Global diversity and distribution of antibiotic resistance genes in human wastewater treatment systems
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic resistance poses a significant threat to human health, and wastewater treatment plants (WWTPs) are important reservoirs of antibiotic resistance genes (ARGs). Here, we analyze the antibiotic resistomes of 226 activated sludge samples from 142 WWTPs across six continents, using a consistent pipeline for sample collection, DNA sequencing and analysis. We find that ARGs are diverse and similarly abundant, with a core set of 20 ARGs present in all WWTPs. ARG composition differs across continents and is distinct from that of the human gut and the oceans. ARG composition strongly correlates with bacterial taxonomic composition, with Chloroflexi, Acidobacteria and Deltaproteobacteria being the major carriers. ARG abundance positively correlates with the presence of mobile genetic elements, and 57% of the 1112 recovered high-quality genomes possess putatively mobile ARGs. Resistome variations appear to be driven by a complex combination of stochastic processes and deterministic abiotic factors. Wastewater treatment plants are important reservoirs of antibiotic resistance genes (ARGs). Here, the authors analyze ARGs in a global collection of samples from wastewater treatment plants across six continents, providing insights into biotic and abiotic mechanisms that appear to control ARG diversity and distribution.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».