在水環境中，抗生素抗性基因（ARG）的日益流行引起了人們極大的關注，因為它們可能對公共健康構成威脅。一旦細菌獲得耐藥基因，用于治療的抗生素可能就沒有了相應效果。此外，耐藥基因可以通過水平基因轉移(HGT)從一種細菌轉移到另一種細菌。但目前水環境耐藥基因組的環境風險及控制ARG群落的驅動力機制還需要進一步研究。
北京師范大學陳海洋教授與中國科學院水生植物與流域生態重點實驗室、武漢植物園環境基因組學學科組楊玉義研究員等開展合作，研發了一個框架，該框架結合了高通量測序（HTS）分析，基于零模型和機器學習分類工具的方法，以理解環境沉積物中抗生素耐藥基因組的環境風險和控制沉積物ARG群落的生態過程。研究以中國太湖和白洋淀為例。基于HTS的宏基因組學分析揭示了兩個湖泊中存在豐富而多樣的耐藥基因組，包括一些新興的ARG，例如粘菌素和碳青霉烯類抗生素類型。β-多樣性差異指數的比較表明，ARG多樣性表現出明顯的距離衰減模式。使用基于零模型的結果表明，在驅動的ARGs群落的生態過程中，隨機過程比確定性過程貢獻更大。該發現揭示了水生環境中抗生素耐藥組的傳播風險和驅動因素，這可能有助于制定有效的管理策略來控制ARGs的污染。
研究成果以Environmental risk characterization and ecological process determination of bacterial antibiotic resistome in lake sediments為題，發表于國際學術期刊Environment International。
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.envint.2020.106345
圖1 技術框架示意圖
