Biological and Physicochemical Wastewater Treatment Processes Reduce the Prevalence of Virulent Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Effluents discharged from wastewater treatment plants are possible sources of pathogenic bacteria, including Escherichia coli, in the freshwater environment, and determining the possible selection of pathogens is important. This study evaluated the impact of activated sludge and physicochemical wastewater treatment processes on the prevalence of potentially virulent E. coli. A total of 719 E. coli isolates collected from four municipal plants in Québec before and after treatment were characterized by using a customized DNA microarray to determine the impact of treatment processes on the frequency of specific pathotypes and virulence genes. The percentages of potentially pathogenic E. coli isolates in the plant influents varied between 26 and 51%, and in the effluents, the percentages were 14 to 31%, for a reduction observed at all plants ranging between 14 and 45%. Pathotypes associated with extraintestinal pathogenic E. coli (ExPEC) were the most abundant at three of the four plants and represented 24% of all isolates, while intestinal pathogenic E. coli pathotypes (IPEC) represented 10% of the isolates. At the plant where ExPEC isolates were not the most abundant, a large number of isolates were classified as both ExPEC and IPEC; overall, 6% of the isolates were classified in both groups, with the majority being from the same plant. The reduction of the proportion of pathogenic E. coli could not be explained by the preferential loss of one virulence gene or one type of virulence factor; however, the quinolone resistance gene (qnrS) appears to enhance the loss of virulence genes, suggesting a mechanism involving the loss of pathogenicity islands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 ».