Impact of UV and Peracetic Acid Disinfection on the Prevalence of Virulence and Antimicrobial Resistance Genes in Uropathogenic Escherichia coli in Wastewater Effluents
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater discharges may increase the populations of pathogens, including Escherichia coli, and of antimicrobial-resistant strains in receiving waters. This study investigated the impact of UV and peracetic acid (PAA) disinfection on the prevalence of virulence and antimicrobial resistance genes in uropathogenic Escherichia coli (UPEC), the most abundant E. coli pathotype in municipal wastewaters. Laboratory disinfection experiments were conducted on wastewater treated by physicochemical, activated sludge, or biofiltration processes; 1,766 E. coli isolates were obtained for the evaluation. The target disinfection level was 200 CFU/100 ml, resulting in UV and PAA doses of 7 to 30 mJ/cm(2) and 0.9 to 2.0 mg/liter, respectively. The proportions of UPECs were reduced in all samples after disinfection, with an average reduction by UV of 55% (range, 22% to 80%) and by PAA of 52% (range, 11% to 100%). Analysis of urovirulence genes revealed that the decline in the UPEC populations was not associated with any particular virulence factor. A positive association was found between the occurrence of urovirulence and antimicrobial resistance genes (ARGs). However, the changes in the prevalence of ARGs in potential UPECs were different following disinfection, i.e., UV appears to have had no effect, while PAA significantly reduced the ARG levels. Thus, this study showed that both UV and PAA disinfections reduced the proportion of UPECs and that PAA disinfection also reduced the proportion of antimicrobial resistance gene-carrying UPEC pathotypes in municipal wastewaters.
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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 ».