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大規模亜熱帯河川における病原性細菌群集の空間的変動の確率論的決定
Stochastic determination of the spatial variation of potentially pathogenic bacteria communities in a large subtropical river.
PMID: 32388300 DOI: 10.1016/j.envpol.2020.114683.
抄録
水を媒介とする病原菌の組成や集合機構を理解することは、病原性感染を予防し、人の健康を守るために不可欠である。ここでは、中国南部の人間にとって最も重要な水源である珠江の異なる区間から得られた潜在的な病原菌の組成と空間的変動を16S rRNAシークエンシングに基づいて調べた。その結果、潜在的病原菌群集は6系統64属で構成され、主に動物の寄生虫や共生菌（AniP）、ヒトの病原菌全種（HumPA）、細胞内寄生虫（IntCelP）を含む11種類の潜在的病原菌群集をカバーしていることが明らかになった。プロテオバクテリア（75.87％）とクラミジア（20.56％）は菌門レベルで優勢であり、アシネトバクター（35.01％）とロゼモナス（8.24％）は属レベルで優勢であった。多変量解析の結果，珠江の4つの区間で潜在的な病原性細菌群集は有意に異なっていた．物理化学的要因（例：NO-N、浮遊物質）と土地利用（例：都市部や森林）の両方が病原菌群集構造を有意に形成していた。しかし、空間的な影響は、変動分割とパス分析に基づいて、病原体群集の変動により大きく寄与していた。さらに、ヌルモデルを用いた正規化確率比解析により、決定論的なプロセスよりも確率的なプロセスが、潜在的な病原体の空間パターンを制御することで、集合機構を支配していることが示された。結論として、ハイスループットシーケンシングは潜在的病原体のモニタリングに大きな可能性を示し、潜在的病原体群集のより包括的な情報を提供することができた。本研究は、今後の病原性細菌の予防・防除のためのリスク評価において、飛散に関連したプロセスの影響を考慮することの重要性を強調した。
Understanding the composition and assembly mechanism of waterborne pathogen is essential for preventing the pathogenic infection and protecting the human health. Here, based on 16S rRNA sequencing, we investigated the composition and spatial variation of potentially pathogenic bacteria from different sections of the Pearl River, the most important source of water for human in Southern China. The results showed that the potential pathogen communities consisted of 6 phyla and 64 genera, covering 11 categories of potential pathogens mainly involving animal parasites or symbionts (AniP), human pathogens all (HumPA), and intracellular parasites (IntCelP). Proteobacteria (75.87%) and Chlamydiae (20.56%) were dominant at the phylum level, and Acinetobacter (35.01%) and Roseomonas (8.24%) were dominant at the genus level. Multivariate analysis showed that the potential pathogenic bacterial community was significantly different among the four sections in the Pearl River. Both physicochemical factors (e.g., NO-N, and suspended solids) and land use (e.g., urban land and forest) significantly shaped the pathogen community structure. However, spatial effects contributed more to the variation of pathogen community based on variation partitioning and path analysis. Null model based normalized stochasticity ratio analysis further indicated that the stochastic process rather than deterministic process dominated the assembly mechanisms by controlling the spatial patterns of potential pathogens. In conclusion, high-throughput sequencing shows great potential for monitoring the potential pathogens, and provided more comprehensive information on the potentially pathogenic community. Our study highlighted the importance of considering the influences of dispersal-related processes in future risk assessments for the prevention and control of pathogenic bacteria.
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