Maternal effects shape the seed mycobiome in Quercus petraea

The tree seed mycobiome has received little attention despite its potential role in forest regeneration and health. The aim of the present study was to analyze the processes shaping the composition of seed fungal communities in natural forests as seeds transition from the mother plant to the ground for establishment. We used metabarcoding approaches and confocal microscopy to analyze the fungal communities of seeds collected in the canopy and on the ground in four natural populations of sessile oak (Quercus petraea). Ecological processes shaping the seed mycobiome were inferred using joint species distribution models. Fungi were present in seed internal tissues, including the embryo. The seed mycobiome differed among oak populations and trees within the same population. Its composition was largely influenced by the mother, with weak significant environmental influences. The models also revealed several probable interactions among fungal pathogens and mycoparasites. Our results demonstrate that maternal effects, environmental filtering and biotic interactions all shape the seed mycobiome of sessile oak. They provide a starting point for future research aimed at understanding how maternal genes and environments interact to control the vertical transmission of fungal species that could then influence seed dispersal and germination, and seedling recruitment.Peer reviewe

Comparison and evaluation of bioinformatic and statistical approaches for the analysis of the pathobiome of crop plants

Les interactions entre micro-organismes sous-tendent de nombreux services écosystémiques, y compris la régulation des maladies des plantes cultivées. Un acteur de cette régulation est le pathobiome, défini comme le sous-ensemble des micro-organismes associés à une plante hôte en interaction avec un agent pathogène. L'un des défis actuels consiste à reconstruire les pathobiomes à partir de données de metabarcoding, pour identifier des agents potentiels de biocontrôle et pour surveiller en temps réel leurs réponses aux changements environnementaux. Plusieurs verrous méthodologiques doivent cependant être levés pour atteindre ces objectifs. Tout d’abord, il n’existe pas de consensus concernant l’approche bioinformatique la plus fiable pour déterminer l’identité et l’abondance des micro-organismes présents dans les échantillons végétaux. De plus, les réseaux microbiens construits avec les méthodes actuellement disponibles sont des réseaux d’associations statistiques entre des comptages de séquences, non directement superposables aux réseaux d’interactions (ex : compétition, parasitisme) entre micro-organismes. L’objectif de la thèse était donc de déterminer les approches bioinformatiques et statistiques les plus pertinentes pour reconstruire des réseaux d’interactions microbiennes à partir de données de metabarcoding. Le modèle d’étude était la vigne (Vitis vinifera L. cv. Merlot noir) et l’oïdium de la vigne, Erysiphe necator. Nous avons tout d’abord déterminé l’approche bioinformatique la plus adaptée pour identifier la communauté fongique associée à ce pathogène, en comparant la capacité de 360 pipelines à retrouver la composition d’une communauté artificielle de 189 souches fongiques. DADA2 est apparu comme l’outil le plus performant. Nous avons ensuite évalué l’influence de la pratique culturale (viticulture conventionnelle vs. biologique) sur les communautés fongiques