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Enregistrement W2305920654 · doi:10.1093/femsec/fiw052

Aquaculture changes the profile of antibiotic resistance and mobile genetic element associated genes in Baltic Sea sediments

2016· article· en· W2305920654 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCollege of Engineering, Michigan State UniversityMaj ja Tor Nesslingin SäätiöAcademy of FinlandMichigan State University
Mots-clésResistomeBiologyMobile genetic elementsAquacultureEcologyBiotechnologyMicrobiologyGenePlasmidGeneticsFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibiotics are commonly used in aquaculture and they can change the environmental resistome by increasing antibiotic resistance genes (ARGs). Sediment samples were collected from two fish farms located in the Northern Baltic Sea, Finland, and from a site outside the farms (control). The sediment resistome was assessed by using a highly parallel qPCR array containing 295 primer sets to detect ARGs, mobile genetic elements and the 16S rRNA gene. The fish farm resistomes were enriched in transposon and integron associated genes and in ARGs encoding resistance to antibiotics which had been used to treat fish at the farms. Aminoglycoside resistance genes were also enriched in the farm sediments despite the farms not having used aminoglycosides. In contrast, the total relative abundance values of ARGs were higher in the control sediment resistome and they were mainly genes encoding efflux pumps followed by beta-lactam resistance genes, which are found intrinsically in many bacteria. This suggests that there is a natural Baltic sediment resistome. The resistome associated with fish farms can be from native ARGs enriched by antibiotic use at the farms and/or from ARGs and mobile elements that have been introduced by fish farming.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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