Mobiles Resistom mikrobieller Gemeinschaften und antimikrobieller Rückstände aus Trinkwasserversorgungssystemen in Rio de Janeiro, Brasilien

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 19050 (2022) Diesen Artikel zitieren

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Antibiotikaresistenzgene (ARGs) sind aufgrund des übermäßigen Einsatzes von Antibiotika und anderen Schadstoffen in der Umwelt weit verbreitet und stellen eine Gefahr für die Gesundheit von Mensch und Tier dar. In dieser Studie untersuchten wir antimikrobielle Rückstände, Bakterienvielfalt und ARGs in zwei wichtigen Wassereinzugsgebieten, Guandu und São João, die die Stadt Rio de Janeiro in Brasilien mit Trinkwasser versorgen. Darüber hinaus wurden Leitungswasserproben aus drei verschiedenen Städten im Bundesstaat Rio de Janeiro entnommen, darunter auch aus der Metropolregion Rio de Janeiro. In allen Proben wurden Clarithromycin, Sulfamethoxazol und Azithromycin in unbehandeltem Wasser und Trinkwasser gefunden. In den Wassereinzugsgebieten von Guandu und São João wurde eine größere Häufigkeit von Proteobakterien beobachtet, wobei die meisten Sequenzen zur Klasse der Gammaproteobakterien gehörten. Ein Plasmidom-fokussierter Metagenomik-Ansatz ergab 4881 (Guandu), 3705 (São João) und 3385 (Trinkwasser) ARGs, die hauptsächlich mit Effluxsystemen assoziiert sind. Die Gene, die für Metallo-β-Lactamase-Enzyme (blaAIM, blaGIM, blaIMP und blaVIM) kodieren, wurden in den beiden Wassereinzugsgebieten und in Trinkwasserproben nachgewiesen. Darüber hinaus konnten wir erstmals in Brasilien das Vorhandensein der Colistin-Resistenzgene mcr-3 und mcr-4 (beide Wassereinzugsgebiete) sowie mcr-9 (Trinkwasser und Guandu) nachweisen. Unsere Daten unterstreichen die Bedeutung der Einführung von Maßnahmen zur Reduzierung der Entsorgung von Antibiotika und anderen Schadstoffen, die das Auftreten und die Ausbreitung des mikrobiellen Resistoms in Gewässern fördern und mögliche negative Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit vorhersagen können.

Die Umweltauswirkungen, die sich am stärksten auf die Qualität aquatischer Ökosysteme und damit auf die öffentliche Gesundheit auswirken, hängen stark mit unzureichend behandeltem oder unbehandeltem Abwasser zusammen1,2. Wasserverschmutzung kann aufgrund mangelnder Abwasserentsorgung und/oder der unbehandelten Abfallentsorgung aus punktuellen oder diffusen Quellen auftreten3,4.

Mehrere Stoffe gelten als neu auftretende Schadstoffe, darunter neue Pestizide, antimikrobielle Mittel, Körperpflegeprodukte, einige Nebenprodukte aus Wasserdesinfektionsprozessen, Süßstoffe wie Sucralose, Nanomaterialien und einige Mikroorganismen5,6. Jüngste Schätzungen deuten darauf hin, dass antimikrobielle Mittel die Hauptklasse von Medikamenten sind, die einige der größten Auswirkungen auf die Umwelt haben können7.

Antimikrobielle Mittel werden in der Human- und Veterinärmedizin häufig eingesetzt. Allerdings werden etwa 70 bis 80 % der aufgenommenen Dosen unverändert ausgeschieden und in Gewässer eingeleitet, hauptsächlich über das Abwasser von Krankenhäusern und der Pharmaindustrie8. Diese Medikamente werden durch die Abwasserbehandlung nur teilweise entfernt und sind je nach Verbindung immer noch in Konzentrationen zwischen 10 und 1000 ng L−1 im Abwasser zu finden9,10.

Die durch die Abwasserentsorgung in die Umwelt gelangenden antimikrobiellen Stoffe sind selbst in geringen Mengen ein Schlüsselsignal, das die Verbreitung von Genen und damit eine erhöhte Resistenz fördert11. Viele antimikrobielle Mittel sind natürlich biologisch abbaubare Verbindungen, synthetische Arzneimittel wie Chinolone sind jedoch resistenter gegen den biologischen Abbau in der Umwelt. Dies führt zu längeren Auswirkungen auf Bakteriengemeinschaften und zu erheblichen Auswirkungen auf die erhöhte Resistenz. Selbst wenn die antimikrobielle Kontamination beseitigt ist, können die Resistenzdeterminanten aufrechterhalten und innerhalb und zwischen mikrobiellen Populationen verbreitet werden12,13.

Darüber hinaus kann die Entsorgung antimikrobieller Rückstände in Gewässern nicht nur Auswirkungen auf die Artenvielfalt und Funktion von Ökosystemen haben, sondern auch zur Selektion antibiotikaresistenter Bakterien (ARB) führen und die Verbreitung antimikrobieller Resistenzgene (ARG) stimulieren14. Mobile genetische Elemente (MGE), darunter unter anderem Phagen, Plasmide und Transposons, vermitteln diese Ausbreitung15. Insbesondere Plasmide verbreiten sich schnell in der Umwelt und spielen als Vehikel des Gentransfers eine wichtige Rolle in der mikrobiellen Evolution und Anpassung16.

Das Plasmidom ist definiert als die Gesamtheit der Plasmidpopulationen innerhalb einer bestimmten Gemeinschaft17. Die Plasmidomanalyse liefert Informationen über die Zusammensetzung und Struktur des mobilen Resistoms. Daher wird es als vielversprechender Ansatz angesehen, der Informationen über die in der untersuchten mikrobiellen Gemeinschaft vorhandenen Plasmidtypen und die in diesen Plasmiden enthaltenen MGE liefert18.

Die Rolle nichtklinischer Umgebungen bei der zunehmenden Verbreitung von ARBs ist noch nicht vollständig geklärt. Im Allgemeinen lassen sich ARGs nicht leicht aus verschmutzten Gebieten entfernen, selbst wenn der durch Schadstoffe ausgeübte Selektionsdruck wegfällt. Dies könnte auch erklären, warum ARGs häufig in Umgebungen ohne antimikrobielle Mittel vorkommen19,20. Resistenzen gegen antimikrobielle Mittel, die zunächst auf Krankenhäuser beschränkt waren, wurden auch in der natürlichen Umwelt beobachtet, was große Besorgnis hinsichtlich der Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit hervorruft. ARBs und ARGs können in Rohwasserquellen verteilt werden, hauptsächlich durch die Einleitung menschlicher und tierischer Abfälle, Kläranlagen, Krankenhausabwässer und landwirtschaftliche Verfahren wie die Ausbringung von Gülle21,22.

