Metagenomic insights into soil microbial diversity and antibiotic resistance genes in pristine karst tiankeng ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Surveys of microorganisms and antibiotic resistance genes (ARGs) in edaphic systems have centered on those in human-impacted environments, with relatively little information from primitive environments. The karst tiankeng (also known as sinkholes) is the largest negative terrain on the earth’s surface, and the trapped terrain keeps the interior relatively pristine. In this study, three of the most representative tiankeng types (severely, moderately, and non-degraded tiankengs) were selected, and microbial composition, function, and their association with ARGs were determined using metagenetic techniques. The dominant phyla in karst tiankengs were Proteobacteria , Actinobacteria , and Acidobacteria ; the dominant archaea were Crenarchaeota ; and the dominant fungi were Ascomycota . The non-degrade tiankeng maintains a complex and stable microbial network. The major functional profiles of the microorganisms are involved in amino acid metabolism and carbohydrate metabolism. A total of 145 ARGs were annotated, and the dominant ARGs in karst tiankeng were CeoB , AcrB , and MexF. Paraburkholderia , Rhodococcus , Bradyrhizobium, and Agromyces were the main hosts of ARGs in karst tiankengs. Compared with ARGs, microorganisms were more influenced by soil factors. These results provide a novel insight into microbes and ARGs in unexplored karst tiankeng ecosystems. IMPORTANCE Currently, knowledge regarding the origin of antibiotic resistance genes (ARGs) in pristine soil environments remains limited, with some potentially linked to ancestral genetic diversity. In this study, metagenomics was employed to investigate the distribution of ARGs across nine relatively pristine karst tiankengs. We identified the predominant microbial communities and prevalent types of ARGs within these tiankengs. Soil factors primarily influenced the microbial community structure but had little effect on ARGs. This study offers insights for in-depth research on the microbial composition and risk assessment of antibiotic resistance genes within pristine karst tiankeng ecosystems.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».