A resistome survey across hundreds of freshwater bacterial communities reveals the impacts of veterinary and human antibiotics use
Notice bibliographique
Résumé
Our decreasing ability to fight bacterial infections is a major health concern. It is arising due to the evolution of antimicrobial resistance (AMR) in response to the mis- and overuse of antibiotics in both human and veterinary medicine. Lakes integrate watershed processes and thus may act as receptors and reservoirs of antibiotic resistance genes (ARGs) introduced into the watershed by human activities. The resistome - the diversity of ARGs - under varying anthropogenic watershed pressures has been previously studied either focused on few select genes or few lakes. Here, we link the resistome of ~350 lakes sampled across Canada to human watershed activity, trophic status, as well as point sources of ARG pollution including wastewater treatment plants and hospitals in the watershed. A high percentage of the resistance genes detected was either unimpacted by human activity or highly prevalent in pristine lakes, highlighting the role of AMR in microbial ecology in aquatic systems, as well as a pool of genes available for potential horizontal gene transfer to pathogenic species. Nonetheless, watershed agricultural and pasture area significantly impacted the resistome. Moreover, the number of hospitals and the population density in a watershed, the volume of wastewater entering the lake, as well as the fraction of manure applied in the watershed as fertilizer significantly impacted ARG diversity. Together, these findings indicate that lake resistomes are regularly stocked with resistance genes evolved in the context of both veterinary and human antibiotics use and represent reservoirs of ARGs that require further monitoring.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».