Die vorliegende Studie untersuchte das Vorhandensein, die Verteilung und die Häufigkeit von antimikrobiellen Rückständen und ARGs in zwei wichtigen Wassereinzugsgebieten für die Trinkwasserversorgung der südlichen Zentralregionen des Bundesstaates Rio de Janeiro, Brasilien, einschließlich der Metropolregion der Stadt Rio de Janeiro, Brasilien, unter Verwendung hoher Wassereinzugsgebiete -Leistungsflüssigkeitschromatographie gekoppelt mit Tandem-Massenspektrometrie bzw. einem kulturunabhängigen Ansatz. Unsere Studie könnte relevante Informationen über die Struktur, Komplexität und den Inhalt des Plasmidoms dieser Gewässer liefern, die eine ernsthafte Bedrohung für die menschliche Gesundheit darstellen können.

Die Proben wurden in die Wassereinzugsgebiete São João, Guandu und Trinkwasser eingeteilt. Clarithromycin war das am häufigsten nachgewiesene antimikrobielle Mittel und wurde in 80 % (8/10) der Guandu-Proben, 40 % (4/10) der São João-Proben und 36 % (4/11) der Trinkwasserproben beobachtet. In der ersten Sammlung an der Mündung des Flusses São João wurden Cefoperazon-Konzentrationen > 500 ng L−1 gefunden. Die Sulfamethoxazol-Konzentration, die zur Klasse der Sulfonamide gehört, lag in der zweiten Sammlung in den Flüssen Macacos und Queimados zwischen 47,4 und 340,5 ng L−1. Die Trinkwasserprobe von Unamar wies Werte von 12,5 ng L−1 dieses antimikrobiellen Mittels auf. Azithromycin wurde in den Trinkwasserproben aus Itaguaí, im Fluss Macacos und an der Mündung des Flusses São João in einer Konzentration unter 10 ng L−1 und 49,9 ng L−1 in der zweiten Sammlung im Fluss Queimados gefunden. Troleandomycin und Roxithromycin wurden in der Leblon-Trinkwasserprobe nur in Konzentrationen < 10 ng L−1 nachgewiesen (Abb. 1).

Nachweishäufigkeit und Konzentrationsniveaus von antimikrobiellen Mitteln in gruppierten Proben der Wassereinzugsgebiete São João, Guandu und Trinkwasser.

Es wurden neun Bakterienstämme beobachtet, wobei Proteobakterien in 93,5 % (29/31) der Proben vorherrschten, gefolgt von Actinobakterien und Bacteroidetes. Innerhalb des Stammes der Proteobakterien waren Gammaproteobakterien die vorherrschende Klasse (36 bis 46 %), gefolgt von Alphaproteobakterien (11–13 %). Im Stamm der Bacteroidetes war die Klasse Bacteroidia am häufigsten (12–17 %). Im Stamm der Actinobacteria war die Klasse Actinobacteria am häufigsten (12–14 %) (Abb. 2). Es gab keine signifikanten Unterschiede (p > 0,05) in der Alpha-Diversität mikrobieller Gemeinschaften im Zusammenhang mit der Saisonalität der Probenentnahme. Daher wurden die Proben in die Wassereinzugsgebiete São João, Guandu und Trinkwasser eingeteilt (Abb. 3a).

Relative Häufigkeit der Bakterienzusammensetzung auf Klassenebene in gruppierten Proben der Wassereinzugsgebiete São João, Guandu und Trinkwasser.

Diversitätsindizes (Durchschnittswerte). (A) Vergleich der Alpha-Diversität der operativen taxonomischen Einheit (OTUs) zwischen der Sammlung unbehandelter und behandelter Wasserproben. Shannon-Coverage-Analyse; (B) Vergleich der Alpha-Diversität bakterieller OTUs unter den analysierten Wasserproben. Chao1-Abdeckungsanalyse; (C) Hauptkoordinatenanalyse (PCoA) zwischen Bakteriengemeinschaften im Wassereinzugsgebiet Guandu (grün), im Wassereinzugsgebiet São João (blau) und im Trinkwasser (rot).

Die Auswirkung der Probentypen auf die Diversität der Alphabakterien wurde anhand des Reichtums an OTUs (absolute Anzahl der Taxa), der Diversität und der Uniformität bewertet. Die Bakteriengemeinschaften in den Trinkwasserproben zeigten im Vergleich zu unbehandelten Wasserproben aus den Wassereinzugsgebieten eine geringere Diversität (p < 0,02 mit Shannon-Index) (Abb. 3A und B). Es gab keine statistisch signifikanten Unterschiede zwischen diesen Proben, daher wurden sie zusammengefasst. Die Wasserproben zeigten auch signifikante Unterschiede (p < 0,001) hinsichtlich der Beta-Diversität der Bakteriengemeinschaften. Unterdessen zeigten die Proben nach der Jaccard-Methode keine signifikanten Schwankungen (p < 0,103) (Abb. 3C). Wir glauben, dass die zwischen den Proben beobachteten großen Unterschiede die Umweltbedingungen widerspiegeln, die in diesen aquatischen Lebensräumen sehr dynamisch sind, wie beispielsweise Regenfälle und Abwasserableitungen. Da unser Hauptziel darin bestand, die antimikrobiellen Konzentrationen und das Vorhandensein von ARGs im Plasmidom dieser Proben zu bestimmen, glauben wir, dass keine Notwendigkeit besteht, weitere Proben zu sammeln. Detailliertere Alpha-Diversitätsmessungen sind in der ergänzenden Materialtabelle S1 dargestellt und zeigen, dass der Reichtum der Bakteriengemeinschaft (Chao1), die Diversität (Shannon und Simpson) und die Gleichmäßigkeit (Shannon gerade) zwischen den Proben stark variierten.

Insgesamt wurden 3.490.453 Paired-End-Messungen für das Wassereinzugsgebiet São João, 2.719.506 für Guandu und 3.302.359 Trinkwasserproben generiert. Nach Qualitätskontrolle und Zusammenstellung wurden 6197 Contigs aus dem Wassereinzugsgebiet São João (mittlere Sequenzlänge 2,043 bp), 4866 aus dem Wassereinzugsgebiet Guandu (mittlere Sequenzlänge 4776 bp) und 5185 Contigs aus Trinkwasser (mittlere Sequenzlänge 3255 bp) analysiert. Achtzehn verschiedene Subsysteme, die Gene enthalten, die der Resistenz und Anpassung an antimikrobielle Mittel, Metalle und andere Umweltschadstoffe zugeschrieben werden, wurden laut Analysen in der MG-RAST-Datenbank auf alle Proben verteilt. Während das Guandu-Wassereinzugsgebiet die größte Diversität an Subsystemen aufwies (n = 16), wies São João die geringste Diversität auf (n = 4), während Trinkwasserproben 12 Subsysteme aufwiesen.

