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Enregistrement W4414511114 · doi:10.1128/spectrum.01626-25

Dynamic airborne mycobiome in the metropolitan city transit system is driven by seasonality and station type

2025· article· en· W4414511114 sur OpenAlexaff
Xin Zhou, Da Li, Xiaowei Lu, Clement K. M. Tsui, Supawadee Ingsriswang, Junmin Liang, Lei Cai

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIndoor Air Quality and Microbial Exposure
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaSeasonalityDiversity (politics)Public transportFungal DiversityPublic healthTransit (satellite)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Subway transit systems serve as the primary transportation mode in metropolitan areas. The quality of the airway in transit plays a crucial role in human health as commuters and workers are exposed to microbes transmitted from passengers and circulated within built environments. The diversity and dynamics of bacterial microbiome in these environments have been relatively well studied. However, the fungal communities remain poorly investigated. In this study, we conducted a year-long comprehensive investigation of the mycobiomes within the world’s second largest subway system and analyzed the seasonal dynamics of fungal composition across intercity hub stations, urban hub stations, and suburban stations. We found a high diversity of the subway mycobiome that varied seasonally and was influenced by various environmental factors, such as particulate matter (PM2.5) levels and average humidity. Fungal diversity was higher in months with elevated PM2.5 pollution. Autumn exhibited increased diversity and peaks in the distribution of human pathogenic fungi. Furthermore, it was determined that station types exert a significant influence on the diversity of pathogenic fungi, with interchange stations (train and airport transfer stations) showing the highest diversity, while suburban stations showed the lowest. The core taxa of the mycobiome comprised several genera including ubiquitous fungi commonly found in soil and outdoor environments (e.g., Alternaria and Cladosporium ), as well as potential plant and human pathogens (e.g., Phoma and Fusarium ), indicating a potential risk to public health. Our study demonstrated the seasonal and spatial dynamics of mycobiomes in the Beijing subway system and revealed the factors/mechanisms that shape the indoor fungal communities. Understanding the patterns and processes of mycobiome community is important for infection prevention and public health management. IMPORTANCE Respiratory infections and allergic reactions caused by airborne fungi have received considerable public attention; however, fungal communities remain poorly investigated. This research performed the first year-long investigation of airborne mycobiome in the world's largest subway system. We found that the fungal diversity peaks in autumn and at stations with higher PM2.5 levels. Intercity hubs exhibit the highest diversity of pathogenic fungi and the least seasonal fluctuation. Suburban stations revealed a reduced diversity of human pathogens but an elevated presence of plant pathogens. Core fungal taxa in subways include both common soil fungi (e.g., Alternaria and Cladosporium ) and potential plant and human pathogens (e.g., Phoma , Fusarium , and Rhinocladiella ) that pose potential health risks. These results are crucial for infection prevention and public health management in city transit systems.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,477

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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