Cultivatable bacterial community in water from Lai Nullah contaminated with household sewage and industrial waste is more diverse and populated compared with nonpolluted water
Notice bibliographique
Résumé
The effect of environmental pollutants on living organisms can be assessed by studying the changes in the indigenous microbial community. Therefore, in this study, cultivatable bacterial community in nonpolluted as well as household sewage and industrially polluted water of Lai Nullah flowing through Islamabad and Rawalpindi, Pakistan was analyzed. Bacterial community composition and population present in the polluted water were significantly different from the nonpolluted water (P < 0.05). Nonpolluted water had much fewer species and population of bacteria compared with polluted water. Sequence analysis of bacterial 16S rRNA gene revealed that Citrobacter freundii, Klebsiella pneumoniae, Escherichia coli, Lactobacillus plantarum, Geobacillus stearothermophilus, Enterococcus faecalis, Acinetobacter guillouiae, Ralstonia sp., Comamonas sp., and Stenotrophomonas maltophilia were specific to the polluted water. On the other hand, Aeromonas veronii, Exiguobacterium sp., and Lysinibacillus macroides were only found in the nonpolluted water. Among measured physicochemical parameters, higher colony count in the polluted water was best correlated with higher biological oxygen demand, phosphate, sodium, and chloride values (Spearman’s rho = 0.85). Concentration of heavy metals such as cadmium, chromium, copper, nickel, and lead were below 0.03 μg·mL−1 at all the study sites. During plate assay, bacterial strains found at polluted sites showed resistance to selected heavy metals with highest minimum inhibitory concentration for lead (8 mmol·L−1) followed by copper (5 mmol·L−1), nickel (3 mmol·L−1), and cadmium (1 mmol·L−1). All the bacterial isolates also showed various levels of resistance against antibiotics ampicillin, tetracycline, ciprofloxacin, and vancomycin using broth microdilution method. Current research provides new insight into the effect of household sewage and the industrially polluted water of Lai Nullah on the indigenous bacteria.
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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 ».