Riverine mycobiome dynamics: From South African tributaries to laboratory bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Riverine fungi have the capacity for both pathogenicity, pertinent for countries with elevated immunosuppressed individuals, and bioremediation potential.The purpose was (i) to screen for the presence of clinically relevant riverine fungi and associations with anthropogenic influence, and (ii) the acclimatisation of environmental communities toward potential bioremediation application.Communities were harvested from polluted rivers in Stellenbosch, South Africa, and mycobiomes characterised by high-throughput amplicon sequencing.The remainder of the biomass was inoculated into continuous bioreactors with filtered river water or sterile minimal medium.Seven weeks later, the mycobiomes were re-sequenced.At least nine clinically relevant species were detected, including agents of mycoses belonging to the genus Candida.The occurrence of genera that harbour opportunisticstrains was significantly higher (P = 0.04) at more polluted sites.Moreover, positive correlations occured between some genera and pollution indices, demonstrating the potential of fungi for addition to water quality indicators.Despite biomass increase, almost all pathogens were undetectable after seven weeks, demonstrating less resilience in conditions mimicking rivers.Thus, when screening riverine biomes for bioremediation potential, ambient reactors select against human pathogens.This indicates a transient introduction of allochthonous opportunistic species into rivers due to insufficient sanitation, and the potential of bioremediation strategies that selects for environmental rather than pathogenic traits.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».