Large Scale Nationwide Screening of Bioavailable Tetracyclines and Arsenic Using Whole-cell Bioreporter from Pangasius and Tilapia Aquaculture System in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a large-scale screening of bioavailable tetracycline (TC) and arsenic (As) was carried out using Whole-Cell biosensor bacteria from the pond surface waters of selected pangasius and tilapia farms across Bangladesh. Bioavailability of Tetracyclines and Arsenic was detected using biosensor bacteria E. coli K12 pTetLux1 and E. coli DH5R (pJAMA-arsR), respectively. 62 samples were within the tetracycline detection limit; others were below the detection limit. The highest concentration 31.27µg/l was found in a pond of Jashore and the lowest concentration 2.57µg/l, was measured from Trishal, Mymensingh. Tetracyclines were detected in 19.57 % of all analyzed samples and varied from below the detection limit to a maximum of 31.27 μg/l. Khulna showed the maximum percentage of detected samples (90%), followed by Mymensingh (52%), Cumilla (27.5%), Jashore (14%), Bogura (14%), and Sathkhira (10%). Bioavailable As were detected in only 5.7% of all analyzed samples. Detectable as samples were higher in number among the collected samples at Madaripur and higher in percentage at Sathkhira (30%) followed by Madaripur (20%), Cumilla (5%), and Gopalgonj (3.2%). The pick level of Arsenic was found in Madaripur, which was 9.45 µg/l and the lowest figure was 2.35 µg/l, found in Cumilla. Though the concentrations of arsenic in groundwater (tube well water) were high in all studied regions, the concentrations of arsenic in pond water were low in every region. The concentration of as in the experimental ponds was neither very high nor in the danger limit. Use of shallow tube well water, fertilizers, drugs, pesticides, and herbicides possessed with as during fish culture might be the source of as contamination. However, extensive use of antibiotics results in the emergence and spread of antibiotic resistance in the aquatic environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».