Architectural Design Drives the Biogeography of Indoor Bacterial Communities
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Architectural design has the potential to influence the microbiology of the built environment, with implications for human health and well-being, but the impact of design on the microbial biogeography of buildings remains poorly understood. In this study we combined microbiological data with information on the function, form, and organization of spaces from a classroom and office building to understand how design choices influence the biogeography of the built environment microbiome. RESULTS: Sequencing of the bacterial 16S gene from dust samples revealed that indoor bacterial communities were extremely diverse, containing more than 32,750 OTUs (operational taxonomic units, 97% sequence similarity cutoff), but most communities were dominated by Proteobacteria, Firmicutes, and Deinococci. Architectural design characteristics related to space type, building arrangement, human use and movement, and ventilation source had a large influence on the structure of bacterial communities. Restrooms contained bacterial communities that were highly distinct from all other rooms, and spaces with high human occupant diversity and a high degree of connectedness to other spaces via ventilation or human movement contained a distinct set of bacterial taxa when compared to spaces with low occupant diversity and low connectedness. Within offices, the source of ventilation air had the greatest effect on bacterial community structure. CONCLUSIONS: Our study indicates that humans have a guiding impact on the microbial biodiversity in buildings, both indirectly through the effects of architectural design on microbial community structure, and more directly through the effects of human occupancy and use patterns on the microbes found in different spaces and space types. The impact of design decisions in structuring the indoor microbiome offers the possibility to use ecological knowledge to shape our buildings in a way that will select for an indoor microbiome that promotes our health and well-being.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 découle