57 Prozent der Wassereinzugsgebietssequenzen von São João und 4 Prozent der Guandu-Sequenzen wurden der Cadmiumresistenz zugeschrieben; Dieses System wurde in Trinkwasserproben nicht gefunden. Das Kobalt-Zink-Cadmium_Resistenz-Subsystem, einschließlich Zink-, Kobalt- und Cadmium-Effluxsystemen, die hauptsächlich durch das cusA-Gen und das czc-Operon kodiert werden, wurde in 14 % des Wassereinzugsgebiets von São João, 16 % des Wassereinzugsgebiets von Guandu und 13 % der Trinkwassereinzugsgebiete gefunden Wassersequenzen. Das Vorhandensein genetischer Determinanten des Multidrug_Resistance_Efflux_Pumps-Subsystems wurde auch in den drei Probengruppen (14 % Wassereinzugsgebiet São João, 17 % Wassereinzugsgebiet Guandu, 10 % Trinkwasser) festgestellt, die hauptsächlich aus Mitgliedern der MATE-Familie (Multidrug And Toxic Compound Extrusion) bestehen Proben der Wassereinzugsgebiete São João und Guandu (> 90 %). In den Trinkwasserproben waren die MATE-Familie (37,5 %), die Superfamilie Pumpen der Efflux-Resistenz-Knötchen-Zellteilung (RND), kodiert durch das cmeA-Gen (12,5 %) und das macA/macB-Makrolid-Efflux-System (25 %) enthalten. gefunden (Abb. 4a).

(A) Relative Häufigkeit von Sequenzen im Zusammenhang mit antimikrobiellen Resistenz-Subsystemen und toxischen Verbindungen in gruppierten Proben der Wassereinzugsgebiete São João, Guandu und Trinkwasser; (B) Relative Häufigkeit von ARGs in Bezug auf antimikrobielle Klassen in den drei Probengruppen.

Durch die Suche in der CARD-Datenbank wurden 4.881 antimikrobielle Resistenzgene aus dem Guandu-Wassereinzugsgebiet, 3.705 aus dem São João-Wassereinzugsgebiet und 3.385 aus den Trinkwasserproben annotiert. Diese Analyse ergab die Prävalenz von drei Arten von Resistenzmechanismen: Antibiotika-Efflux, Antibiotika-Zielveränderung/-schutz und Antibiotika-Inaktivierung, gleichmäßig verteilt auf die Proben (Abb. 4b).

Im Allgemeinen kodieren die in den Proben gefundenen ARGs für viele Arten von Proteinen und Enzymen, die eine Resistenz gegen antimikrobielle Mittel verleihen können. Die Gene, die eine Resistenz gegen 4 oder mehr Klassen antimikrobieller Mittel verleihen können, wurden als „Multidrug“ gruppiert, während die weniger häufig vorkommenden antimikrobiellen Klassen (< 1 %) als „Andere“ gruppiert wurden. Resistenzgene gegen Makrolide waren an allen drei Probenahmestellen vorherrschend (15,2 % in São João, 14,9 % in Guandu und 15,3 % im Trinkwasser), gefolgt von ARGs gegen Glykopeptide, Tetracycline, Fluorchinolon, β-Lactame und andere. Die am häufigsten vorkommenden Gene sowohl in Wassereinzugsgebieten als auch in Trinkwasserproben waren macB und tetA(58), die beide mit Effluxsystemen assoziiert sind. Es ist erwähnenswert, dass die Gene blaAIM (Wassereinzugsgebiete Guandu und São João), blaGIM (Trinkwasser, Wassereinzugsgebiete Guandu und São João), blaIMP (Wassereinzugsgebiet Guandu) und blaVIM (Trinkwasser, Wassereinzugsgebiete Guandu und São João) kodieren Metallo-β-Lactamase-Enzyme. Noch überraschender ist das Vorhandensein der Gene mcr-3 (Trinkwasser, Wassereinzugsgebiet Guandu und São João), mcr-4 (Wassereinzugsgebiet Guandu) und mcr-9 (Trinkwasser und Wassereinzugsgebiet Guandu), die eine Resistenz gegen Colistin bewirken können und sind wurde ebenfalls beobachtet, was derzeit als ernstes Problem für die öffentliche Gesundheit gilt.

Der Konsum von kontaminiertem Trinkwasser ist ein wichtiger Weg, über den ARB aus der Umwelt in den menschlichen Darm gelangen22. Aufgrund mangelnder Abwasserbehandlung in den umliegenden Städten sind die Wassereinzugsgebiete von São João und Guandu häufig von einer erhöhten chemischen und fäkalen Verschmutzung betroffen. Daher zielte diese Studie darauf ab, das Vorhandensein antimikrobieller Rückstände in Wasserressourcen zu bestimmen und deren mögliche Auswirkungen auf das mikrobielle Resistom zu bewerten. Antimikrobielle Rückstände in der aquatischen Umwelt können aus Abwässern von Krankenhäusern, Haushalten, ländlichen Gebieten (Aquakultur, Viehzucht)23,24 und der Pharmaindustrie25 stammen.

In dieser Studie wurden Substanzen aus den antimikrobiellen Klassen β-Lactam, Makrolid und Sulfonamid in Proben unbehandelten Wassers nachgewiesen, wobei das Guandu-Wassereinzugsgebiet den höchsten Gehalt an antimikrobiellen Mitteln aufweist. Auch Clarithromycin, Azithromycin und Sulfamethoxazol wurden in Trinkwasserproben gefunden. Es ist erwähnenswert, dass in allen drei Umgebungen Clarithromycin-Rückstände sowie ein hoher Anteil an Resistenzgenen gegen dieses Antibiotikum beobachtet wurden, was auf einen Einfluss des Arzneimittels auf die Ausbreitung von Resistenzgenen schließen lässt26. Darüber hinaus wurden Troleandomycin und Roxithromycin nur in Trinkwasserproben nachgewiesen. Makrolide wie Clarithromycin und Azithromycin werden in der Human- und Tiermedizin häufig eingesetzt und können über landwirtschaftliche Böden und die Ausbringung von Klärschlämmen oder Düngemitteln in Wasserressourcen gelangen27.

