Invasion dynamics of antimicrobial-resistant E. coli in river biofilms: impacts on the resistome, microbiomes, and horizontal gene transfer
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> River biofilms are exposed to invasion by antibiotic resistant bacteria (ARB) due to episodic or chronic exposure to wastewater, yet the ecological processes determining the fate of invaders and their resistance plasmids remain poorly understood. We experimentally exposed river-grown biofilms, originating from sites with contrasting microbial diversity and wastewater influence, to invasion by a genetically tagged ARB- <italic>E. coli</italic> carrying a transferable IncPα plasmid with the <italic>nptII</italic> resistance gene. Over two weeks, we quantified the dynamics of the invader and its plasmid, using qPCR and the plasmid-to-strain genome ratio in the biofilm as an indicator of horizontal gene transfer (HGT). We further characterized microbiomes and resistomes via 16S rRNA gene sequencing and metagenomics. Independent quantification methods provided highly consistent estimates of invasion dynamics: the invader established transiently across all biofilms, with ARB- <italic>E. coli</italic> abundance peaking within 48h and subsequently declining to near-background levels within 14 days. Plasmid-to-strain genome ratios decreased, indicating limited HGT and progressive plasmid loss. Wastewater-impacted biofilms showed slower declines, suggesting higher plasmid persistence potential in disturbed environments. The total community resistome exhibited pronounced but short-lived shifts whereas indigenous resistomes and microbiome composition remained stable. Yet, in one replicate from the wastewater-impacted site, specific indigenous ARGs of public health relevance increased, indicating that disturbance can promote localized ARG proliferation even without sustained invader establishment. Our results show that interactions between invaders and indigenous biofilm are dynamic and strongly shaped by community composition. This supports the One Health concept, highlighting how environmental context modulates AMR propagation risks in freshwater ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».