Signature microbes follow you from house to house Householders share more than habitation; they also share inhabitants. In a diverse sample of U.S. homes, Lax et al. found that people and animals sharing homes shared their microbial communities (microbiota) too, probably because of skin shedding and hand and foot contamination. When families moved, their microbiological “aura” followed. If one person left the home even for a few days, their contribution to the microbiome diminished. These findings have implications not only for household identity and composition, but also for indicators of the members' health and well-being. Science , this issue p. 1048

ABSTRACT Grapevine is a well-studied, economically relevant crop, whose associated bacteria could influence its organoleptic properties. In this study, the spatial and temporal dynamics of the bacterial communities associated with grapevine organs (leaves, flowers, grapes, and roots) and soils were characterized over two growing seasons to determine the influence of vine cultivar, edaphic parameters, vine developmental stage (dormancy, flowering, preharvest), and vineyard. Belowground bacterial communities differed significantly from those aboveground, and yet the communities associated with leaves, flowers, and grapes shared a greater proportion of taxa with soil communities than with each other, suggesting that soil may serve as a bacterial reservoir. A subset of soil microorganisms, including root colonizers significantly enriched in plant growth-promoting bacteria and related functional genes, were selected by the grapevine. In addition to plant selective pressure, the structure of soil and root microbiota was significantly influenced by soil pH and C:N ratio, and changes in leaf- and grape-associated microbiota were correlated with soil carbon and showed interannual variation even at small spatial scales. Diazotrophic bacteria, e.g., Rhizobiaceae and Bradyrhizobium spp., were significantly more abundant in soil samples and root samples of specific vineyards. Vine-associated microbial assemblages were influenced by myriad factors that shape their composition and structure, but the majority of organ-associated taxa originated in the soil, and their distribution reflected the influence of highly localized biogeographic factors and vineyard management. IMPORTANCE Vine-associated bacterial communities may play specific roles in the productivity and disease resistance of their host plant. Also, the bacterial communities on grapes have the potential to influence the organoleptic properties of the wine, contributing to a regional terroir. Understanding that factors that influence these bacteria may provide insights into management practices to shape and craft individual wine properties. We show that soil serves as a key source of vine-associated bacteria and that edaphic factors and vineyard-specific properties can influence the native grapevine microbiome preharvest.

We show that a citizen science, self-selected cohort shipping samples through the mail at room temperature recaptures many known microbiome results from clinically collected cohorts and reveals new ones. Of particular interest is integrating n = 1 study data with the population data, showing that the extent of microbiome change after events such as surgery can exceed differences between distinct environmental biomes, and the effect of diverse plants in the diet, which we confirm with untargeted metabolomics on hundreds of samples.

Soil microbial communities are essential for ecosystem function, but linking community composition to biogeochemical processes is challenging because of high microbial diversity and large spatial variability of most soil characteristics. We investigated soil bacterial community structure in a switchgrass stand planted on soil with a history of grassland vegetation at high spatial resolution to determine whether biogeographic trends occurred at the centimeter scale. Moreover, we tested whether such heterogeneity, if present, influenced community structure within or among ecosystems. Pronounced heterogeneity was observed at centimeter scales, with abrupt changes in relative abundance of phyla from sample to sample. At the ecosystem scale (> 10 m), however, bacterial community composition and structure were subtly, but significantly, altered by fertilization, with higher alpha diversity in fertilized plots. Moreover, by comparing these data with data from 1772 soils from the Earth Microbiome Project, it was found that 20% of bacterial taxa were shared between their site and diverse globally sourced soil samples, while grassland soils shared approximately 40% of their operational taxonomic units with the current study. By spanning several orders of magnitude, the analysis suggested that extreme patchiness characterized community structure at smaller scales but that coherent patterns emerged at larger length scales.

Abstract Motivation Recent advancements in parallel sequencing methods have precipitated a surge in publicly available short-read sequence data. This has encouraged the development of novel computational tools for the de novo assembly of transcriptomes from RNA-seq data. Despite the availability of these tools, performing an end-to-end transcriptome assembly remains a programmatically involved task necessitating familiarity with best practices. Aside from quality control steps, including error correction, adapter trimming, and chimera filtration needing to be correctly employed, moving data between programs often requires manual reformatting or restructuring, which can further impede throughput. Here, we introduce Semblans, a tool for streamlining the assembly process that efficiently and consistently produces high-quality transcriptome assemblies. Results Semblans abstracts the key quality control, reconstitution, and postprocessing steps of transcriptome assembly from raw short-read sequences to annotated coding sequences. Evaluating its performance against previously assembled transcriptomes on the basis of assembly quality, we find that Semblans produced higher quality assemblies for 98 of the 101 short-read runs tested. Availability Semblans is written in C ++ and runs on Unix-compliant operating systems. Source code, documentation, and compiled binaries are hosted under the GNU General Public License at https://github.com/gladshire/Semblans Supplementary information Supplementary data are available at Journal Name online.