Viele antimikrobielle Mittel wurden bereits in mehreren Industrieländern im Trinkwasser in Konzentrationen von im Allgemeinen < 100 ng L−128 nachgewiesen. Auch in Ländern in Europa und Nordamerika wurden hohe Werte von Carbamazepin, Clofibrinsäure und Sulfamethoxazol im Trinkwasser beobachtet29. Unsere Daten zeigten jedoch, dass Cephalexin zwar in 60 % (6/10) der Proben aus Guandu und 20 % (2/10) aus São João in Konzentrationen zwischen < 10 ng L−1 und > 500 ng L− gefunden wurde 1 Im Trinkwasser wurde es nicht nachgewiesen. Einige antimikrobielle Mittel können durch abiotischen oder biotischen Abbau eliminiert werden, ihre fortgesetzte Einführung kann jedoch dazu führen, dass sie in Gewässern pseudopersistent werden29. Das Vorhandensein antimikrobieller Wirkstoffe im Trinkwasser ist auf deren unvollständige Entfernung bei herkömmlichen Behandlungsschritten in Kläranlagen zurückzuführen. Darüber hinaus können antimikrobielle Rückstände die Entstehung und Entwicklung von ARB und ARGs in der Umwelt beschleunigen30.

Wasser stellt auch eine wichtige Möglichkeit zur Verbreitung von Bakterien zwischen verschiedenen Wasserumgebungen dar, einschließlich Süßwasserlebensräumen, die die größte Bakterienvielfalt beherbergen31. Es ist bekannt, dass heterotrophe Prokaryoten eine wichtige Rolle in der Struktur und Dynamik trophischer Netzwerke und der Remineralisierung organischer Materie spielen32. Wir stellen fest, dass die meisten der analysierten Umgebungen (93,5 %; 29/31) von den Phyla Proteobacteria, Actinobacteria und Bacteroidetes dominiert werden. Proteobakterien verfügen über eine große Stoffwechselvielfalt, was ihre Verbreitung in den unterschiedlichsten Umgebungen ermöglicht33.

Ein relevantes Ergebnis unserer Studie war die hohe Häufigkeit von Actinobakterien im Juturnaíba-Staudamm, einer der Gruppen, die am besten dafür bekannt sind, Organismen zu enthalten, die antimikrobielle Mittel und Träger von MDR-Profilen produzieren, und eine der häufigsten Quellen für ARGs34. Actinobakterien verfügen über viele Acetyltransferasen und Phosphotransferasen, die den größten Resistenzmechanismus gegenüber Aminoglykosiden darstellen34.

Physikalische, chemische und biologische Verschmutzung kann die mikrobielle Zusammensetzung beeinflussen und möglicherweise Auswirkungen auf die Wasserqualität und -sicherheit haben. Obwohl die Aufrechterhaltung einer sicheren und zuverlässigen Trinkwasserversorgung von entscheidender Bedeutung ist, werden nur wenige potenziell pathogene Mikroorganismen erkannt und noch weniger werden reguliert35. Die in unserer Studie gezeigte Homogenität zwischen den Bakteriengemeinschaften kann durch den Urbanisierungsprozess erklärt werden, der zur Einleitung großer Mengen unbehandelter Abfälle und Abwässer, die Fäkalien und xenobiotische Verbindungen enthalten, in Gewässer führt36,37. Umgebungen, die nicht betroffen sind, haben eine höhere Prävalenz der Phyla Acidobacteria und Verrucomicrobia36. Außerdem zielt die Aufbereitung von Trinkwasser darauf ab, die mikrobielle Belastung zu reduzieren, was erklärt, warum die Alpha- und Beta-Diversität der mikrobiellen Gemeinschaften in unbehandelten Wassereinzugsgebieten im Vergleich zu den Trinkwassergemeinschaften höher war38,39.

Unsere Plasmidomanalysen ergaben eine hohe Häufigkeit des czc-Effluxsystems (Kobalt-Zink-Cadmium) in allen analysierten Umgebungen. Dieses System ist stark mit Standorten verbunden, die von Öl, Schlamm, Metallen und anderen städtischen Abfällen betroffen sind40. Es bestehen große Bedenken hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen diesem System und der Zunahme antimikrobieller Resistenzen. P. aeruginosa-Stämme, die aus Harnkathetern isoliert wurden, anfällig für Carbapeneme sind und das czc-Operon tragen, zeigten eine Resistenz gegen Imipenem, wenn sie Zink ausgesetzt wurden. Außerdem ergab die Analyse der Kreuzresistenzmechanismen eine Koregulierung der Überexpression von czcR und eine Abnahme der oprD-Expression, die einen Kanal kodiert, der mit der Resistenz gegen Carbapeneme, insbesondere Imipenem, verbunden ist41,42.

Es ist bereits bekannt, dass ARBs den selektiven Drücken, die während des Wasseraufbereitungsprozesses auftreten, standhalten können43. Unterdessen variiert die Entfernung von ARGs je nach Wasseraufbereitungsschema. Chlordesinfektion kann viele ARBs beseitigen, zerstört jedoch nicht ARGs, was zu deren Einleitung in Gewässer führt44,45.

Mehrere in unserer Studie entdeckte ARGs wurden bereits zuvor in Umweltgewässern, Sedimenten und Böden, Trinkwasser und Kläranlagen46,47 gemeldet. Über die Gene blaNDM und blaCTX-M-Typ, die häufig auf mobilen genetischen Elementen wie Plasmiden zu finden sind, wurde bereits weltweit im Trinkwasser berichtet22,48. Wir zeigen auch das Vorhandensein mehrerer Gene, die für MBLs (Metallo-β-Lactamasen), Carbapenemasen und die mcr-Gene (mobile Colistin-Resistenz) kodieren, die eine Resistenz gegen Colistin verleihen und mit Plasmiden assoziiert sind.

