环境抗生素抗性基因研究进展

抗生素耐药性及其在全球范围内的传播已成为国际关注的热点。本文结合最新文献,综述了抗生素抗性基因在环境中的来源、传播、分布以及新型抗性基因的发现等方面的研究进展。环境中抗生素抗性基因的来源主要是环境中细菌的内在抗性基因及随人或动物粪便排到体外的抗性细菌。功能宏基因组学技术的应用极大地丰富了人们对抗生素抗性组学的认知,并已从环境中筛选到多种新型抗性基因。近年来,由于抗生素在医疗以及养殖业中的大量使用,增加了抗性基因在环境中的丰度和多样性,加速了抗性基因在环境中的传播,在多种环境介质(如养殖水域、污水处理厂、河流、沉积物和土壤等)均检测到多种高丰度的抗生素抗性基因。我们建议今后在以下方面开展深入研究:(1)抗性基因传播和扩散的机制;(2)新型抗性基因筛选和抗性机制;(3)抗生素和抗性基因环境风险评估体系等。     

环境微生物的抗生素抗性和抗性组

环境和医疗实践中广泛存在的细菌抗生素抗性已经成为食品安全和人类健康领域的主要威胁。近年来的研究表明,病原菌主要通过水平基因转移而不是基因突变获得抗性,大量的研究支持病原微生物抗生素抗性基因的环境来源。系统论述了环境微生物抗生素抗性起源、进化及病原菌抗性基因与环境抗生素抗性组相互之间的交叉传播和水平转移机制,介绍了近年来环境微生物抗生素抗性组生态和进化生物学研究的最新进展和方法学应用。     

宏基因组学在抗生素抗性基因鉴定中的应用

随着宏基因组学技术的不断发展,以及测序成本的下降,基于宏基因组学的抗生素抗性基因(antibiotic resistance genes, ARGs)鉴定技术逐渐成为主流技术。本综述总结了基于宏基因组学的抗生素抗性基因鉴定的主要技术和方法,详细综述了各种鉴定技术的实现流程,并评述了各种方法的优缺点。本研究认为基于功能宏基因组学方法可以发现现有ARGs数据库没有记录的新的抗生素抗性基因。基于机器学习技术比基于AGRs数据库比对和搜索的软件有更高的敏感性和特异性。基于ARGs数据库搜索的方法优点是操作简单,对于生物信息学技能欠缺的研究者选择在线计算工具也是明智的选择。     

成都平原不同种植方式折耳根表面附生细菌群落结构与抗生素抗性基因分析

【目的】分析有机、化肥和野生折耳根表面的附生细菌群落结构和抗生素抗性基因(ARGs),揭示细菌群落结构与ARGs相互关系。【方法】高通量测定16SrRNAV3-V4可变区序列分析样品表面附生细菌群落结构;PCR和qPCR扩增29种ARGs基因分析样品表面ARGs污染情况;冗余分析(RDA)探讨细菌群落结构与ARGs的相互关系。【结果】折耳根表面检测到35个属的细菌,其中有机折耳根表面附生细菌多样性低于化肥和野生折耳根(P0.05);29种被检的ARGs中,有14种在折耳根中被检出,其中有机折耳根含有全部被检出的ARGs,化肥和野生折耳根则含有部分被检出的ARGs。折耳根表面ARGs污染的多样性和丰度显著受到样品表面的菌群结构影响,其中Lactococcus、 Escherichia、Fluviicola、Enterococcus、Sanguibacter和Acidovorax是影响ARGs最主要的菌群。【结论】有机种植极大地改变了折耳根表面附生细菌的群落结构,增加了ARGs的多样性和丰度,对有机折耳根的食品安全带来了潜在威胁。因此,有必要将ARGs污染监测纳入到有机折耳根的食品安全考核范围内。     

环境未培养微生物中新型抗生素的发掘研究进展

抗生素耐药基因的快速扩散和传播导致现有抗生素对耐药致病菌的疗效降低甚至失效,因此迫切需要开发新型抗生素.然而,利用经典的筛选可培养微生物的方法已难以获得新型抗生素.同时,新型抗生素的发掘不仅能为对抗耐药致病菌提供解决方案,还能为挖掘其他天然产物并构建微生物细胞工厂提供理论依据和实践指导.微生物组学和合成生物学的发展为新...     

