Impact of Environmental Sub-Inhibitory Concentrations of Antibiotics, Heavy Metals, and Biocides on the Emergence of Tolerance and Effects on the Mutant Selection Window in E. coli
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria’s ability to withstand the detrimental effects of antimicrobials could occur as resistance or tolerance with the minimum inhibitory concentration, the mutant prevention concentration, and the mutant selection window as salient concepts. Thus, this study assessed the impact of exposure to extremely high doses of ampicillin on the level of persistence and tolerance development in isolates previously exposed to different concentrations of selected antibiotics, biocides, and heavy metals. These isolates were previously exposed to oxytetracycline (OXYTET), amoxicillin (AMX), copper (Cu), zinc (Zn), benzalkonium chloride (BAC) 10, dimethylammonium chloride (DADMAC) 12 and a combination of all the individual pollutants (ALL). The isolates were exposed to very high concentrations (25 × MIC) of ampicillin, and their tolerance was calculated as the time required to kill 99.9% of the bacterial population (MDK99.9). The MDK99.9 increased by 30 to 50% in test isolates (DADMAC, OXYTET, Zinc = 28 h; BAC, Copper = 30 h; amoxycillin, ALL = 26 h) compared to the untreated control. BAC-exposed isolates decreased from 2.5 × 108 CFU/mL to 2.5 × 104 CFU/mL on the second day, displaying the highest tolerance increase. The tolerance appeared to originate from two sources, i.e., stochastic persistence and genetic-induced persistence, involving multiple genes with diverse mechanisms. The mutant selection window of the isolates to ampicillin, amoxicillin, and oxytetracycline also slightly increased compared to the control, indicating the selective survival of persister cells during the 30-day exposure. These findings indicate that bacterial exposure to sub-inhibitory concentrations of environmental chemical stressors may not always result in the development of antimicrobial resistance but could initiate this process by selecting persisters that could evolve into resistant isolates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».