Antibiotic resistance genes detected in lichens: insights from <i>Cladonia stellaris</i>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Antibiotics are natural compounds produced by microorganisms that have long existed in ecosystems. However, the widespread clinical and agricultural use of antibiotics has intensified selective pressures on bacteria, leading to the proliferation of antibiotic resistance genes (ARGs). The increasing prevalence of these genetic elements in clinical and environmental settings now poses a major global health threat. While ARGs are well documented in anthropogenically influenced environments, their distribution and origins in remote ecosystems, such as boreal forests, remain poorly understood. Here, we investigate the occurrence, diversity and potential origins of ARGs in the boreal lichen Cladonia stellaris. METHODS: We conducted the first targeted assessment of ARGs in lichens by analysing 42 C. stellaris samples from northern and southern lichen woodlands in eastern Canada. Using high-throughput quantitative PCR, we screened for 33 ARGs and three mobile genetic elements (MGEs), quantifying their relative abundance. Bacterial community composition was characterized via 16S rRNA gene sequencing. Statistical analyses evaluated geographical patterns, co-occurrence between ARGs and bacterial taxa, and the influence of latitude on ARG distribution. KEY RESULTS: Ten ARGs conferring resistance to four antibiotic classes (aminoglycosides, beta-lactams, quinolones and sulfonamides), along with one MGE, were detected. The ARGs blaCTX-M-1, qnrB and qepA were highly prevalent, with qepA often surpassing 16S rRNA gene abundance. Only qnrB showed significantly higher abundance in southern samples. Latitude significantly influenced ARG profiles, whereas bacterial community composition did not. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate that C. stellaris harbours diverse ARGs in remote boreal ecosystems with limited anthropogenic influence. Proposed explanations for ARG presence include long-distance dispersal via bioaerosols and endogenous development within lichen microbiomes, yet these remain speculative. Future work incorporating bacterial isolation, whole-genome sequencing, metatranscriptomics, air sampling and metabolomic profiling is necessary to unravel the ecology and evolution of ARGs in natural habitats.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».