Metallic nanoparticles induced antibiotic resistance genes attenuation of leachate culturable microbiota: The combined roles of growth inhibition, ion dissolution and oxidative stress
Notice bibliographique
Résumé
The dissemination and propagation of antibiotic resistance genes (ARGs) is an emerging global health concern, and the potential effects of nanomaterials on ARGs fates have drawn much attention recently. In the current study, the effects of metallic nanoparticles on ARGs occurrence of leachate culturable microbiota were investigated by four typical metal and metal oxide nanoparticles (Cu, Zn, CuO, and ZnO). The ARGs diversity was remarkably decreased during the cultivation and enrichment of leachate microbiota, and their abundances decreased for 1.4-3.2 orders of magnitude. The presence of nanoparticles facilitated the ARGs attenuation, and the magnitude of effects depended on types of nanoparticles and ARGs. Metal oxide nanoparticles caused more remarkable effects than metal nanoparticles. Mechanism analysis indicated that bacterial growth was inhibited, and the dissolved metal ions from nanoparticles partially contributed to nanoparticles decreasing ARGs. Flow cytometry experiments further confirmed that nanoparticles could enter bacterial cells, and then induce excessive reactive oxygen species (ROS) generation and increase membrane permeability. Finally, the possible mechanisms were put forward, and the structural equation models (SEM) differentiated the contribution of different factors shaping ARGs. The dissolved metal ions and growth inhibition caused by nanoparticles decreased ARGs transfer frequencies via exerting excessive metal stress and lowering population density. On the other hand, nanoparticles were incorporated into the cells, and then induced the generation of ROS, which might facilitate ARGs horizontal transfer via increasing membrane permeability, or decrease ARGs via the damage of genomic and plasmid DNA. Therefore, nanoparticles could affect ARGs fates via several ways, and combined effects finally determined the ARGs variations.
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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 | 0,000 |
| 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 ».