4种动物养殖场空气中抗生素耐药菌的生物多样性及群落结构

动物集约化养殖场可向空气环境释放大量微生物,包括抗生素耐药菌甚至是耐药致病菌,危害动物和工人健康并污染周边空气环境.针对以上问题,本研究以四环素和红霉素耐药菌为例,对动物养殖场空气颗粒物负载抗生素耐药菌的生物多样性以及群落结构展开研究.基于高通量测序技术,对比分析动物舍内与舍外颗粒物,以及粪便样品中抗生素耐药菌的生物学差异,并研究驱动以上差异的关键菌属.结果表明,整体上养殖场空气颗粒物负载红霉素耐药菌的生物多样性高于四环素耐药菌,舍内空气颗粒物负载生物的多样性高于粪便样品.细颗粒物和粗颗粒物负载抗生素耐药菌的生物多样性和群落结构均无显著差异.Actinobacteria是导致红霉素耐药菌和其他细菌群落差异的关键菌门之一,Staphylococcus是四环素耐药菌群区别于红霉素耐药菌和全部细菌菌群的关键菌属之一.群落结构研究结果显示,四环素和红霉素耐药菌的优势菌群和群落结构没有显著差异.但粪便和空气颗粒物负载生物的群落结构在属水平上差异显著,优势菌门也有所不同.本研究结果将为准确评估动物养殖场空气环境中抗生素耐药菌污染现状及其生态风险提供基础数据.     

北京雾霾天气生物气溶胶浓度和粒径特征

近年来北京雾霾天气频发,空气颗粒物聚集是导致雾霾天气发生的主要原因之一.作为一种重要的空气颗粒物,生物气溶胶对人体健康存在危害.本研究调查了雾霾天气时,生物气溶胶浓度和粒径分布规律;对其同空气质量指数PM2.5(AQI),环境温度和湿度间的Spearman’s相关性进行了研究;分析了冬夏两季重度雾霾天气时,生物气溶胶粒径分布规律.结果表明,生物气溶胶浓度与PM2.5(AQI)呈负相关,与环境温度呈正相关.环境湿度与细菌气溶胶浓度呈负相关而与真菌气溶胶浓度呈正相关.在冬季,最大浓度细菌和真菌气溶胶分别在4.5~7.0μm和2.1~3.3μm粒径范围内检测到,而夏季最高浓度细菌和真菌气溶胶均分布在3.3~4.5μm范围内.本研究结果将为不同雾霾天气下,评价生物气溶胶对人类健康造成的危害提供基础数据.     

梅雨期大学宿舍室内生物气溶胶浓度及粒径分布

大学宿舍室内生物气溶胶可通过空气传播,可能会危害学生身体健康.本研究调查了梅雨期大学宿舍室内生物气溶胶浓度和粒径分布特点,对其同空气颗粒物浓度、环境温度和湿度的Spearman相关性进行了研究,分析了学生活动对宿舍室内气溶胶的影响.结果表明,学生宿舍室内的细菌和真菌气溶胶平均浓度分别为(2 133±1 617)CFU·m~(-3)和(3 111±2 202)CFU·m~(-3),真菌气溶胶的浓度明显高于细菌.学生宿舍室内的PM1、PM_(2.5)、PM10与细菌气溶胶浓度呈负相关,与真菌气溶胶浓度呈显著负相关;PM_(2.5)与可吸入细菌气溶胶呈正相关,PM_(10)与可吸入真菌气溶胶呈正相关;环境温度与细菌和真菌气溶胶浓度呈正相关,环境相对湿度与细菌和真菌气溶胶浓度呈负相关.在下午,宿舍室内真菌气溶胶浓度显著增加,上午和下午生物气溶胶的粒径分布有差异.本研究结果将为评价高校学生宿舍室内空气质量提供基础数据.     

