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Enregistrement W4412782293 · doi:10.1128/mbio.01672-25

Metagenomic analysis after selective culture enrichment of hospital and community wastewater enhances antimicrobial resistance gene detection

2025· article· en· W4412782293 sur OpenAlexafffund
Nicole Acosta, Jangwoo Lee, María A. Bautista, Srijak Bhatnagar, Carmen Li, Barbara J. Waddell, Emily Au, Puja Pradhan, Rhonda G. Clark, Jon Meddings, Gopal Achari, Johann Pitout, John Conly, Kevin J. Frankowski, Casey R. J. Hubert, Michael D. Parkins

Notice bibliographique

RevuemBio · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesAlberta Health ServicesAthabasca UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGenome AlbertaPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMetagenomicsAntibiotic resistanceWastewaterResistomeDrug resistancePopulationBiotechnologyBiologyMicrobiologyAntibioticsMedicineGeneEnvironmental healthIntegronGeneticsEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance is an accelerating threat to global health. Wastewater-based surveillance (WBS) enables objective, inclusive, and comprehensive assessments of population-level antimicrobial resistance; however, it is limited in its ability to detect rare antibiotic resistance genes (ARG). We compared traditional high-depth metagenomic sequencing of raw wastewater with lower-depth sequencing following semi-selective culture enrichment for gram negatives for rare ARGs in wastewater from two tertiary-care hospitals and two nearby urban neighborhoods. In total, 26 antibiotic resistance gene types (1,225 subtypes) were identified, with beta-lactamase genes being the most prevalent. Resistomes differed between raw and culture-enriched wastewater metagenomes and clustered based on sample type (hospitals versus neighborhoods). Hospital wastewater had higher diversity and a greater abundance of ARGs relative to both raw and culture-enriched neighborhood wastewater metagenomes. Lower coverage sequencing following culture enrichment proved superior to deeper sequencing for identifying rare, clinically relevant targets, including carbapenemase genes. In particular, enrichment with meropenem proved the most sensitive to identifying clinically relevant genes and enabled significant cost savings. ARG WBS has enormous potential for augmenting hospital-based infection prevention and control and antimicrobial stewardship programs.IMPORTANCEAntimicrobial resistance (AMR) poses a considerable burden to healthcare systems and contributes to increased morbidity and mortality. This is expected to further increase with time. AMR surveillance programs are key to understanding and controlling this progressive threat. Wastewater-based surveillance (WBS) is an emerging tool that can be adapted to this end. This study explores the role of metagenomic analysis of WBS with/and without culture enrichment to detect rare antibiotic resistance genes (ARG) of clinically important pathogens across a range of scales. We were able to demonstrate that the resistome of hospitals significantly differs from communities having a greater abundance, and more heterogeneous ARGs. Culture enrichment, particularly with meropenem, improved the detection of clinically relevant ARGs even at lower sequencing depths. WBS is an important tool with the capacity to augment hospital-based infection control and antimicrobial stewardship programs, providing real-time, cost-effective information on the population within.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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