Sub‐inhibitory concentrations of different pharmaceutical products affect the meta‐transcriptome of river biofilm communities cultivated in rotating annular reactors
Notice bibliographique
Résumé
Surface waters worldwide are contaminated by pharmaceutical products that are released into the environment from wastewater treatment plants. Here, we hypothesize that pharmaceutical products have effects on organisms as well as genes related to nutrient cycling in complex microbial communities. To test this hypothesis, biofilms were grown in reactors and subjected low concentrations of three antibiotics [erythromycin, ER, sulfamethoxazole, SL and sulfamethazine, SN) and a lipid regulator (gemfibrozil, GM). Total community RNA was extracted and sequenced together with PCR amplicons of the 16S rRNA gene using 454 pyrosequencing. Exposure to pharmaceutical products resulted in very little change in bacterial community composition at the phylum level based on 16S rRNA gene amplicons, even though some genera were significantly affected. In contrast, large shifts were observed in the active community composition based on taxonomic affiliations of mRNA sequences. Consequently, expression of gene categories related to N, P and C cycling were strongly affected by the presence of pharmaceutical products, with each treatment having specific effects. These results indicate that low pharmaceutical product concentrations rapidly provoke a variety of functional shifts in river bacterial communities. In the longer term these shifts in gene expression and microbial activity could lead to a disruption of important ecosystem processes like nutrient cycling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».