Exploring bacterial pathogen community dynamics in freshwater beach sediments: A tale of two lakes
Notice bibliographique
Résumé
Pathogenic bacteria associated with freshwater ecosystems can pose significant health risks particularly where recreational water use is popular. Common water quality assessments involve quantifying indicator Escherichia coli within the water column but neglect to consider physical and geochemical factors and contributions from the sediment. In this study, we used high-throughput sequencing to investigate sediment microbial communities at four freshwater public beaches in southern Ontario, Canada and analysed community structure, function, and gene expression with relation to geographical characteristics. Our results indicate that beach sediments at the sediment-water interface could serve as potential sources of bacterial contamination under low-energy environments with tightly packed small sediment particles compared with high-energy environments. Further, the absence of pathogens but expression of pathogenic transcripts suggests occurrence of alternate gene acquisition. Pathogenicity at these locations included expression of Salmonella virulence factors, genes involved in pertussis, and antimicrobial resistance. Finally, we introduce a proposed universal bacterial pathogen model to consider the combined and synergistic processes used by these microbes. To our knowledge, this is the first study of its kind to investigate chemolithotrophic activity related to pathogens within bed sediment at freshwater beaches. This work helps advance current understanding of health risks in these environments.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».