量化跨环境的抗生素耐药性风险:用于长期阅读的元基因组分析的L-ARRAP

科学领域:

• 环境微生物学环境微生物学
• 基因组学就是基因组学.
• 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• 抗生素耐药性基因 (ARG) 是一个全球性的健康挑战.
• 目前的ARG风险评估工具仅限于短读序列数据.
• 需要与长读测序技术兼容的工具.

研究的目的:

• 开发一种用于评估抗生素耐药性风险的新型管道,使用长时间读取的测序数据.
• 引入基于长时间阅读的抗生素耐药性风险指数 (L-ARRI) 来量化ARG风险.
• 为了使ARG,移动遗传元素和病原体的全面分析.

主要方法:

• 基于长期阅读的抗生素耐药性风险评估管道 (L-ARRAP) 的开发.
• 利用长读测序来识别ARG,移动遗传元素和人类细菌病原体.
• 整合已识别的元素,以进行全面的风险评分.

主要成果:

• L-ARRAP准确地确定了ARG,并评估了医院废水,湖泊和便样本中的耐药性风险得分.
• 管道有效地区分了消毒前和消毒后废水中的ARG风险.
• L-ARRAP得分与实验室适应的MetaCompare变体 (L-MetaCompare) 有很高的一致性.

结论:

• L-ARRAP是使用长序列阅读进行抗生素耐药性评估的第一个管道.
• 管道在识别和量化ARG风险方面表现强.
• 对于监测各种环境领域的ARG风险,L-ARRAP具有很大的潜力.