des feuilles et évalué le niveau de réplicabilité des réseaux microbiens construits avec une méthode d’inférence classique, SparCC. La réplicabilité était très faible, jetant ainsi un doute sur l’utilité de ces réseaux pour le biocontrôle et la biosurveillance. Nous avons donc utilisé une nouvelle approche statistique, le modèle PLN, qui permet de prendre en compte la variabilité environnementale, pour explorer finement le pathobiome d’Erysiphe necator. Les interactions microbiennes prédites par le modèle sont en cours de comparaison avec des expériences de confrontations de levures en co-cultures. Une approche alternative, HMSC, a également été testée sur un autre modèle biologique et certaines prédictions ont été confrontées avec succès aux données de la littérature. Les réseaux microbiens, sous réserve d’amélioration des méthodes de reconstruction, pourraient donc être utilisés pour capturer les signaux des interactions biotiques dans le pathobiome.Interactions between microorganisms underpin many ecosystem services, including the regulation of crop diseases. An actor in this regulation is the pathobiome, defined as the subset of microorganisms associated with a host plant in interaction with a pathogen. One of the current challenges is to reconstruct pathobiomes from metabarcoding data, in order to identify potential biocontrol agents and to monitor in real time their responses to environmental changes. However, several methodological hurdles must be overcomed to achieve these objectives. First, there is no consensus on the most reliable bioinformatics approach to determine the identity and abundance of microorganisms present in plant samples. In addition, microbial networks built with currently available methods are networks of statistical associations between sequence counts, not directly related to networks of interactions (e. g. competition, parasitism) between microorganisms. The objective of the thesis was therefore to determine the most relevant bioinformatics and statistical approaches to reconstruct microbial interaction networks from metabarcoding data. The study system was grapevine (Vitis vinifera L. cv. Merlot noir) and the fungal agent of grapevine powdery mildew Erysiphe necator. First, we determined the most appropriate bioinformatics approach to identify the fungal community associated with this pathogen, by comparing the ability of 360 pipelines to recover the composition of an artificial community of 189 fungal strains. DADA2 has emerged as the most powerful tool. We then evaluated the influence of the cropping system (conventional vs. organic viticulture) on foliar fungal communities and assessed the level of replicability of microbial networks built with a standard inference method, SparCC. Replicability was very low, casting doubt on the usefulness of these networks for biocontrol and biomonitoring We therefore used a new statistical approach, the PLN model, which allows us to take into account environmental variability, to finely explore the pathobiome of Erysiphe necator. The microbial interactions predicted by the model are being compared with experiments confronting yeasts in co-cultures. An alternative approach, HMSC, was also tested on another biological model and some predictions were successfully compared with the data in the literature. Microbial networks, provided improved reconstruction methods, could therefore be used to capture signals of biotic interactions in the pathobiome

