Indirect Evidence of Transposon-Mediated Selection of Antibiotic Resistance Genes in Aquatic Systems at Low-Level Oxytetracycline Exposures
Notice bibliographique
Résumé
Subinhibitory levels of antibiotics can promote the development of antibiotic resistance in bacteria. However, it is unclear whether antibiotic concentrations released into aquatic systems exert adequate pressure to select populations with resistance traits. To examine this issue, 15 mesocosms containing pristine surface water were treated with oxytetracycline (OTC) for 56 days at five levels (0, 5, 20, 50, and 250 microg L(-1)), and six tetracycline-resistance genes (tet(B), tet(L), tet(M), ted(O), tet(Q), and tet(W)), the sum of those genes (tet(R)), "total" 16S-rRNA genes, and transposons (Tn916 and Tn 1545) were monitored using real-time PCR. Absolute water-column resistance-gene abundances did not change at any OTC exposure. However, an increase was observed in the ratio of tet(R) to 16S-rRNA genes in the 250 microg L(-1) OTC units, and an increase in the selection rate of Tc(r) genes (relative to 16S-rRNA genes) was seen when OTC levels were at 20 microg L(-1). Furthermore, tet(M) and Tn916/1545 gene abundances correlated among all treatments (r2 = 0.701, p = 0.05), and there were similar selection patterns of tetR and Tn916/1545 genes relative to the OTC level, suggesting a possible mechanism for retention of specific resistance genes within the systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».