Long-term antibiotic exposure in soil is associated with changes in microbial community structure and prevalence of class 1 integrons
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance is one of the most significant challenges facing the global medical community and can be attributed to the use and misuse of antibiotics. This includes use as growth promoters or for prophylaxis and treatment of bacterial infection in intensively farmed livestock from where antibiotics can enter the environment as residues in manure. We characterised the impact of the long-term application of a mixture of veterinary antibiotics alone (tylosin, sulfamethazine and chlortetracycline) on class 1 integron prevalence and soil microbiota composition. Class 1 integron prevalence increased significantly (P < 0.005) from 0.006% in control samples to 0.064% in the treated plots. Soil microbiota was analysed using 16S rRNA gene sequencing and revealed significant alterations in composition. Of the 19 significantly different (P < 0.05) OTUs identified, 16 were of the Class Proteobacteria and these decreased in abundance relative to the control plots. Only one OTU, of the Class Cyanobacteria, was shown to increase in abundance significantly; a curiosity given the established sensitivity of this class to antibiotics. We hypothesise that the overrepresentation of Proteobacteria as OTUs that decreased significantly in relative abundance, coupled with the observations of an increase in integron prevalence, may represent a strong selective pressure on these taxa.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| 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 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 ».