Geographics and bacterial networks differently shape the acquired and latent global sewage resistomes
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance genes (ARGs) have rapidly emerged and spread globally, but the pathways driving their spread remain poorly understood. We analyzed 1240 sewage samples from 351 cities across 111 countries, comparing ARGs known to be mobilized with those identified through functional metagenomics (FG). FG ARGs showed stronger associations with bacterial taxa than the acquired ARGs. Network analyses further confirmed this and showed potential for source attribution of both known and novel ARGs. The FG resistome was more evenly dispersed globally, whereas the acquired resistome followed distinct geographical patterns. City-wise distance-decay analyses revealed that the FG ARGs showed significant decay within countries but not across regions or globally. In contrast, acquired ARGs showed decay at both national and regional scales. At the variant level, both ARG groups had significant national and regional distance-decay effects, but only FG ARGs at a global scale. Additionally, we observed stronger distance effects in Sub-Saharan Africa and East Asia compared to North America. Our findings suggest that differential selection and niche competition, rather than dispersal, shape the global resistome patterns. A limited number of bacterial taxa may act as reservoirs of latent FG ARGs, highlighting the need of targeted surveillance to mitigate future resistance threats.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».