宏基因组学在微生物抗生素抗性基因检测中的应用

抗生素广泛应用于人类和动物疾病的治疗等过程中。不合理利用和滥用抗生素导致耐药细菌、抗性基因的产生和传播。宏基因组学能够分析不同环境中抗生素抗性基因的多样性,并且完善目前已有的或构建新的宏基因组文库,从而为将来进行基因比对提供有力的参考。本文将综述宏基因组学在人类、动物和环境中微生物抗生素抗性基因检测的应用,以期为未来评估抗性基因风险和解决抗生素耐药性问题提供技术支持。     

环境微生物宏基因组学研究中的生物信息学方法

高通量测序技术的发展促进了组学技术在环境微生物研究中的广泛应用,而宏基因组学是目前最为关键和成熟的组学方法。生物信息学在微生物宏基因组学研究中具有至关重要的作用。它贯穿于宏基因组学的数据收集和存储、数据处理和分析等各个阶段,既是宏基因组学推广的最大瓶颈,也是目前宏基因组学研究发展的关键所在。本文主要介绍和归纳了目前在高通量宏基因组测序中常用的生物信息学分析平台及其重要的信息分析工具。未来几年之内,测序成本的下降和测序深度的增加将进一步增大宏基因组学研究在数据存储、数据处理和数据挖掘层面的难度,因此相应生物信息学技术与方法的研究和发展也势在必行。近期内我们应该首先加强基础性分析和存储平台的建设以方便普通环境微生物研究者使用,同时针对目前生物信息分析的瓶颈步骤和关键任务重点突破,逐步发展。     

环境微生物的宏基因组学研究新进展

宏基因组学以环境中微生物的基因组的总和为研究对象,从而规避了传统方法中绝大部分微生物不能培养的缺陷,因此近年来在环境微生物学研究中得到了广泛应用.本文重点介绍了宏基因组学技术中关键的两类技术:即以罗氏454及Illumina为代表的高通量测序技术和以基因芯片(GeoChip)为代表的基因芯片技术在微生物研究中的应用.测序技术可以发现新物种和新基因,但由于测序深度有限,定量性差,不易发现低丰度物种,且易受污染物干扰.芯片技术很好地克服了这些局限,但不易于发现新基因.本文介绍了这些技术近年来在气候变化、水处理工程系统、极端环境、人体肠道、石油污染修复、生物冶金等方面取得的部分代表性成果.在此基础上,对宏基因组技术在环境微生物研究方面的未来发展方向提出了预判和展望.我们认为由于两种技术各自的优缺点,今后将两类技术结合起来的综合研究会越来越多.另外,由于大量数据的处理方法已成为制约宏基因组学发展的瓶颈,相应的生物信息学技术开发将是未来科研的热点和难点.     

基于宏基因组技术解析南极不同纬度地区土壤抗生素抗性基因的分布与迁移

[目的] 南极洲不同地区环境极端多样,且受人类活动影响不一。本研究旨在探究南极不同纬度地区土壤抗生素抗性基因（ARGs）的分布特征与迁移机制。[方法] 下载南极不同纬度地区及加拿大阿尔伯特地区养殖场附近土壤宏基因组数据集,利用MetaWRAP进行组装,使用CARD、PlasFlow和ICEberg数据库对ARGs与可移动遗传元件（MGEs）进行注释。[结果] 在南极不同纬度地区土壤中,优势菌门为变形菌门、放线菌门、拟杆菌门和厚壁菌门。共注释出25类406种ARGs,以多重耐药类、四环素类及氨基糖苷类抗生素抗性基因为主。NMDS分析结果表明,南极不同纬度地区与养殖场附近土壤中ARGs的分布特征显著不同（ANISOM,P=0.001）。南极高纬度地区ARGs占总基因数的比例为0.28%,显著低于低纬度地区（1.93%,P<0.01）。不同抗生素类型的ARGs呈现不同的区域分布模式,其中硝基咪唑类、氨基糖苷类、糖肽类与大环内酯类ARGs主要分布在南极高纬度地区,四环素类与磺胺类ARGs主要分布在南极低纬度地区（P<0.05）。南极土壤中ARGs的迁移研究表明,质粒携带的ARGs占检测到的ARGs的17%。同时,共发现163个整合与接合元件（ICEs）可携带多抗耐药类、肽类和四环素类等14类ARGs。这些携带ARGs的ICEs主要分布于α-、β-与γ-变形菌纲中。[结论] 南极高纬度与南极低纬度地区土壤中ARGs的分布存在差异性,质粒与ICEs共同介导ARGs的迁移。本研究为进一步了解抗生素时代之前的原始抗性组提供数据基础。     