Comparison and evaluation of bioinformatic and statistical approaches for the analysis of the pathobiome of crop plants

Les interactions entre micro-organismes sous-tendent de nombreux services écosystémiques, y compris la régulation des maladies des plantes cultivées. Un acteur de cette régulation est le pathobiome, défini comme le sous-ensemble des micro-organismes associés à une plante hôte en interaction avec un agent pathogène. L'un des défis actuels consiste à reconstruire les pathobiomes à partir de données de metabarcoding, pour identifier des agents potentiels de biocontrôle et pour surveiller en temps réel leurs réponses aux changements environnementaux. Plusieurs verrous méthodologiques doivent cependant être levés pour atteindre ces objectifs. Tout d’abord, il n’existe pas de consensus concernant l’approche bioinformatique la plus fiable pour déterminer l’identité et l’abondance des micro-organismes présents dans les échantillons végétaux. De plus, les réseaux microbiens construits avec les méthodes actuellement disponibles sont des réseaux d’associations statistiques entre des comptages de séquences, non directement superposables aux réseaux d’interactions (ex : compétition, parasitisme) entre micro-organismes. L’objectif de la thèse était donc de déterminer les approches bioinformatiques et statistiques les plus pertinentes pour reconstruire des réseaux d’interactions microbiennes à partir de données de metabarcoding. Le modèle d’étude était la vigne (Vitis vinifera L. cv. Merlot noir) et l’oïdium de la vigne, Erysiphe necator. Nous avons tout d’abord déterminé l’approche bioinformatique la plus adaptée pour identifier la communauté fongique associée à ce pathogène, en comparant la capacité de 360 pipelines à retrouver la composition d’une communauté artificielle de 189 souches fongiques. DADA2 est apparu comme l’outil le plus performant. Nous avons ensuite évalué l’influence de la pratique culturale (viticulture conventionnelle vs. biologique) sur les communautés fongiques des feuilles et évalué le niveau de réplicabilité des réseaux microbiens construits avec une méthode d’inférence classique, SparCC. La réplicabilité était très faible, jetant ainsi un doute sur l’utilité de ces réseaux pour le biocontrôle et la biosurveillance. Nous avons donc utilisé une nouvelle approche statistique, le modèle PLN, qui permet de prendre en compte la variabilité environnementale, pour explorer finement le pathobiome d’Erysiphe necator. Les interactions microbiennes prédites par le modèle sont en cours de comparaison avec des expériences de confrontations de levures en co-cultures. Une approche alternative, HMSC, a également été testée sur un autre modèle biologique et certaines prédictions ont été confrontées avec succès aux données de la littérature. Les réseaux microbiens, sous réserve d’amélioration des méthodes de reconstruction, pourraient donc être utilisés pour capturer les signaux des interactions biotiques dans le pathobiome.Interactions between microorganisms underpin many ecosystem services, including the regulation of crop diseases. An actor in this regulation is the pathobiome, defined as the subset of microorganisms associated with a host plant in interaction with a pathogen. One of the current challenges is to reconstruct pathobiomes from metabarcoding data, in order to identify potential biocontrol agents and to monitor in real time their responses to environmental changes. However, several methodological hurdles must be overcomed to achieve these objectives. First, there is no consensus on the most reliable bioinformatics approach to determine the identity and abundance of microorganisms present in plant samples. In addition, microbial networks built with currently available methods are networks of statistical associations between sequence counts, not directly related to networks of interactions (e. g. competition, parasitism) between microorganisms. The objective of the thesis was therefore to determine the most relevant bioinformatics and statistical approaches to reconstruct microbial interaction networks from metabarcoding data. The study system was grapevine (Vitis vinifera L. cv. Merlot noir) and the fungal agent of grapevine powdery mildew Erysiphe necator. First, we determined the most appropriate bioinformatics approach to identify the fungal community associated with this pathogen, by comparing the ability of 360 pipelines to recover the composition of an artificial community of 189 fungal strains. DADA2 has emerged as the most powerful tool. We then evaluated the influence of the cropping system (conventional vs. organic viticulture) on foliar fungal communities and assessed the level of replicability of microbial networks built with a standard inference method, SparCC. Replicability was very low, casting doubt on the usefulness of these networks for biocontrol and biomonitoring We therefore used a new statistical approach, the PLN model, which allows us to take into account environmental variability, to finely explore the pathobiome of Erysiphe necator. The microbial interactions predicted by the model are being compared with experiments confronting yeasts in co-cultures. An alternative approach, HMSC, was also tested on another biological model and some predictions were successfully compared with the data in the literature. Microbial networks, provided improved reconstruction methods, could therefore be used to capture signals of biotic interactions in the pathobiome

Comparison and evaluation of bioinformatic and statistical approaches for the analysis of the pathobiome of crop plants

