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Enregistrement W4311118696 · doi:10.1186/s40168-022-01405-w

The global distribution and environmental drivers of the soil antibiotic resistome

2022· article· en· W4311118696 sur OpenAlexaff
Manuel Delgado‐Baquerizo, Hang‐Wei Hu, Fernando T. Maestre, Carlos A. Guerra, Nico Eisenhauer, David J. Eldridge, Yong‐Guan Zhu, Qing‐Lin Chen, Pankaj Trivedi, Shuai Du, Thulani P. Makhalanyane, Jay Prakash Verma, Beatriz Gozalo, Victoria Ochoa, Sergio Asensio, Ling Wang, Eli Zaady, Javier Gutiérrez Illán, Christina Siebe, Tine Grebenc, Xiaobing Zhou, Yu‐Rong Liu, Adebola R. Bamigboye, José Luis Blanco‐Pastor, Jorge Durán, Alexandra Rodríguez, Steven D. Mamet, Fernando D. Alfaro, Sebastián Abades, Alberto L. Teixido, Gabriel F. Peñaloza‐Bojacá, Marco A. Molina‐Montenegro, Cristian Torres‐Díaz, Cecilia A. Pérez, Antonio Gallardo, Laura García‐Velázquez, Patrick E. Hayes, Sigrid Neuhauser, Ji‐Zheng He

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónEuropean Regional Development FundMinisterio de Ciencia e InnovaciónAustralian Research CouncilEuropean CommissionBritish Ecological SocietyEcological Society of America
Mots-clésResistomeBiologyMicrobial ecologyMedical microbiologyDistribution (mathematics)AntibioticsEcologySoil microbiologyMicrobiologyBacteriaAntibiotic resistanceSoil waterGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the global distribution and environmental drivers of key microbial functional traits such as antibiotic resistance genes (ARGs). Soils are one of Earth's largest reservoirs of ARGs, which are integral for soil microbial competition, and have potential implications for plant and human health. Yet, their diversity and global patterns remain poorly described. Here, we analyzed 285 ARGs in soils from 1012 sites across all continents and created the first global atlas with the distributions of topsoil ARGs. RESULTS: We show that ARGs peaked in high latitude cold and boreal forests. Climatic seasonality and mobile genetic elements, associated with the transmission of antibiotic resistance, were also key drivers of their global distribution. Dominant ARGs were mainly related to multidrug resistance genes and efflux pump machineries. We further pinpointed the global hotspots of the diversity and proportions of soil ARGs. CONCLUSIONS: Together, our work provides the foundation for a better understanding of the ecology and global distribution of the environmental soil antibiotic resistome. Video Abstract.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations138
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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