L-norepinephrine induces community shift, oxidative stress response, metabolic reprogramming, and virulence potential in wastewater microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
Neuroendocrine compounds discharged into wastewater systems represent an emerging challenge at the intersection of human physiology and environmental microbiology. l-norepinephrine (L-NE), which has been recognized to potentiate growth of human and animal bacterial pathogens, is discharged in sewage through urine and faeces. While extensive pure culture studies have established l-NE's capacity to modulate bacterial virulence through iron acquisition and quorum sensing pathways, its impact on complex microbial communities, where intricate metabolic networks and interspecies interactions dominate, remains largely unexplored. This knowledge gap is particularly critical as urbanization drives increasing neuroendocrine compound loads in wastewater influents in metropolitan areas. Through parallel treatments of l-NE (1 × 10⁻⁵ M to 1 × 10⁻⁴ M), dextrose, and H₂O₂ in municipal and agricultural wastewater communities, we uncovered sophisticated metabolic and regulatory mechanisms that challenge the conventional understanding of microbial substrate utilization. Despite containing 10-fold less carbon, l-NE treatments achieved superior growth (10⁸ CFU mL⁻¹) while maintaining Pseudomonadaceae-dominated communities. Targeted metaproteomics revealed coordinated upregulation of oxidative stress genes (oxyR, soxRS) and antioxidant enzymes, while proteome-constrained metabolic modeling demonstrated distinct pathway modulation in central carbon and nitrogen metabolism. Notably, when compared to dextrose-supplemented controls, representing typical carbon substrate utilization, l-NE treatments showed similar taxonomic profiles without preferential enrichment of known pathogenic families. However, l-NE significantly enhanced autoinducer gene (luxS, qseC) expression, suggesting increased virulence potential through community-level metabolic reprogramming. These findings reveal l-NE as a potent modulator of microbial community dynamics in engineered ecosystems, with important implications for treatment process stability and downstream environmental impacts.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».