Les interactions entre micro-organismes sous-tendent de nombreux services écosystémiques, y compris la régulation des maladies des plantes cultivées. Un acteur de cette régulation est le pathobiome, défini comme le sous-ensemble des micro-organismes associés à une plante hôte en interaction avec un agent pathogène. L'un des défis actuels consiste à reconstruire les pathobiomes à partir de données de metabarcoding, pour identifier des agents potentiels de biocontrôle et pour surveiller en temps réel leurs réponses aux changements environnementaux. Plusieurs verrous méthodologiques doivent cependant être levés pour atteindre ces objectifs. Tout d’abord, il n’existe pas de consensus concernant l’approche bioinformatique la plus fiable pour déterminer l’identité et l’abondance des micro-organismes présents dans les échantillons végétaux. De plus, les réseaux microbiens construits avec les méthodes actuellement disponibles sont des réseaux d’associations statistiques entre des comptages de séquences, non directement superposables aux réseaux d’interactions (ex : compétition, parasitisme) entre micro-organismes. L’objectif de la thèse était donc de déterminer les approches bioinformatiques et statistiques les plus pertinentes pour reconstruire des réseaux d’interactions microbiennes à partir de données de metabarcoding. Le modèle d’étude était la vigne (Vitis vinifera L. cv. Merlot noir) et l’oïdium de la vigne, Erysiphe necator. Nous avons tout d’abord déterminé l’approche bioinformatique la plus adaptée pour identifier la communauté fongique associée à ce pathogène, en comparant la capacité de 360 pipelines à retrouver la composition d’une communauté artificielle de 189 souches fongiques. DADA2 est apparu comme l’outil le plus performant. Nous avons ensuite évalué l’influence de la pratique culturale (viticulture conventionnelle vs. biologique) sur les communautés fongiques des feuilles et évalué le niveau de réplicabilité des réseaux microbiens construits avec une méthode d’inférence classique, SparCC. La réplicabilité était très faible, jetant ainsi un doute sur l’utilité de ces réseaux pour le biocontrôle et la biosurveillance. Nous avons donc utilisé une nouvelle approche statistique, le modèle PLN, qui permet de prendre en compte la variabilité environnementale, pour explorer finement le pathobiome d’Erysiphe necator. Les interactions microbiennes prédites par le modèle sont en cours de comparaison avec des expériences de confrontations de levures en co-cultures. Une approche alternative, HMSC, a également été testée sur un autre modèle biologique et certaines prédictions ont été confrontées avec succès aux données de la littérature. Les réseaux microbiens, sous réserve d’amélioration des méthodes de reconstruction, pourraient donc être utilisés pour capturer les signaux des interactions biotiques dans le pathobiome.Interactions between microorganisms underpin many ecosystem services, including the regulation of crop diseases. An actor in this regulation is the pathobiome, defined as the subset of microorganisms associated with a host plant in interaction with a pathogen. One of the current challenges is to reconstruct pathobiomes from metabarcoding data, in order to identify potential biocontrol agents and to monitor in real time their responses to environmental changes. However, several methodological hurdles must be overcomed to achieve these objectives. First, there is no consensus on the most reliable bioinformatics approach to determine the identity and abundance of microorganisms present in plant samples. In addition, microbial networks built with currently available methods are networks of statistical associations between sequence counts, not directly related to networks of interactions (e. g. competition, parasitism) between microorganisms. The objective of the thesis was therefore to determine the most relevant bioinformatics and statistical approaches to reconstruct microbial interaction networks from metabarcoding data. The study system was grapevine (Vitis vinifera L. cv. Merlot noir) and the fungal agent of grapevine powdery mildew Erysiphe necator. First, we determined the most appropriate bioinformatics approach to identify the fungal community associated with this pathogen, by comparing the ability of 360 pipelines to recover the composition of an artificial community of 189 fungal strains. DADA2 has emerged as the most powerful tool. We then evaluated the influence of the cropping system (conventional vs. organic viticulture) on foliar fungal communities and assessed the level of replicability of microbial networks built with a standard inference method, SparCC. Replicability was very low, casting doubt on the usefulness of these networks for biocontrol and biomonitoring We therefore used a new statistical approach, the PLN model, which allows us to take into account environmental variability, to finely explore the pathobiome of Erysiphe necator. The microbial interactions predicted by the model are being compared with experiments confronting yeasts in co-cultures. An alternative approach, HMSC, was also tested on another biological model and some predictions were successfully compared with the data in the literature. Microbial networks, provided improved reconstruction methods, could therefore be used to capture signals of biotic interactions in the pathobiome

Comparaison et évaluation d’approches bioinformatiques et statistiques pour l'analyse du pathobiome des plantes cultivées