北京市不同季节室外细菌气溶胶分布特征及其环境影响因素分析

为了解北京市室外细菌气溶胶的分布特征,基于培养法分析了2020年9月—2021年5月不同季节细菌气溶胶浓度及粒径的分布特征,探讨气象因素(温度和相对湿度)和空气颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)对细菌气溶胶分布特征的影响. 结果表明:①北京市室外细菌气溶胶平均浓度为447.10 CFU/m3 (每立方米空气中的菌落形成单位),呈春季〔(648.55±537.24)CFU/m3〕>冬季〔(324.50±181.99)CFU/m3〕>秋季〔(319.59±305.07)CFU/m3〕的特征,不同季节细菌气溶胶浓度差异不显著. ②北京市室外约80%的细菌气溶胶直径大于2.1 μm,细菌气溶胶浓度在第2级(粒径为4.7~7.0 μm)显著降低,峰值粒径出现在第1级(粒径>7.0 μm). 粒径大于7.0 μm的细菌气溶胶在春季与秋季以及春季与冬季之间均存在统计学差异 (p均小于0.05). 可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶(≤4.7 μm)比例近50%(冬季、秋季、春季占比分别为61.0%、58.9%、41.6%),冬季空气中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例最高. ③Spearman相关性分析表明,室外环境细菌气溶胶浓度与相对湿度呈显著负相关(p<0.05),与PM₁₀浓度呈显著正相关(p<0.05),表明细菌气溶胶浓度受气象因素和空气污染物的影响. 研究显示,北京市室外环境中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例近50%,冬季细菌气溶胶暴露风险最高.      

生活垃圾填埋场细菌气溶胶粒径分布及种群特征

卫生填埋是一种常用的生活垃圾处置方法.在倾倒、堆放、推平和压实等垃圾填埋过程中,有大量带有致病菌的微生物气溶胶逸散,污染空气,危害人体健康.本研究在华北地区某生活垃圾卫生填埋场设置采样点,采集空气中的细菌气溶胶,解析细菌气溶胶的浓度、粒径分布和种群特征,研究空气温度、相对湿度以及风速对细菌气溶胶逸散的影响.结果表明,作业区和覆盖区空气细菌浓度分别为(5 437±572) CFU·m~(-3)和(2 707±396) CFU·m~(-3).垃圾渗滤液处理区空气中的细菌气溶胶浓度最高,平均为9 460 CFU·m~(-3).细菌气溶胶的浓度呈现明显的季节变化,夏季浓度明显高于其他季节.冗余分析(RDA)显示,气象参数如相对湿度、温度和风速,显著影响细菌气溶胶在空气中的数量.作业区和覆盖区空气细菌粒径分布高峰分别在2. 1～4. 7μm和0. 65～2. 1μm.渗滤液处理逸散的细菌气溶胶大部分大于4. 7μm. Moraxellaceae,Bacillus aerius,Arcobacter以及Aeromonas是垃圾填埋场细菌气溶胶中检出潜在或机会致病菌.     

养鸡场空气中抗性基因和条件致病菌污染特征

集约化养殖场被认为是空气环境中抗性基因和致病菌的重要来源.本研究采集了养鸡场粪便和舍内外空气样本,对其抗生素抗性基因和条件致病菌的种类进行分析,包括五类抗生素(β-内酰胺类的23个基因、四环素23个基因、喹诺酮5个基因、磺胺类5个基因和红霉素2个基因)抗性基因、5种条件致病菌(肠球菌属、大肠杆菌属、葡萄球菌属、弯曲杆菌属和产气荚膜梭状芽胞杆菌属各1个基因)以及一类整合子(int I1)特异基因;并利用荧光定量PCR对检出率较高的典型基因浓度进行检测.结果显示,空气中5类抗生素抗性基因分别检出8、7、2、3和2个,同时检测到两种致病菌.目标基因在舍内空气中的检出率小于等于粪便样本.蛋鸡和肉鸡舍内空气中总细菌基因(16S r DNA)浓度为106copies·m-3,其他典型基因浓度约104copies·m-3,且在舍外的浓度要远低于舍内.抗生素抗性基因和条件致病菌基因在空气中所占比例高于粪便,舍内高于舍外.初步研究结果表明,粪便可能是舍内抗生素抗性基因、条件致病基因以及一类整合子的重要来源.本研究结果将为集约化养殖场抗生素抗性基因和致病菌的来源分析,以及养殖场对周边空气环境污染的风险评估提供基础数据.     

