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Enregistrement W6908688926 · doi:10.3389/fmicb.2018.00852.s008

Table_1_Human Activity Determines the Presence of Integron-Associated and Antibiotic Resistance Genes in Southwestern British Columbia.XLSX

2018· dataset· en· W6908688926 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistomeMetagenomicsMicrobial geneticsAntibiotic resistanceMicrobiomeIntegraseBacteriaGenePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The dissemination of antibiotic resistant bacteria from anthropogenic sources into the environment poses an emerging public health threat. Antibiotic resistance genes (ARGs) and gene-capturing systems such as integron-associated integrase genes (intI) play a key role in alterations of microbial communities and the spread of antibiotic resistant bacteria into the environment. In order to assess the effect of anthropogenic activities on watersheds in southwestern British Columbia, the presence of putative antibiotic resistance and integrase genes was analyzed in the microbiome of agricultural, urban influenced, and protected watersheds. A metagenomics approach and high-throughput quantitative PCR (HT qPCR) were used to screen for elements of resistance including ARGs and intI. Metagenomic sequencing of bacterial genomic DNA was used to characterize the resistome of microbial communities present in watersheds over a 1-year period. There was a low prevalence of ARGs relative to the microbial population (<1%). Analysis of the metagenomic sequences detected a total of 60 elements of resistance including 46 ARGs, intI1, and groEL/intI1 genes and 12 quaternary ammonium compounds (qac) resistance genes across all watershed locations. The relative abundance and richness of ARGs was found to be highest in agriculture impacted watersheds compared to urban and protected watersheds. A downstream transport pattern was observed in the impacted watersheds (urban and agricultural) during dry months. Similar to other reports, this study found a strong association between intI1 and ARGs (e.g., sul1), an association which may be used as a proxy for anthropogenic activities. Chemical analysis of water samples for three major groups of antibiotics was below the detection limit. However, the high richness and gene copy numbers (GCNs) of ARGs in impacted sites suggest that the effects of effluents on microbial communities are occurring even at low concentrations of antimicrobials in the water column. Antibiotic resistance and integrase genes in a year-long metagenomic study showed that ARGs were driven mainly by environmental factors from anthropogenized sites in agriculture and urban watersheds. Environmental factors such as land-use and water quality parameters accounted for 45% of the variability observed in watershed locations.</p>

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0060,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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