Es ist bemerkenswert, dass dies unseres Wissens nach die erste Studie ist, die das Vorhandensein der Gene mcr-3 und mcr-9 in Trinkwasserproben meldet. Einige mcr-ähnliche Gene wurden bereits in Wassersystemen beschrieben, wie z. B. mcr-1, das, obwohl es erstmals in Enterobacteriaceae beschrieben wurde, die aus Tieren, Nahrungsmitteln und Menschen in China isoliert wurden49, bereits in Chinas Wassersystemen entdeckt wurde46. Bisher wurde das Vorhandensein des mcr-9-Gens in Brasilien weder in Bakterienisolaten noch durch metagenomische Studien beschrieben. Obwohl in unserer Studie keine Colistin-Rückstände festgestellt wurden, könnte das Vorkommen von mcr-ähnlichen Genen in den Wassereinzugsgebieten von Guandu und São João und in Trinkwasserproben mit den geringen Mengen an Colistin und/oder anderen Arzneimitteln zusammenhängen, die für die Verbreitung von mcr-Resistenzgenen wichtig sind diese Umgebungen. Stanton et al.50 haben Beweise dafür erbracht, dass Antibiotika in niedrigen Konzentrationen (unterhalb der minimalen Hemmkonzentrationen) die Entstehung und das Fortbestehen von Antibiotikaresistenzen in natürlichen Umgebungen fördern. Tatsächlich wurde Colistin in Brasilien in großem Umfang Tierfutter als Wachstumsförderer bei Rindern, Schweinen und Geflügel zugesetzt51. Das Gleiche wurde in einigen asiatischen Ländern beobachtet, darunter China, Indien, Japan und Vietnam, wo Colistin häufig zur Verbesserung der Gewichtszunahme bei Tieren eingesetzt wird52. In Europa wird es hauptsächlich zur Behandlung von durch Enterobacteriaceae verursachten Infektionen bei Schweinen, Hühnern, Kühen, Schafen und Ziegen eingesetzt53.

Die Produktion des Enzyms β-Lactamase ist der häufigste Mechanismus der bakteriellen Resistenz gegen antimikrobielle β-Lactam-Wirkstoffe53. In dieser Studie wurden die für Carbapenemasen kodierenden Gene nur in einem der untersuchten Wassereinzugsgebiete (Guandu) gefunden. Allerdings wurden gramnegative Bakterien, die Gene für die Resistenz gegen Carbapeneme tragen, bereits aus Proben von Flüssen, Abwässern und Trinkwasser isoliert, was ihr hohes Potenzial für die Verbreitung in der Umwelt unterstreicht54,55.

Zusätzlich zu anderen Carbapenem-Resistenzgenen wurden in der vorliegenden Studie die Gene blaGIM und blaVIM in den Trinkwasserproben gefunden. Im Allgemeinen handelt es sich bei Stämmen, die MBL-Gene tragen, um MDR, die in klinischen Isolaten ein ernstes therapeutisches Problem darstellen. Die Beschreibung von Genen, die für mit MGEs assoziierte MBLs kodieren, hat die Aufmerksamkeit für diese Enzyme erheblich erhöht und sie zu einer der größten Bedrohungen für die menschliche Gesundheit im 21. Jahrhundert gezählt56,57.

Eine weitverbreitete antimikrobielle Resistenz stellt eine ernsthafte Bedrohung für die menschliche Gesundheit dar, da sie mit dem Verlust des therapeutischen Potenzials von Antibiotika und der daraus resultierenden Morbidität und Mortalität verbunden ist58. Derzeit deuten Studien darauf hin, dass chemische Verbindungen, die nicht antimikrobiell sind, auch antimikrobielle Resistenzen auswählen und stimulieren können, wie etwa Schwermetalle59, Desinfektionsmittel60, Desinfektionsnebenprodukte61 und Nanomaterialien62.

Die Aufbereitung von Trinkwasser in Kläranlagen zielt nicht auf die Entfernung von Desinfektionsmitteln ab, und häufig wird eine Restmenge im Versorgungssystem beibehalten, um die Wasserqualität während der Verteilung zu verlängern63. Allerdings werden die Folgen und der selektive Druck solcher Rückstände im Hinblick auf das Vorhandensein von ARGs, ARBs und MGEs normalerweise nicht berücksichtigt. Darüber hinaus entfernen diese Pflanzen antimikrobielle Mittel und Metalle nicht effizient64,65. Daher könnte dieser durch Desinfektion, antimikrobielle Mittel und metallische Wirkstoffe verursachte Selektionsdruck während der gesamten Verteilung anhalten, und Bakterien, die Resistenzdeterminanten tragen oder in der Lage sind, diese zu erwerben, können im Trinkwasser verbleiben11,66.

Die aktuellen Vorschriften sehen keine Überwachung und Kontrolle von ARBs, ARGs und MGEs in Trink- und Abwasser vor. Unsere Daten unterstreichen die Bedeutung der Einführung von Maßnahmen zur Reduzierung der Entsorgung von Antibiotika und anderen Schadstoffen, die die Anreicherung und Aufrechterhaltung des mikrobiellen Resistoms fördern können. Darüber hinaus deuten unsere Daten darauf hin, dass Minderungsstrategien eingeführt werden sollten, um das Risiko antimikrobieller Resistenzen zu verringern und die Wirksamkeit der derzeit verfügbaren antimikrobiellen Wirkstoffe für den Einsatz bei Tieren und Menschen zu verlängern.

Fünf Sammelstellen wurden im Guandu-Wassereinzugsgebiet (22°50′22.11″ S und 43°36′36.70″ O) (Flüsse Queimados, Guandu, Piraí und Macacos und Guandu-Staudamm) und fünf Standorte im São João-Wassereinzugsgebiet (22°37 ′36,60″ S und 42°17′54,36″ O) (Flüsse Capivari, Bacaxá und São João, Flussmündung São João und Juturnaíba-Staudamm). Proben (5 l von jedem Standort) wurden im Abstand von sechs Monaten (Januar und Juni/2015) in sterilen Flaschen gesammelt. Darüber hinaus wurden im Januar/2015 11 Trinkwasserproben aus Haushaltsleitungen (5 l von jedem Punkt) in verschiedenen Stadtteilen (eine Probe pro Stadtteil) in der Stadt Rio de Janeiro (Centro, Copacabana, Ilha do Governador, Jacarepaguá, Jardim Botânico) gesammelt , Leblon, Realengo, Santa Teresa, Vista Alegre) und aus den Kleinstädten Unamar und Itaguaí (eine Probe pro Stadt) im Bundesstaat Rio de Janeiro. Alle Proben wurden in drei Wiederholungen gesammelt und gekühlt, bis sie innerhalb von 24 Stunden im Labor verarbeitet wurden. Alle Experimente wurden mit Kits und internen Kontrollen durchgeführt. Metadaten für alle Proben sind in der ergänzenden Tabelle 2 enthalten.