Interactions between microorganisms underpin many ecosystem services, including the regulation of crop diseases. An actor in this regulation is the pathobiome, defined as the subset of microorganisms associated with a host plant in interaction with a pathogen. One of the current challenges is to reconstruct pathobiomes from metabarcoding data, in order to identify potential biocontrol agents and to monitor in real time their responses to environmental changes. However, several methodological hurdles must be overcomed to achieve these objectives. First, there is no consensus on the most reliable bioinformatics approach to determine the identity and abundance of microorganisms present in plant samples. In addition, microbial networks built with currently available methods are networks of statistical associations between sequence counts, not directly related to networks of interactions (e. g. competition, parasitism) between microorganisms. The objective of the thesis was therefore to determine the most relevant bioinformatics and statistical approaches to reconstruct microbial interaction networks from metabarcoding data. The study system was grapevine (Vitis vinifera L. cv. Merlot noir) and the fungal agent of grapevine powdery mildew Erysiphe necator. First, we determined the most appropriate bioinformatics approach to identify the fungal community associated with this pathogen, by comparing the ability of 360 pipelines to recover the composition of an artificial community of 189 fungal strains. DADA2 has emerged as the most powerful tool. We then evaluated the influence of the cropping system (conventional vs. organic viticulture) on foliar fungal communities and assessed the level of replicability of microbial networks built with a standard inference method, SparCC. Replicability was very low, casting doubt on the usefulness of these networks for biocontrol and biomonitoring We therefore used a new statistical approach, the PLN model, which allows us to take into account environmental variability, to finely explore the pathobiome of Erysiphe necator. The microbial interactions predicted by the model are being compared with experiments confronting yeasts in co-cultures. An alternative approach, HMSC, was also tested on another biological model and some predictions were successfully compared with the data in the literature. Microbial networks, provided improved reconstruction methods, could therefore be used to capture signals of biotic interactions in the pathobiome.Les interactions entre micro-organismes sous-tendent de nombreux services écosystémiques, y compris la régulation des maladies des plantes cultivées. Un acteur de cette régulation est le pathobiome, défini comme le sous-ensemble des micro-organismes associés à une plante hôte en interaction avec un agent pathogène. L'un des défis actuels consiste à reconstruire les pathobiomes à partir de données de metabarcoding, pour identifier des agents potentiels de biocontrôle et pour surveiller en temps réel leurs réponses aux changements environnementaux. Plusieurs verrous méthodologiques doivent cependant être levés pour atteindre ces objectifs. Tout d’abord, il n’existe pas de consensus concernant l’approche bioinformatique la plus fiable pour déterminer l’identité et l’abondance des micro-organismes présents dans les échantillons végétaux. De plus, les réseaux microbiens construits avec les méthodes actuellement disponibles sont des réseaux d’associations statistiques entre des comptages de séquences, non directement superposables aux réseaux d’interactions (ex : compétition, parasitisme) entre micro-organismes. L’objectif de la thèse était donc de déterminer les approches bioinformatiques et statistiques les plus pertinentes pour reconstruire des réseaux d’interactions microbiennes à partir de données de metabarcoding. Le modèle d’étude était la vigne (Vitis vinifera L. cv. Merlot noir) et l’oïdium de la vigne, Erysiphe necator. Nous avons tout d’abord déterminé l’approche bioinformatique la plus adaptée pour identifier la communauté fongique associée à ce pathogène, en comparant la capacité de 360 pipelines à retrouver la composition d’une communauté artificielle de 189 souches fongiques. DADA2 est apparu comme l’outil le plus performant. Nous avons ensuite évalué l’influence de la pratique culturale (viticulture conventionnelle vs. biologique) sur les communautés fongiques des feuilles et évalué le niveau de réplicabilité des réseaux microbiens construits avec une méthode d’inférence classique, SparCC. La réplicabilité était très faible, jetant ainsi un doute sur l’utilité de ces réseaux pour le biocontrôle et la biosurveillance. Nous avons donc utilisé une nouvelle approche statistique, le modèle PLN, qui permet de prendre en compte la variabilité environnementale, pour explorer finement le pathobiome d’Erysiphe necator. Les interactions microbiennes prédites par le modèle sont en cours de comparaison avec des expériences de confrontations de levures en co-cultures. Une approche alternative, HMSC, a également été testée sur un autre modèle biologique et certaines prédictions ont été confrontées avec succès aux données de la littérature. Les réseaux microbiens, sous réserve d’amélioration des méthodes de reconstruction, pourraient donc être utilisés pour capturer les signaux des interactions biotiques dans le pathobiome

