Impact of low-dose ozone nanobubble treatments on antimicrobial resistance genes in pond water
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) poses a significant global health threat as the silent pandemic. Because of the use of antimicrobials in aquaculture systems, fish farms may be potential reservoirs for the dissemination of antimicrobial resistance genes (ARGs). Treatments with disinfectants have been promoted to reduce the use of antibiotics; however, the effect of these types of treatments on AMR or ARGs is not well known. This study aimed to evaluate the effects of low dose ozone treatments (0.15 mg/L) on ARG dynamics in pond water using metagenomic shotgun sequencing analysis. The results suggested that ozone disinfection can increase the relative abundance of acquired ARGs and intrinsic efflux mediated ARGs found in the resistance nodulation cell division (RND) family. Notably, a co-occurrence of efflux and non-efflux ARGs within the same bacterial genera was also observed, with most of these genera dominating the bacterial population following ozone treatments. These findings suggest that ozone treatments may selectively favor the survival of bacterial genera harboring efflux ARGs, which may also have non-efflux ARGs. This study underscores the importance of considering the potential impacts of disinfection practices on AMR gene dissemination particularly in aquaculture settings where disinfectants are frequently used at low levels. Future endeavors should prioritize the evaluation of these strategies, as they may be associated with an increased risk of AMR in aquatic environments.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».