Global dispersal and potential sources of antibiotic resistance genes in atmospheric remote depositions
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic resistance has become a major Global Health concern and a better understanding on the global spread mechanisms of antibiotic resistant bacteria (ARB) and intercontinental ARB exchange is needed. We measured atmospheric depositions of antibiotic resistance genes (ARGs) by quantitative (q)PCR in rain/snow collected fortnightly along 4 y. at a remote high mountain LTER (Long-Term Ecological Research) site located above the atmospheric boundary layer (free troposphere). Bacterial composition was characterized by 16S rRNA gene sequencing, and air mass provenances were determined by modelled back trajectories and rain/snow chemical composition. We hypothesize that the free troposphere may act as permanent reservoir and vector for ARB and ARGs global dispersal. We aimed to i) determine whether ARGs are long-range intercontinental and persistently dispersed through aerosols, ii) assess ARGs long-term atmospheric deposition dynamics in a remote high mountain area, and iii) unveil potential diffuse ARGs pollution sources. We showed that the ARGs sul1 (resistance to sulfonamides), tetO (resistance to tetracyclines), and intI1 (a proxy for horizontal gene transfer and anthropogenic pollution) were long-range and persistently dispersed in free troposphere aerosols. Major depositions of tetracyclines resistance matched with intensification of African dust outbreaks. Potential ARB mostly traced their origin back into agricultural soils. Our study unveils that air masses pathways are shaping ARGs intercontinental dispersal and global spread of antibiotic resistances, with potential predictability for interannual variability and remote deposition rates. Because climate regulates aerosolization and long-range air masses movement patterns, we call for a more careful evaluation of the connections between land use, climate change and ARB long-range intercontinental dispersal.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».