Microbial associations and interactions at the plant-climate interface

Microbial associations and interactions at the plant-climate interface. Workshop "Réseaux, Invasions et Emergences", CBG

Microbial associations and interactions at the plant-climate interface

Microbial associations and interactions at the plant-climate interface. Workshop "Réseaux, Invasions et Emergences", CBG

Toward FAIR Representations of Microbial Interactions

Despite an ever-growing number of data sets that catalog and characterize interactions between microbes in different environments and conditions, many of these data are neither easily accessible nor intercompatible. These limitations present a major challenge to microbiome research by hindering the streamlined drawing of inferences across studies. Here, we propose guiding principles to make microbial interaction data more findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR). We outline specific use cases for interaction data that span the diverse space of microbiome research, and discuss the untapped potential for new insights that can be fulfilled through broader integration of microbial interaction data. These include, among others, the design of intercompatible synthetic communities for environmental, industrial, or medical applications, and the inference of novel interactions from disparate studies. Lastly, we envision potential trajectories for the deployment of FAIR microbial interaction data based on existing resources, reporting standards, and current momentum within the community.ISSN:2379-507

Leaf microbiome data for European beech (Fagus sylvatica) at the leaf and canopy scales collected in a gallery forest in South-West France

Key message The datasets describe bacterial and fungal communities of European beech ( Fagus sylvatica ) leaves collected along a vertical gradient in a gallery forest throughout the growing season. They also describe communities in the surrounding environment of beech trees. Dataset access is at https://doi.org/10.7910/DVN/FFHAQU , and associated metadata are available at https://metadata-afs.nancy.inra.fr/geonetwork/srv/fre/catalog.search#/metadata/f17fe848-fc3e-4297-be11-9871b35a1be4 . Both can be used to uncover the dynamics and assembly processes of phyllosphere microbial communities in forest ecosystems.CEnter of the study of Biodiversity in AmazoniaCOntinental To coastal Ecosystems: evolution, adaptability and governanceBiosurveillance Next-Gen des changements dans la structure et le fonctionnement des écosystème

A shotgun metagenomic method to characterise low abundant species and assign precisely taxonomy in complex microbial ecosystems

A first step for a better understanding of complex microbial ecosystems, such as cheese or human gut microbiota, is the characterisation and quantification of their species composition. Once DNA is extracted from samples, two main techniques are usually used: the sequencing of evolutionary conserved genes, such as those coding for the 16S or 18S RNA or ITS, or whole genome shotgun sequencing. The first approach is widely used and provides a rapid view of the ecosystem, but often fails to provide taxonomy information more precise than the genus level. Shotgun metagenomic sequencing approaches may circumvent such issues. They are often based on the use of gene marker sets to discriminate species rapidly and without ambiguity, although the use of a small part of the genomes decreases sensitivity of this approach.We present a new tool that gives encouraging results in the characterisation of low abundance species and may allow distinguishing strains under the subspecies taxonomic assignations. This approach is based on a mapping of metagenomic reads on the whole genomes of a dataset of reference genomes. We then identify species present in the sample based on the number and distribution of reads along each reference genome. Preliminary analyses indicate that we can determine the taxonomy up to the strain level, and identify low abundant species.Our method is complementary to methods based on a set of marker genes. It is computationally more expensive, but can provide a more precise view of the ecosystem. Indeed, methods based on a set of marker genes usually fail to go up to the strain level in the taxonomy identification, and can miss low abundant species if the marker genes are not sequenced at a sufficient depth. We tested our tool on several datasets, including simulated reads and artificial metagenomic dataset in order to test he power and limits of this method. We will present examples on cheese ecosystems