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Enregistrement W3087491954 · doi:10.3390/ijerph17186813

Effect of Urban Wastewater Discharge on the Abundance of Antibiotic Resistance Genes and Antibiotic-Resistant Escherichia coli in Two Italian Rivers

2020· article· en· W3087491954 sur OpenAlexfundno aff
Fabrizio Pantanella, Itziar Lekunberri, Antonella Gagliardi, Giuseppe Venuto, Alexandre Sànchez-Melsió, Massimo Fabiani, José Luís Balcázar, Serena Schippa, Maria De Giusti, Carles Borrego, Angelo G. Solimini

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundJoint Programming Initiative Water challenges for a changing worldMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaMinisterio de Economía y CompetitividadCentres de Recerca de CatalunyaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésEffluentTetracyclineEscherichia coliAntibiotic resistanceCiprofloxacinWastewaterBiologyVeterinary medicineSewage treatment16S ribosomal RNAAbundance (ecology)MicrobiologyAntibioticsBacteriaEnvironmental scienceEcologyEnvironmental engineeringGeneGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Wastewater treatment plants (WWTPs) are microbial factories aimed to reduce the amount of nutrients and pathogenic microorganisms in the treated wastewater before its discharge into the environment. We studied the impact of urban WWTP effluents on the abundance of antibiotic resistance genes (ARGs) and antibiotic-resistant Escherichia coli (AR-E. coli) in the last stretch of two rivers (Arrone and Tiber) in Central Italy that differ in size and flow volume. Methods: Water samples were collected in three seasons upstream and downstream of the WWTP, at the WWTP outlet, and at sea sites near the river mouth, and analyzed for the abundance of ARGs by qPCR and AR-E. coli using cultivation followed by disk diffusion assays. Results: For all studied genes (16S rRNA, intI1, sul1, ermB, blaTEM, tetW and qnrS), absolute concentrations were significantly higher in the Tiber than in the Arrone at all sampling sites, despite their collection date, but the prevalence of target ARGs within bacterial communities in both rivers was similar. The absolute concentrations of most ARGs were also generally higher in the WWTP effluent with median levels between log 4 and log 6 copies per ml but did not show differences along the studied stretches of rivers. Statistically significant site effect was found for E. coli phenotypic resistance to tetracycline and ciprofloxacin in the Arrone but not in the Tiber. Conclusions: In both rivers, diffuse or point pollution sources other than the studied WWTP effluents may account for the observed resistance pattern, although the Arrone appears as more sensitive to the wastewater impact considering its lower flow volume.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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