Exometabolomics enables analysis of metabolite utilization of low molecular weight organic substances by soil isolates. Environmentally-based defined media are needed to examine ecologically relevant patterns of substrate utilization. Here, we describe an approach for the construction of defined media using untargeted characterization of water soluble soil metabolites. To broadly characterize soil metabolites, both liquid chromatography mass spectrometry (LC/MS) and gas chromatography mass spectrometry (GC/MS) were used. With this approach, 96 metabolites were identified, including amino acids, amino acid derivatives, sugars, sugar alcohols, mono- and di-carboxylic acids, osmolytes, nucleobases, and nucleosides. From this pool of metabolites, 25 were quantified. Water soluble organic carbon was fractionated by molecular weight and measured to determine the fraction of carbon accounted for by the quantified metabolites. This revealed that, much like soil microbial community structures, these soil metabolites have an uneven quantitative distribution, with a single metabolite, trehalose accounting for 9.9 percent of the (< 1 kDa) water extractable organic carbon. This quantitative information was used to formulate two soil defined media (SDM), one containing 23 metabolites (SDM1) and one containing 46 (SDM2). To evaluate SDM for supporting the growth of bacteria found at this field site, we examined the growth of 30 phylogenetically diverse soil isolates obtained using standard R2A medium. The simpler SDM1 supported the growth of up to 13 isolates while the more complex SDM2 supported up to 25 isolates. One isolate, Pseudomonas corrugata strain FW300-N2E2 was selected for a time-series exometabolomics analysis to investigate SDM1 substrate preferences. Interestingly, it was found that this organism preferred lower-abundance substrates such as guanine, glycine, proline and arginine and glucose and did not utilize the more abundant substrates maltose, mannitol, trehalose and uridine. These results demonstrate the viability and utility of using exometabolomics to construct a tractable environmentally relevant media. We anticipate that this approach can be expanded to other environments to enhance isolation and characterization of diverse microbial communities.

Native plasmids constitute a major category of extrachromosomal DNA elements responsible for harboring and transferring genes important in survival and fitness. A focused evaluation of plasmidomes can reveal unique adaptations required by microbial communities. We examined the plasmid DNA from two pristine wells at the Oak Ridge Field Research Center. Using a cultivation-free method that targets plasmid DNA, a total of 42,440 and 32,232 (including 67 and 548 complete circular units) scaffolds > 2 kb were obtained from the two wells. The taxonomic distribution of bacteria in the two wells showed greater similarity based on their plasmidome sequence, relative to 16S rRNA sequence comparison. This similarity is also evident in the plasmid encoded functional genes. Among functionally annotated genes, candidates providing resistance to copper, zinc, cadmium, arsenic, and mercury were particularly abundant and common to the plasmidome of both wells. The primary function encoded by the most abundant circularized plasmid, common to both wells, was mercury resistance, even though the current ground water does not contain detectable levels of mercury. This study reveals that the plasmidome can have a unique ecological role in maintaining the latent capacity of a microbiome and being important for rapid adaptation to environmental stresses.

Abstract Annotating ecological functions of environmental metagenomes is challenging due to a lack of specialized reference databases and computational barriers. Here we present the Eco logical Fun ction oriented M etagenomic A nalysis P ipeline (EcoFun-MAP) for efficient analysis of shotgun metagenomes in the context of ecological functions. We manually curated a reference database of EcoFun-MAP which is used for GeoChip design. This database included ∼1,500 functional gene families that were catalogued by important ecological functions, such as carbon, nitrogen, phosphorus, and sulfur cycling, metal homeostasis, stress responses, organic contaminant degradation, antibiotic resistance, microbial defense, electron transfer, virulence and plant growth promotion. EcoFun-MAP has five optional workflows from ultra-fast to ultra-conservative, fitting different research needs from functional gene exploration to stringent comparison. The pipeline is deployed on High Performance Computing (HPC) infrastructure with a highly accessible web-based interface. We showed that EcoFun-MAP is accurate and can process multi-million short reads in a minute. We applied EcoFun-MAP to analyze metagenomes from groundwater samples and revealed interesting insights of microbial functional traits in response to contaminations. EcoFun-MAP is available as a public web server at http://iegst1.rccc.ou.edu:8080/ecofunmap/ .