Das gesamte Trinkwasser wird von der Guandu Water Treatment Plant (GWTP) bereitgestellt. Das GWTP steht im Guinness-Buch als weltweit größte Trinkwasseraufbereitungsanlage in kontinuierlicher Produktion mit einer Durchflussrate von etwa 45.000 l pro Sekunde67. Bei Erreichen des GWTP wird dem Wasser ein chemisches Koagulans und anschließend ein Polyelektrolyt zugesetzt. Wenn das Koagulationsmittel ausreichend dispergiert ist, durchläuft das Wasser hydraulische Flockulatoren, deren kontrollierte Bewegung die Kollision der Partikel und damit die Agglutination fördert, wodurch Flocken entstehen. Anschließend gelangt das Wasser in die Sedimentationsbecken (Dekanter), wo die Geschwindigkeit verringert wird und die bereits gebildeten Flocken mit größerem Gewicht zu Boden sinken. Das geklärte Wasser wird durch Kanäle auf der Blattoberfläche gesammelt und an das Filtersystem verteilt. Die Filter bestehen aus Sandschichten mit einer Körnung, die in der Lage ist, die feinsten Partikel zurückzuhalten, die noch im geklärten Wasser vorhanden sind. Nach der Filterung fließt das Wasser in die Kontaktbecken, wo die Desinfektion unter Zugabe von Chlor erfolgt. Nach der Desinfektion wird das Wasser über unterirdische Kanäle zu den Hochdruckaufzügen geleitet. In diesen Kanälen erfolgt die pH-Korrektur durch Zugabe von Branntkalk. Fluorid wird auch als Hilfsmittel im Kampf gegen Zahnkaries in aufbereitetes Wasser gegeben68.

Amoxicillin-Tryhidrat (AMOX), Ampicillin (AMPI), Cefaclor (CFCL), Cefadroxil (CFDX), Cefalexinhydrat (CFLX), Cefazolin (CFZL), Clarithromycin (CLA), Ciprofloxacinhydrochlorid (CPF), Norfloxacin (NOR), Tetracyclinhydrochlorid (TC) und Sulfamethoxazol (SMZ) waren chemische Referenzsubstanzen aus dem brasilianischen Arzneibuchübereinkommen (Santa Maria, RS, Brasilien). Azithromycin-Dehydrat (AZI), Roxithromycin (ROX), Spiramycin (SPI), Oleandomycin (OLE), Tilmicosin (TILM) und Cefquinomsulfatsalz (CFQN) wurden von Dr. Ehrenstorfer (Augsburg, Deutschland) bezogen. Oxytetracyclin (OTC), Doxycyclinhyclat (DC), Hydrochloridsalze von Chlortetracyclin (CTC) und Demeclocyclin (DMC), Dapson (DAP), Sulfacetamid (SCT), Sulfadimethoxin (SDM), Sulfamerazin (SFM), Sulfamethazin (SMT), Sulfaquinoxalin (SQN), Sulfathiazol (STZ), Tylosintartarat (TYL), Troleandomycin (TRO), Erythromycin (ERY), Cephapirin-Natriumsalz (CPPN), Ceftiofur (CFTF), Cefoperazon (CFPZ), Benzylpenicillin-Natriumsalz (PENG), Oxacillin Natriumsalzhydrat (OXA), Moxifloxacin (MXF) und Ofloxacin (OFX) wurden von der US Pharmacopeial Convention (Rockville, MD, USA) geliefert. Phenoxymethylpenicillin-Kaliumsalz (PENV), Cloxacillin-Natriumsalzhydrat (CLOX), Dicloxacillin-Natriumsalzhydrat (DCLOX) und Nafcillin-Natriumsalz (NAFC) wurden vom WHO Collaborating Centre for Chemical Reference Substances (Stockholm, Schweden) geliefert. Methacyclin (MTC), 4-Epioxytetracyclin (4-EOTC), 4-Epitetracyclin (4-ETC) und 4-Epichlortetracyclinhydrochlorid (4-ECTC) wurden von Acros (Pittsburgh, PA, USA) erworben. Ampicillin-d5 (AMPID5) wurde von Purity Grade Standards (San Francisco, CA, USA) gekauft. Desacetylcephapirin (DESAC) wurde von Bristol-Myers Squibb (New York, USA) geliefert.

Methanol (MeOH) und Acetonitril (ACN) in HPLC-Qualität, Salzsäure (HCl) und Ameisensäure (FOA) in Analysequalität wurden von Merck (Darmstadt, Deutschland) bezogen. Natriumhydroxid (NaOH), Aceton (ACE) und Ascorbinsäure (ASA) wurden von Merck (Darmstadt, Deutschland) bezogen. Ethylendiamintetraessigsäure-Dinatriumdihydrat (EDTA) wurde von Calbiochem (Gibbstown, NJ, USA) erworben. Reinstwasser wurde aus einem Milli-Q-Reinigungssystem (Millipore, Bedford, MA, USA) erhalten.

Die Festphasenextraktion (SPE) wurde mit 60 mg Oasis® HLB-Kartuschen von Waters Corp. (Milford, MA, USA) durchgeführt. Membranfilter aus Polyvinylidenfluorid (PVDF) mit einer Porengröße von 0,22 µm wurden von Millipore (Billerica, MA, USA) bezogen.

Die Stammstandardlösungen wurden so hergestellt, dass eine Konzentration von etwa 1000 μg mL−1 erreicht wurde. Stammlösungen von β-Lactamen (BL) wurden in Wasser hergestellt, jene von Fluorchinolonen (FQ) in 0,03 mol L−1 NaOH. Schließlich wurden Lösungen von Makroliden (MC), Sulfonamiden (SF) und Tetracyclinen (TC) in MeOH hergestellt. Die für jeden Standard eingewogene Menge wurde unter Berücksichtigung von Reinheit, Wassergehalt und Korrekturen an freien Säuren/Basen berechnet. Die Lösungen wurden in Mikroröhrchen überführt und in einem Gefrierschrank bei –70 °C oder darunter gelagert. Als interne Standards wurden DMC und AMPID5 verwendet.

Zwischen- und Arbeitsstandardlösungen wurden in verschiedenen Konzentrationen durch entsprechende Verdünnung der Stammstandardlösungen frisch hergestellt.

Die Extraktionsmethode für antimikrobielle Rückstände basierte auf der Standardmethode der United States Environmental Protection Agency (US EPA) – Methode 169469, mit den von Monteiro et al.70 beschriebenen Modifikationen.

