AMR Surveillance and Discovery Using Functional Metagenomics in Ontario Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is an increasing challenge in health care. Wastewater sampling provides a chance to survey regional AMR in a non-invasive way for the contributing population. In this study, functional metagenomic libraries were constructed from total DNA using the mosaic ends tagmentation approach (METa), and the cosmid library construction method, yielding average insert sizes of 2kb and 20-30kb respectively. Shotgun metagenomics is performed in parallel on the wastewater samples to screen for known AMR genes. This approach seeks to determine the current antimicrobial resistance gene (ARG) landscape in the populations reflected by the regional wastewater and, in combination with functional metagenomics, to potentially discover new ARGs. Our research looks at ARG resistance towards some common antibiotics such as Kanamycin, Ampicillin, and Tetracycline while also targeting two carbapenems, Meropenem (MP) and Imipenem (IP). Beta-Lactam antibiotics are a well prescribed and diverse family of antibiotics. IP and MP specifically are used as final interventions for Gram-negative bacteria with other beta-lactam resistance that cause pulmonary infections in cystic fibrosis patients, meningitis, sepsis, and others. Therefore, the initial hosts of choice for these libraries were E. coli and P. putida. In further studies, using other hosts of interest, namely Moraxella catarrhalis and Bacillus subtilis, different ARGs not expressed in P. putida and E. coli can be identified. Clones which contain no known resistance genes will be sub-cloned using transposon mutagenesis to determine the location of the resistance gene and ORFs will be predicted as a first step in investigating potentially novel ARGs.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».