Most land plants live in association with arbuscular mycorrhizal (AM) fungi and rely on this symbiosis to scavenge phosphorus (P) from soil. The ability to establish this partnership has been lost in some plant lineages like the Brassicaceae, which raises the question of what alternative nutrition strategies such plants have to grow in P-impoverished soils. To understand the contribution of plant-microbiota interactions, we studied the root-associated fungal microbiome of

Summary Crop disease outbreaks are often associated with clonal expansions of single pathogenic lineages. To determine whether similar boom-and-bust scenarios hold for wild plant pathogens, we carried out a multi-year multi-site survey of Pseudomonas in the natural host Arabidopsis thaliana. The most common Pseudomonas lineage corresponded to a pathogenic clade present in all sites. Sequencing of 1,524 Pseudomonas genomes revealed this lineage to have diversified approximately 300,000 years ago, containing dozens of genetically distinct pathogenic sublineages. These sublineages have expanded in parallel within the same populations and are differentiated both at the level of gene content and disease phenotype. Such coexistence of diverse sublineages indicates that in contrast to crop systems, no single strain has been able to overtake these A. thaliana populations in the recent past. Our results suggest that the selective pressures acting on a plant pathogen in wild hosts may be more complex than those in agricultural systems.

Abstract Leaves are primarily responsible for the plant’s photosynthetic activity. Thus, changes in the phyllosphere microbiota, which includes deleterious and beneficial microbes, can have far reaching effects on plant fitness and productivity. In this context, identifying the processes and microorganisms that drive the changes in the leaf microbiota over a plant’s lifetime is crucial. In this study we analyzed the temporal dynamics in the leaf microbiota of Arabidopsis thaliana , integrating both compositional changes and changes in microbe-microbe interactions via the study of microbial networks. Field-grown Arabidopsis were used to follow leaf bacterial, fungal and oomycete communities, throughout the plant’s growing season (extending from November to March), over three consecutive years. Our results revealed the existence of conserved time patterns, with microbial communities and networks going through a stabilization phase (decreasing diversity and variability) at the beginning of the plant’s growing season. Despite a high turnover in these communities, we identified 19 ‘core’ taxa persisting in Arabidopsis leaves across time and plant generations. With the hypothesis these microbes could be playing key roles in the structuring of leaf microbial communities, we conducted a time-informed microbial network analysis which showed core taxa are not necessarily highly connected network ‘hubs’ and ‘hubs’ alternate with time. Our study shows that leaf microbial communities exhibit reproducible dynamics and patterns, suggesting it could be possible to predict and drive these microbial communities to desired states.

Abstract Microbiome profiling is revolutionizing our understanding of biological mechanisms such as metaorganismal (host+microbiome) assembly, functions and adaptation. Amplicon sequencing of multiple conserved, phylogenetically informative loci is an instrumental tool for characterization of the highly diverse microbiomes of natural systems. Investigations in many study systems are hindered by loss of essential sequencing depth due to amplification of non-target DNA from hosts or overabundant microorganisms. This issue requires urgent attention to address ecologically relevant problems using high throughput, high resolution microbial profiling. Here, we introduce a simple, low cost and highly flexible method using standard oligonucleotides (“blocking oligos”) to block amplification of non-targets and an R package to aid in their design. They can be dropped into practically any two-step amplicon sequencing library preparation pipeline. We apply them in leaves, a system presenting exceptional challenges with host and non-target microbial amplification. Blocking oligos designed for use in eight target loci reduce undesirable amplification of host and non-target microbial DNA by up to 90%. In addition, 16S and 18S “universal” plant blocking oligos efficiently block most plant hosts, leading to increased microbial alpha diversity discovery without biasing beta diversity measurements. By blocking only chloroplast 16S amplification, we show that blocking oligos do not compromise quantitative microbial load information inherent to plant-associated amplicon sequencing data. Using these tools, we generated a near-complete survey of the Arabidopsis thaliana leaf microbiome based on diversity data from eight loci and discuss complementarity of commonly used amplicon sequencing regions for describing leaf microbiota. The blocking oligo approach has potential to make new questions in a variety of study systems more tractable by making amplicon sequencing more targeted, leading to deeper, systems-based insights into microbial discovery.