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Enregistrement W2779713371

Mixtures effect of antibiotics on soil nitrification and denitrification - an experimental and modelling approach

2017· preprint· en· W2779713371 sur OpenAlexfundno aff
Viviane David, Céline Roose‐Amsaleg, Marjolaine Deschamps, Fabrice Alliot, Olivier Crouzet

Notice bibliographique

RevueProdinra (INRA Bordeaux-Aquitaine) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKillam TrustsUniversity of TorontoMinistère de l'Europe et des Affaires ÉtrangèresInstitut de Recherche pour le Développement
Mots-clésSimultaneous nitrification-denitrificationNitrificationDenitrificationAntibioticsEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryNitrogenOrganic chemistryBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impacts of antibiotic mixtures on microbial ecosystem functions need to be unraveled to\nimprove the environmental risk assessment. This study aims to characterize and predict the\ntoxicity of antibiotic mixtures on soil nitrification and denitrification processes.\nDifferent antibiotics (tetracycline, sulfonamide, macrolide, fluoroquinolone) with distinct\nmechanisms of action, were tested alone and in mixtures by dose-response approaches on\nsoil substrate-induced nitrification (SIN) and minimum inhibitory concentration of soil den-\nitrifier enrichment (MIC-E). Abundance of ammonia-oxidizers (archeal and bacterial) and\ndenitrifiers (clade I and II of N2O-reducers) were investigated by molecular approach. For\nnitrification, the experimental results for different antibiotic mixture ratio were further ana-\nlyzed regarding mathematical modeling interpretation based on the concepts of concentration\naddition (CA) or independent action (IA).\nThe SIN bioassay highlighted bacteriostatic effects at sulfonamide or macrolides concen-\ntrations lower than observed environmental concentrations. The differences in toxicities of\nantibiotics individually tested were explained by the sorption coefficient of the various an-\ntibiotics. Surprisingly, despite different cellular targets of the tested antibiotics, modelling\nmixture analyses revealed few differences in toxicity prediction between IA or CA concepts.\nDenitrification showed a higher tolerance than nitrification to the antibiotics and the lowest\nMIC-E for tetracycline. For nitrification and denitrification, the mixture toxicity was mainly\ndriven by the more toxic compound.\nThe archeal/bacterial nitrifiers ratio was positively related to the magnitude of nitrification\ninhibition; archaea showing invariant abundances while the antibiotic doses increased. The\nabundances of the denitrifier nosZ clade II greatly decreased under any antibiotic exposures\nunlike the nosZ clade I guilds.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,244 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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