An integrated insight into the response of bacterial communities to anthropogenic contaminants in a river: A case study of the Wonderfonteinspruit catchment area, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial communities in human-impacted rivers and streams are exposed to multiple anthropogenic contaminants, which can eventually lead to biodiversity loss and function. The Wonderfonteinspruit catchment area is impacted by operational and abandoned gold mines, farms, and formal and informal settlements. In this study, we used 16S rRNA gene high-throughput sequencing to characterize bacterial communities in the lower Wonderfonteinspruit and their response to various contaminant sources. The results showed that composition and structure of bacterial communities differed significantly (P<0.05) between less (downstream) and more (upstream) polluted sites. The taxonomic and functional gene dissimilarities significantly correlated with each other, while downstream sites had more distinct functional genes. The relative abundance of Proteobacteria, Bacteroidetes and Actinobacteria was higher at upstream sites, while Acidobacteria, Cyanobacteria, Firmicutes and Verrucomicrobia were prominent at downstream sites. In addition, upstream sites were rich in genera pathogenic and/or potentially pathogenic to humans. Multivariate and correlation analyses suggest that bacterial diversity was significantly (P<0.05) impacted by pH and heavy metals (cobalt, arsenic, chromium, nickel and uranium). A significant fraction (~14%) of the compositional variation was explained by a combination of anthropogenic inputs, of which mining (~6%) was the main contributor to bacterial community variation. Network analysis indicated that bacterial communities had non-random inter- and intra-phyla associations and that the main taxa showed both positive and negative linkages to environmental parameters. Our results suggest that species sorting, due to environmental parameters, was the main process that structured bacterial communities. Furthermore, upstream sites had higher relative abundances of genes involved in xenobiotic degradation, suggesting stronger removal of polycyclic aromatic hydrocarbons and other organic compounds. This study provides insights into the influences of anthropogenic land use on bacterial community structure and functions in the lower Wonderfonteinspruit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».