysis. Results showed that analytical conditions predicting reliable flux distributions (similar to the in vivo fluxes) do not necessarily provide a good depiction of the experimental metabolomics landscape, and that the original matTFA toolbox can be improved. An analysis of flux pattern changes in the central carbon metabolism between 13C-MFA and TFA highlighted the limited capabilities of both approaches for elucidating the anaplerotic fluxes. Finally, this study highlights the need for standardisation in the fluxomics community: novel approaches are frequently released but a thorough comparison with currently accepted methods is not always performed.