The existence of a link between the gut microbiome and autism spectrum disorder (ASD) is well established in mice, but in human populations efforts to identify microbial biomarkers have been limited due to problems stratifying participants within the broad phenotype of ASD and a lack of appropriately matched controls. To overcome these limitations and investigate the relationship between ASD and the gut microbiome, we ran a crowdsourced study of families 2-7 year old sibling pairs, where one child of the pair had a diagnosis of ASD and the other child did not. Methods: Parents of age-matched sibling pairs electronically consented and completed study procedures via a secure web portal (microbiome.stanford.edu). Parents collected stool samples from each child, responded to behavioral questionnaires about the ASD child's typical behavior, and whenever possible provided a home video of their ASD child's natural social behavior. We performed DNA extraction and 16S rRNA amplicon sequencing on 117 stool samples (60 ASD and 57 NT) that met all study design eligibility criteria,. Using DADA2, Exact Sequence Variants (ESVs) were identified as taxonomic units, and three statistical tests were performed on ESV abundance counts: (1) permutation test to determine differences between sibling pairs, (2) differential abundance test using a zero-inflated gaussian mixture model to account for the sparse abundance matrix, and (3) differential abundance test after modeling under a negative binomial distribution. The potential functional gene abundance for each sample was also inferred from the 16S rRNA data, providing KEGG Ortholog (KO), which were analyzed for differential abundance. Results: In total, 21 ESVs had significantly differentially proportions in stool of children with ASD and their neurotypical siblings. Of these 21 ESVs, 11 were enriched in neurotypical children and ten were enriched in children with ASD. ESVs enriched in the ASD cohort were predominantly associated with Ruminococcaceae and Bacteroidaceae; while those enriched in controls were more diverse including taxa associated with Bifidobacterium, Porphyromonas, Slackia, Desulfovibrio, Acinetobacter johnsonii, and Lachnospiraceae. Exact Variant Analysis suggested that Lachnospiraceae was specific to the control cohort, while Ruminococcaceae, Tissierellaceae and Bacteroidaceae were significantly enriched in children with ASD. Metabolic gene predictions determined that while both cohorts harbor the butyrogenic pathway, the ASD cohort was more likely to use the 4-aminobutanoate (4Ab) pathway, while the control cohort was more likely to use the pyruvate pathway. The 4Ab pathway releases harmful by-products like ammonia and can shunt glutamate, affecting its availability as an excitatory neurotransmitter. Finally, we observed differences in the carbohydrate uptake capabilities of various ESVs identified between the two cohorts.

Background: Hypertension is the most common cardiovascular disease risk factor of which African Americans have a greater burden. Gut microbial production of short chain fatty acids (SCFA) has been associated with blood pressure status in animals, with limited evidence in humans. The complex and diverse gut microbial ecosystem contributes to synthesizing the SCFA butyrate. Aim: The goal of the study is to determine if butyrate production in the gut is associated with hypertension and how the microbial composition differs in normal and hypertensive participants. Methods: Fecal samples from 20 participants diagnosed with normal (n = 10) or high (n = 10) blood pressure were sequenced via the 16S rRNA gene. Inference-based modeling generated functional (PICRUSt2) and metabolic (MICOM) models of microbial communities focusing on carbohydrate fermentation pathways. Supervised learning was conducted to identify significant (p < 0.05) differences in predicted functional genes and microbial communities. Results: Microbial dominance was inversely correlated with increasing systolic blood pressure (Pearson, p < 0.05, R = -0.44); however, no significant correlation was measured for beta diversity between the two groups. More importantly, inference modeling showed differences in microbial function and metabolism between groups. Functional pathways associated with carbohydrate fermentation were significantly (ANOVA, p < 0.05) lower for hypertensive compared to normal participants. Carbohydrate fermentation accounted for only 8.05% of the predicted functions of the identified pathways. Within this subset, pyruvate fermentation to isobutanol was the most abundant pathway (12.6%), followed by starch degradation (9.6%) and glycolysis III (9.34%). Additionally, metabolic flux models revealed Catenibacterium, Subdoligranulum , and Roseburia were predicted as butyrate producers. Catenibacterium and Subdoligranulum produced 51% and 44% butyrate, respectively, in the normal group. In contrast, a different distribution was observed in the hypertensive group, with Catenibacterium accounting for 97% and Roseburia contributing 3% of the butyrate production. Conclusion: Our preliminary investigation elucidates the potential relationship between SCFA producers (as well as butyrate producers) and blood pressure status among minority participants, providing insights into how gut microbiota may influence or be influenced by blood pressure.