Die Proben wurden zuvor durch Filterpapier und einen 0,22 µm PVDF-Membranfilter filtriert. Ein 50-ml-Aliquot jeder Probe wurde mit 100 ng L−1 der internen Standards versetzt, mit HCl auf pH 2,5 angesäuert und 2 ml 25 mg L-1 EDTA-Stammlösung hinzugefügt. Den Trinkwasserproben wurden 2 ml 625 mg L−1 ASA zugesetzt, um etwaiges Restchlor zu reduzieren. Diese Lösung wurde auf eine Oasis® HLB-Kartusche aufgetragen, die zuvor nacheinander mit 3 ml MeOH, 3 ml Reinstwasser und 3 ml Reinstwasser, angesäuert mit HCl auf pH 2,5, konditioniert worden war. Nach zweimaligem Waschen mit 2 ml Wasser wurden die SPE-Kartuschen 2 Minuten lang vakuumgetrocknet (– 35 kPa). Antimikrobielle Mittel wurden mit drei Portionen von 2 ml MeOH und einer Portion von 2 ml ACE eluiert, wobei nur der Schwerkraftfluss verwendet wurde. 4-ml-Aliquote des Eluats wurden in zwei Zentrifugenröhrchen überführt und mit N2 bei einer Temperatur von bis zu 47 °C zur Trockne eingedampft. Die Rückstände wurden mit 1 ml 0,1 % FOA:MeOH (80:20, Vol./Vol.) für die TC- und SF-Analyse und 1 ml MeOH:H2O (65:35, Vol./Vol.) für die BL-, MC- und FQ-Analyse rekonstituiert , 30 s lang gevortext und durch einen 0,22 µm Polyvinylidenfluorid (PVDF)-Spritzenfilter in bernsteinfarbene Autosamplerfläschchen filtriert.

Die chromatographische Analyse wurde auf einem Shimadzu Prominence HPLC (Kyoto, Japan) durchgeführt, das mit einer quaternären Pumpe (LC-20AD), einem Membranentgaser (DGU-20A5), einem automatischen Probengeber (SIL-20AC) und einem Säulenofen (CTO) ausgestattet war -20AC) und einen Systemcontroller (CBM-20A), der mit der TurboIonSpray®-Quelle an ein Dreifach-Quadrupol-Massenspektrometer (API5000, Applied Biosystems/MDS Sciex, Foster City, CA, USA) angeschlossen ist. Es wurde die LC/MS-Steuerungssoftware Analyst® V1.4.2 verwendet. Die analytische Säule war eine Pursuit™ C18 RS (100 mm × 2 mm Innendurchmesser, 3 µm Partikelgröße, 200 Å) mit einer entsprechenden Vorsäule (Varian, Lake Forest, CA, USA). Die mobilen Phasen A, B und C wurden unter Verwendung von Wasser, ACN bzw. MeOH, jeweils mit 0,1 % FOA, hergestellt. Für die TC- und SF-Methode wurde ein Gradientenelutionsprogramm mit einer Flussrate von 0,15 ml/min bei 25 °C und für BL, MC und FQ ein anderes Gradientenelutionsprogramm mit einer Flussrate von 0,30 ml/min bei 35 °C verwendet C. Das Injektionsvolumen betrug für beide Methoden 25 µL. Der Autosampler wurde auf 4 °C eingestellt. Zur Überwachung von zwei Ionen für jede Substanz wurde die positive Elektrospray-Ionisationstechnik (ESI +) im MRM-Erfassungsmodus (Multiple Reaction Monitoring) verwendet.

Ein Sechs-Punkte-Kalibrierungssatz wurde frisch hergestellt, indem unterschiedliche Mengen an Arbeitsstandardlösungen in Reinstwasser versetzt wurden. Die Analysekurven für alle Analyten im Konzentrationsbereich von 25 bis 1000 ng L−1 wurden erstellt, um die Analyten in Proben zu quantifizieren.

Die chromatographischen Peaks wurden mit dem IntelliQuan-Algorithmus der Analyst®-Software integriert. Für die Erkennung war ein Signal-Rausch-Verhältnis der Peaks von mindestens 3:1 für mindestens zwei Übergänge erforderlich. Relative Retentionszeiten und relative Häufigkeiten zwischen Quantifizierungs- und Bestätigungs-MRM-Übergängen sowohl in mit Matrix angereicherten Standards als auch in Proben wurden als Bestätigungskriterien gemäß den empfohlenen Toleranzen in der Kommissionsentscheidung 2002/657/EG verwendet, die zum Zeitpunkt der Durchführung dieser Arbeit in Kraft war71. Proben galten als kontaminiert, wenn Analyte anhand der Identifizierungskriterien mittels Flüssigchromatographie-Tandem-Massenspektrometrie nachgewiesen wurden und die Konzentrationswerte die Nachweisgrenze (LOD) überschritten.

Wasserproben wurden unter aseptischen Bedingungen durch 0,22 µm Celluloseacetatmembranen (Millipore, USA) filtriert. Alle Experimente wurden mit Kits und internen Kontrollen durchgeführt. DNA wurde mit dem PowerWater DNA Isolation Kit (Qiagen Science, USA) aus den Filtern extrahiert. Zur Herstellung der Amplikonbibliothek wurde die DNA mit einem Qubit 2.0 Fluorometer (ThermoFisher Scientific, USA) quantifiziert und die Proben verdünnt, um eine Konzentration von 5 ng μL−1 pro Probe zu erreichen. Die hypervariable V4-Region des 16S-rRNA-Gens wurde durch PCR unter Verwendung der Primer 16Sf (5′-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3′) und 16Sr (5′-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3′) mit den entsprechenden Barcodes und Adaptern amplifiziert72. PCR-Produkte wurden mit dem ChargeSwitch™ PCR Clean-Up Kit (ThermoFisher Scientific, USA) gereinigt. Jede einzelne Probenbibliothek wurde auf 4 nM verdünnt und dann gepoolt und auf einem MiSeq-System (Illumina Inc. USA) unter Verwendung des 500-Zyklen-MiSeq-Reagenz-v2-Kits paarweise sequenziert.

Die Qualitätsanalyse der Rohdaten wurde mit der FastQC-Software73 durchgeführt und die Filterung von Sequenzen mit einer durchschnittlichen Qualität von mindestens 20 wurde mit dem PRINSEQ-Programm74 durchgeführt. Die Datenanalyse wurde mit QIIME (Quantitative Insights Into Microbial Ecology) 1.9.175 durchgeführt. Die Daten wurden mit der SILVA Ribosomal RNA-Datenbank (nicht redundant) 132 Release72 mit einem maximalen E-Wert von 1e-5 und einer minimalen Identität von 99 % verglichen, wodurch eine Tabelle mit taxonomischen Gruppen erstellt wurde. Statistische Analysen wie Alpha- und Beta-Diversität wurden mithilfe der MicrobiomeAnalyst-Webplattform (https://www.microbiomeanalyst.ca/)76,77 berechnet. Die Diversität der Bakteriengemeinschaften wurde anhand des Chao1-Index und des Simpson-Index bewertet, die für OTUs mit einem evolutionären Abstand von 0,01 (oder 99 % Ähnlichkeit der 16S-rRNA-Gensequenzen) berechnet wurden. Die Hauptkoordinatenanalyse (PCoA) zwischen Bakteriengemeinschaften in den Wassereinzugsgebieten Guandu, São João und im Trinkwasser wurde unter Verwendung der Jaccard-Methode mit PERMANOVA und unter Verwendung der bakteriellen OTUs erstellt.

