Pathogenic Bacteria in Sewage Treatment Plants as Revealed by 454 Pyrosequencing
Notice bibliographique
Résumé
This study applied 454 high-throughput pyrosequencing to analyze potentially pathogenic bacteria in activated sludge from 14 municipal wastewater treatment plants (WWTPs) across four countries (China, U.S., Canada, and Singapore), plus the influent and effluent of one of the 14 WWTPs. A total of 370,870 16S rRNA gene sequences with average length of 207 bps were obtained and all of them were assigned to corresponding taxonomic ranks by using RDP classifier and MEGAN. It was found that the most abundant potentially pathogenic bacteria in the WWTPs were affiliated with the genera of Aeromonas and Clostridium. Aeromonas veronii, Aeromonas hydrophila, and Clostridium perfringens were species most similar to the potentially pathogenic bacteria found in this study. Some sequences highly similar (>99%) to Corynebacterium diphtheriae were found in the influent and activated sludge samples from a saline WWTP. Overall, the percentage of the sequences closely related (>99%) to known pathogenic bacteria sequences was about 0.16% of the total sequences. Additionally, a platform-independent Java application (BAND) was developed for graphical visualization of the data of microbial abundance generated by high-throughput pyrosequencing. The approach demonstrated in this study could examine most of the potentially pathogenic bacteria simultaneously instead of one-by-one detection by other methods.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».