Wastewater Treatment Works: A Last Line of Defense for Preventing Antibiotic Resistance Entry Into the Environment
Notice bibliographique
Résumé
With their large, diverse microbial communities chronically exposed to sub-inhibitory antibiotic concentrations, wastewater treatment works (WWTW) have been deemed hotspots for the emergence and dissemination of antimicrobial resistance, with growing concern about the transmission of antibiotic resistance genes (ARGs) and antibiotic resistant bacteria (ARB) into receiving surface waters. This study explored (1) the prevalence of ARG and ARB in local WWTW, (2) the effect of sub-inhibitory antimicrobial exposure on ARG copy numbers in pure cultures from WWTW, and (3) two WWTW with different treatment configurations. For each WWTW, qPCR determined the prevalence of mcr3, sul1, sul2 , and bla KPC during the treatment process, and culture methods were used to enumerate and identify ARB. Bacterial colonies isolated from effluent samples were identified by 16S rDNA sequencing and their respective minimum inhibitory concentrations (MIC) were determined. These were compared to the MICs of whole community samples from the influent, return activated sludge, and effluent of each WWTW. Resistance genes were quantified in 11 isolated cultures before and after exposure to sub-MIC concentrations of target antibiotics. The numbers of ARG and ARB in both WWTW effluents were notably reduced compared to the influent. Sul1 and sul2 gene copies increased in cultures enriched in sub-MIC concentrations of sulfamethoxazole, while bla KPC decreased after exposure to amoxicillin. It was concluded, within the parameters of this study, that WWTW assist in reducing ARG and ARB, but that sub-inhibitory exposure to antimicrobials has a varied effect on ARG copy number in pure cultures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».