Plasmid-DNA (pDNA) wurde durch alkalische Lyse mit dem Plasmid Mini Kit (Qiagen Science, USA) gemäß dem Protokoll des Herstellers aus den Filtern extrahiert. pDNA wurde mit Isopropanol präzipitiert und mit 70 % Ethanol gewaschen. Um mögliche Spuren genomischer DNA zu entfernen, wurde das Präzipitat gemäß den Anweisungen des Herstellers mit ATP-abhängiger Plasmid Safe DNase (Epicentre, USA) behandelt46. Die pDNA wurde mit einem Qubit 2.0 Fluorometer (ThermoFisher ScientificTM, USA) gemäß dem Handbuch des Herstellers quantifiziert.

Eine pDNA-Sequenzierungsbibliothek wurde mit dem Nextera XT DNA Library Prep Kit (Illumina Inc. USA) gemäß den Empfehlungen des Herstellers erstellt. Die Paired-End-Sequenzierung wurde mit dem 600 Zyklen Miseq Reagent Kit v.3 auf der MiSeq-Plattform (Illumina Inc. USA) durchgeführt. Sequenzqualitätsprüfungen wurden mit der FastQC-Software73 durchgeführt und eine Sequenzfilterung mit einer durchschnittlichen Qualität von 20 oder höher wurde mit PRINSEQ78 durchgeführt. Contigs wurden mit SPAdes Version 3.1379,80 unter Verwendung der metaSPades-Pipeline zusammengestellt.

Die Sequenzen wurden von der MG-RAST-Plattform (Meta Genome – Rapid Annotation using Subsystem Technology)81 analysiert, wobei die Annotation in mehreren verschiedenen Kategorien, einschließlich Subsystemen, angezeigt werden kann. Ein Subsystem kann als eine Reihe funktionaler Rollen verstanden werden, die einen bestimmten biologischen oder strukturellen Prozess umsetzen82. Die Subsysteme sind in hierarchische Ebenen eingeteilt, sodass Ebene 1 allgemeine katabole und anabole Funktionen (z. B. den DNA-Metabolismus) umfasst und die Ebenen 2 und 3 spezifischere Wege enthalten, wie z. B. antimikrobielle Resistenz und andere Verbindungen83.

Darüber hinaus wurden die Sequenzen mit der Datenbank Comprehensive Antibiotic Resistance Database (CARD)84,85 mit DIAMOND86 verglichen. Es wurden nur Alignments mit einem E-Wert < 1e5, einer Abdeckung > 60 % und einer Aminosäureidentität > 30 % berücksichtigt87.

Dieser Artikel enthält keine von einem der Autoren durchgeführten Studien an Menschen oder Tieren.

Alle in diesem Bericht verwendeten Daten sind in GenBank unter BioProject PRJNA812588 verfügbar (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA812588). Darüber hinaus sind Metagenomsequenzdaten auf MG-RAST unter den Zugangsnummern mgm4919709.3, mgm4919786.3, mgm4919818.3 verfügbar.

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Diese Arbeit wurde von der Coordination for the Improvement of Higher Education Personnel, der Oswaldo Cruz Foundation und dem National Council for Scientific and Technological Development finanziert.

Nationales Institut für Qualitätskontrolle im Gesundheitswesen INCQS/FIOCRUZ, Oswaldo Cruz Foundation, Rio de Janeiro, RJ, 4365, Brasilien

Kayo Bianco, Beatriz Oliveira de Farias, Andressa Silva Gonçalves-Brito, Ana Paula Alves do Nascimento, Mariana Magaldi, Kaylanne Montenegro, Claudia Flores, Samara Oliveira, Mychelle Alves Monteiro, Bernardete Ferraz Spisso, Mararlene Ulberg Pereira, Rosana Gomes Ferreira und Maysa Mandetta Clementine

Staatliche Universität Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasilien

Rodolpho Mattos Albano und Alexander Machado Cardoso

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KB sammelte die Proben, führte experimentelle Arbeiten und Datenanalysen durch und schrieb das Manuskript; BOF führte experimentelle Arbeiten und Datenanalysen durch; ASGB führte experimentelle Arbeiten und Datenanalysen durch; APAN trug zur Datenanalyse und zum Verfassen des Artikels (Überprüfung und Bearbeitung) bei; MM führte experimentelle Arbeiten und Datenanalysen durch; KM trug zur Datenanalyse und zum Verfassen der Arbeit bei; CF führte experimentelle Arbeiten und Datenanalysen durch; SO führte experimentelle Arbeiten und Datenanalysen durch; MAM trug zur experimentellen Arbeit bei; BFS-Datenanalyse und Verfassen der Arbeit (Überprüfung und Bearbeitung); RMA, BFS, MUP, RGF trugen zur experimentellen Arbeit, Datenanalyse und dem Verfassen des Artikels (Rezension und Bearbeitung) bei; AMC trug zur Datenanalyse und zum Verfassen des Artikels bei (Überprüfung und Bearbeitung); MMC war für die Akquise von Fördermitteln, die Projektverwaltung und die Überwachung verantwortlich und trug zum Verfassen der Arbeit bei (Begutachtung und Bearbeitung). Alle Autoren haben das Manuskript gelesen und genehmigt.

Korrespondenz mit dir, Bianco.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Bianco, K., de Farias, BO, Gonçalves-Brito, AS et al. Mobiles Resistom mikrobieller Gemeinschaften und antimikrobieller Rückstände aus Trinkwasserversorgungssystemen in Rio de Janeiro, Brasilien. Sci Rep 12, 19050 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-21040-7

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Eingegangen: 29. März 2022

Angenommen: 22. September 2022

Veröffentlicht: 09. November 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-21040-7

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Mobiles Resistom mikrobieller Gemeinschaften und antimikrobieller Rückstände aus Trinkwasserversorgungssystemen in Rio de Janeiro, Brasilien