Microbial Biofilm Diversity and Prevalence of Antibiotic Resistance Genes in Drinking Water Distribution System of Peshawar, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of microbial communities harboring antibiotic resistance bacteria and antibiotic resistance genes in the drinking water distribution system pose a significant threat to the aquatic ecosystem and to public health, especially in developing countries. In this study, we have used next-generation sequencing technology to explore bacterial community diversity and the abundance of antibiotic resistance genes in biofilms collected from the drinking water distribution system of Peshawar, the capital city of the Khyber Pakhtunkhwa province of Pakistan. The results showed that Proteobacteria were the most abundant phyla (89.79%) in all biofilm samples, followed by Bacteroidetes (3.48%) and Actinobacteria (2.79%). At genus level, Pseudomonas was the most common (22.45%) in all biofilm samples. Overall, bacterial diversity and richness was higher in biofilm samples collected from the consumer end than the source site. Bacterial diversity was also dependent on the piping material (GI vs. PVC) and water supply (direct vs. indirect). Functional annotation reveals a differential abundance of common metabolic pathways at source and consumer end. Resistome analysis revealed a prevalence of resistance genes against 12 classes of antibiotics in all samples with macrolides resistance being the commonest at the consumer end (42.1%) and fluoroquinolone resistance at the source end (24%). To our knowledge, this is the first study that provides new insight and evidence into the microbial community diversity and antibiotic resistance in the drinking water supply system of Peshawar. These findings may ultimately help the authorities to design and implement effective strategies for controlling biofilms and ensuring a continuous supply of safe drinking water to the community.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».