内蒙古锡林郭勒牧区发酵乳制品抗生素抗性基因多样性

【目的】研究锡林郭勒牧区发酵乳制品中的常见抗生素抗性基因丰度,揭示抗生素在当地的使用情况以及抗性基因对当地生态环境的污染程度,为后续探索环境中抗生素抗性基因来源、传播和扩散机制提供一定的数据基础。【方法】应用荧光定量PCR技术(q-PCR)对采集自内蒙古锡林郭勒牧区的6份传统发酵酸牛乳和5份酸马乳中的抗生素抗性基因进行绝对定量分析。【结果】22种常见抗性基因均有检出,绝对含量范围在(1.028±0.338)-(8.648±0.087)lg(copies/m L)之间。通过对比酸牛乳和酸马乳样品发现,前者红霉素类(erm B)、链霉素类(str A、str B)、万古霉素类(gyr A)、四环素类(tet O)、氟喹诺酮类(yidy)、氯霉素类(cat)抗性基因丰度显著高于后者(P0.05),其余15种常见抗性基因丰度在两组样品之间无显著差异。【结论】发酵乳制品可能是潜在的抗性基因储存库,有必要对上市的发酵乳制品从表型和基因水平进行抗生素抗性分析。     

幽门螺杆菌抗生素耐药机制研究进展

幽门螺杆菌(Helicobacter pylori,H.pylori)感染可引起消化性溃疡、胃粘膜相关淋巴组织淋巴瘤和胃癌。随着抗生素耐药性的问题越来越严重,耐药机制的研究也不断深入。分子检测方法,尤其是核酸检测技术,可高效、快速、准确地检测幽门螺杆菌抗生素耐药基因及突变,对幽门螺杆菌感染的临床治疗发挥重要的指导作用,同时也可对幽门螺杆菌抗生素耐药性进行大规模及时有效监控。本文讨论了关于幽门螺杆菌抗生素耐药机制并着重总结了相关耐药基因及突变。     

抗生素耐药基因在畜禽粪便-土壤系统中的分布、扩散及检测方法

抗生素耐药基因作为一种新型的环境污染物已引起研究者的高度关注。畜禽养殖业长期将抗生素添加到饲料中,在促进动物生长、预防和治疗动物疾病等方面起了重要作用。这些抗生素大多数不能被动物完全吸收,在动物肠道中诱导出耐抗生素细菌和抗生素耐药基因,并随着粪便排出体外。畜禽粪便作为重要的抗生素、耐抗生素细菌和抗生素耐药基因储存库,通过堆粪、施肥等农业活动进入土壤环境中,可刺激土壤中耐抗生素细菌和抗生素耐药基因的富集。耐药基因借助于基因水平转移等方式在土壤介质中进一步传播扩散,甚至进入植物中随食物链传播,对生态环境和人类健康造成极大的威胁。为了正确评估抗生素耐药基因的生态风险,本文结合国内外相关研究,系统阐述了畜禽粪便-土壤系统中抗生素耐药基因的来源、分布及扩散机制,同时探讨了细菌耐药性的主要研究方法,指出堆肥化处理仍是目前去除抗生素耐药基因的主要手段,并对今后的研究方向进行展望。     

