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Enregistrement W4224936443 · doi:10.1128/aem.00316-22

Responses of the Soil Bacterial Community, Resistome, and Mobilome to a Decade of Annual Exposure to Macrolide Antibiotics

2022· article· en· W4224936443 sur OpenAlexafffund
Liam Brown, Roger Murray, Andrew Scott, Yuan-Ching Tien, Calvin Ho‐Fung Lau, Vera Tai, Edward Topp

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensCanadian Food Inspection AgencyAgriculture and Agri-Food CanadaWestern University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaGovernment of Canada
Mots-clésResistomeAntibioticsMacrolide AntibioticsBiologyMicrobiologySoil microbiologyBacteriaAntibiotic resistanceErythromycinGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biosolids, produced from the treatment of sewage sludge, are rich in plant nutrients and are a valuable alternative to inorganic fertilizer when applied to agricultural soil. However, the use of biosolids in agriculture, which are frequently contaminated with pharmaceuticals, such as macrolide antibiotics, may pose a risk to human health by selecting for antibiotic resistance genes that could be transferred to plant-based food destined for human consumption. The consequences of long-term, repeated macrolide antibiotic exposure on the diversity of the soil bacterial community, resistome, and mobilome were evaluated. At unrealistically high concentrations, macrolide antibiotics alter the overall diversity of the resistome and mobilome, enriching for antibiotic resistance genes and mobile genetic elements of concern to human health. However, at realistic antibiotic concentrations, no effect on these endpoints was observed, suggesting that current biosolids land management practices are unlikely to pose a risk to human health due to macrolide antibiotic contamination alone.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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