Identifying Antimicrobial Resistant Bacteria in Wastewater Influent Samples
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Antimicrobial resistance (AMR) is a rapidly growing field of research that affects human health more than people may realize. AMR bacteria are characterized by their ability to withstand antibiotic treatment, meaning that the fatality rate of infections is much higher than with regular bacteria. The WHO predicts that AMR related deaths may surpass those caused by cancer by 2050. AMR bacteria develop due to genetic changes in the presence of antibiotics, allowing them to adapt and survive. When AMR genes are present in wastewater, it is an indicator that there may be an increase in AMR bacterial infections. Methods 50 mL samples were collected from three municipal wastewater treatment plants in Amherstview, Ravensview, and Cataraqui Bay. Total coliforms and E. coli were detected from influent samples by culturing bacteria and using colour and fluorescent indicators in a Quantitray assay. E. coli positive Quantitray wells were selected to streak isolates, and their minimum inhibitory concentrations were determined for ampicillin and carbapenem antibiotics. Alongside, the isolates underwent DNA extraction and qPCR analysis with several resistant gene targets. Implications By investigating the phenotypic and genotypic properties of wastewater samples, we can determine the level of resistant bacteria present in treated wastewater considered safe enough to return to the environment. Currently, there are AMR genes present in the final effluent samples, raising concerns about environmental and public health risks. This research shows the need for AMR bacteria removal, as current wastewater treatment does not yet focus on this. Improved strategies should ensure that AMR bacteria from discharged wastewater does not spread in the community. Detection of AMR genes and bacteria in wastewater also warns hospitals to expect more AMR bacterial infections. This builds from research during the COVID-19 pandemic where wastewater was analyzed for SARS-CoV-2 to predict increases of hospitalizations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».