牙菌斑培养菌群宏基因组文库构建及抗生素耐药基因筛选

[目的]构建牙菌斑培养菌群宏基因组文库,筛选牙菌斑生物膜中细菌的抗生素耐药基因.[方法]采集20例无龋健康人的集合牙菌斑并进行厌氧培养.提取牙菌斑培养菌群宏基因组构建Fosmid文库.用卡那霉素、四环素及氨苄西林对文库进行筛选,并对筛选到的抗性Fosmid克隆进行末端测序、亚克隆构建、亚克隆测序和序列分析.[结果]构建了牙菌斑培养菌群宏基因组Fosmid文库,插入片段长度在36-48 kb间约有15 120个克隆,插入片段长度小于36 kb的约有3 360个克隆.筛选获得一个氨基糖苷类双功能修饰酶AacA-AphD基因、一个核糖体保护蛋白型四环素耐药基因tet (M)及一个C家族β-内酰胺酶基因.[结论]证实了可以通过构建宏基因组文库的方法来筛选牙菌斑培养菌群中的抗生素耐药基因.     

食物链中抗生素耐药性基因的转移

抗生素的使用,一方面起到预防和治疗疾病的作用,另一方面,饲料、食品和环境中抗生素残留增加,使抗生素耐药性菌产生并进化,从而导致将来治疗某些疾病时无有效抗生素可用,比如,结核病已经卷土重来,而且现在就有许多患者就不能用抗生素治愈。随着人们生活水平的提高,安全、健康问题受到人们广泛的关注和重视。本文初步对耐药性基因在食物链中怎样产生和转移进行综述。     

九龙江河口及厦门污水处理设施抗生素抗性基因污染分析

【目的】近年来由于抗生素的滥用,导致了多药物抗性超级细菌的产生,有关抗生素抗性基因(Antibiotic resistance genes,ARGs)在环境介质中分布、迁移和扩散已经引起人们的广泛关注。针对九龙江河口及厦门污水处理设施抗生素抗性基因污染情况开展研究。【方法】通过定性PCR研究九龙江河口水体、沉积物和厦门污水处理设施活性污泥中4种磺胺类、13种四环素类ARGs及2种整合子基因的污染情况,并选择四环素类tet(W)基因进行克隆文库测序分析。【结果】除tet(O)和tet(S)外,其他基因均被检出。不同环境介质中的ARGs及整合子基因检出率为活性污泥(0.86)>沉积物(0.57)>水体(0.24)。在淡水和淡盐水中,sul(l)、int(1)、tet(A)、tet(C)、tet(E)、tet(M)和tet(W)的检出率要高于海水,表明九龙江上游可能是ARGs的污染源之一。【结论】主成分分析表明污水处理设施是ARGs的高发载体;沉积物是ARGs的稳定载体;而水体中的ARGs易于分解。此外,tet(W)基因克隆文库分析表明,厦门污水处理设施也可能是九龙江河口及厦门沿岸的ARG污染源。     

上海市崇明区猪—土壤界面微生态与抗生素耐药性相关性分析

探究养殖场内育肥猪粪便与土壤的微生物组成和抗生素耐药基因构成,并挖掘之间的关联。

选择上海市崇明区5家猪养殖场,采集猪粪便和土壤样本,使用Illumina NovaSeq 6000高通量测序平台进行全基因组鸟枪法测序。通过主坐标分析、LEfSe分析、共现网络分析和统计学检验,探究样本微生物组成、多样性特征和抗生素耐药基因之间的关系。

猪粪便中的主要微生物包括拟杆菌门、厚壁菌门、变形菌门和放线菌门,主要耐药基因类型包括多药耐药类、四环素类、糖肽类、肽类、氟喹诺酮类和β-内酰胺类等。来自同一养猪场的样本在微生物丰度和耐药基因多样性上存在相关性。此外,研究还发现养猪场运作因素如饲料成分、饲养密度和卫生环境等,导致了不同养猪场之间的微生物组成和耐药基因的差异。在猪粪—土壤界面,一些有益微生物之间存在共生关系,具有抑制潜在病原微生物的生长能力,并对土壤微生态产生影响。不同类型的耐药基因之间也存在共生关系。

通过宏基因组学方法研究了猪粪便与土壤中的微生物和耐药基因,揭示了微生物与抗生素耐药基因之间的相关性,提出微生物群是耐药基因谱的重要驱动因素。这一发现为通过微生态调控来预防和控制抗生素耐药性提供了科学依据。