西安市不同天气下可培养微生物气溶胶浓度变化特征

为探明天气状况对可培养微生物气溶胶分布特性的影响,于2014年8月-2015年7月利用Anderson六级空气微生物采样器对西安市微生物气溶胶进行采样,通过培养法检测分析了可培养细菌和真菌气溶胶在1 a的月际与季节性浓度变化特征,重点研究了不同天气状况下气溶胶的浓度与粒径分布.结果表明:西安市可培养细菌和真菌气溶胶月均浓度均在10月最高,分别为（1 004.81±546.14）和（765.54±544.36）CFU/m3.可培养细菌和真菌气溶胶的季节平均浓度均在夏季最低,分别为（361.96±56.96）和（280.33±74.43）CFU/m3;不同天气条件下气溶胶的浓度变化为晴天 < 雨天 < 阴云天 < 霾天.可培养细菌气溶胶在晴天、阴云天、雨天和霾天粒径分布的峰值分别出现在3.3~4.7、4.7~7.0、3.3~4.7、3.3~4.7 μm区间上,表现为明显的单峰分布;而可培养真菌气溶胶的粒径分布在非霾天则无显著性差异（P>0.05）.不同天气状况下可呼吸微生物气溶胶均超过总微生物气溶胶的60%.各天气状况下可培养细菌气溶胶的几何中值直径大于真菌气溶胶.      

小麦根际优势菌对畜禽用抗生素的敏感性研究

文章通过培养的方法分析了小麦根际微生物的群落结构以及对常用畜禽用抗生素的敏感性,研究结果表明,小麦根际土壤微生物总数为5.251×108cfu/g,其中细菌占绝对优势,占总菌数的99.04%,放线菌占0.09%,真菌占0.06%。从中分离出10株优势细菌,经过分子生物学鉴定均与芽孢杆菌属(Bacillus)亲缘关系较近。这10株优势菌对土霉素和四环素的敏感性研究结果表明,大部分菌株对土霉素的敏感性高于四环素,不同的菌株对同一种抗生素的敏感性差异较大。10株菌对土霉素的敏感浓度在10～100μg/L之间,对四环素的敏感浓度在100～500μg/L之间。     

细菌气溶胶粒径分布特征的检测方法

采用分粒径撞击法监测细菌气溶胶的粒径分布特征,并与沉降法检测结果进行比较.研究结果显示,分粒径撞击法和自然沉降法测得空气细菌总数间存在显著的正相关关系;自然沉降法获得的细菌总数约占撞击法18%,并与撞击法第一级采集的细菌总数基本一致(P＞0.05).约70%的细菌分布在撞击法3-6级,该粒径范围的细菌与人体下呼吸道疾病密切相关.结果表明,计数空气中细菌数量可能能够反映与细菌性疾病流行的关系,而细菌在不同粒径的气溶胶中分布可能对特定疾病如呼吸道细菌感染更为重要.分粒径进行细菌计数可能对监测空气质量更有意义.     

北京雾霾天大气颗粒物中微生物气溶胶的浓度及粒谱特征

于2013年1月8日~2013年2月4日雾霾频繁暴发期间,使用定量空气微生物采样器和气溶胶粒谱测试仪测试并比较了雾霾天和之后的清朗天气下细菌、真菌气溶胶浓度变化、粒谱分布及不同粒径大小颗粒物的数量浓度差异和粒谱分布特征.结果表明,采样周期内真菌气溶胶小于5μm的粒子(可吸入肺粒子)所占百分比显著高于细菌气溶胶小于5μm的粒子百分比.雾霾过后的晴朗天气下细菌、真菌气溶胶浓度高于雾霾天气时的浓度,而颗粒物浓度则相反.无论雾霾天或晴朗天微生物气溶胶的粒谱分布无显著差别,空气中的颗粒物以PM1.0占绝大多数.     

无锡市污水处理厂抗生素抗性菌分布与去除特性研究

近年来,污水处理厂已成为环境中抗生素抗性菌的重要来源.本研究利用传统的异养菌培养法对无锡市6座污水处理厂进出水中的5种抗生素(氨苄霉素、红霉素、四环素、卡那霉素、环丙沙星)抗性菌进行调查与分析,并对比了在不同工艺和不同季节条件下抗性菌的去除效果.结果表明,5种抗性菌在污水处理厂进出水中均可检出,进水中抗性菌浓度为103~10~5CFU·m L~(-1),出水中抗性菌浓度为10~2~10~4CFU·m L~(-1),其中,氨苄霉素抗性菌最多,占总异养菌的比例超过50%.污水处理工艺没有选择性去除抗性菌的效果,出水中抗性菌占总异养菌的比例相对于进水有增加趋势.相比其它传统工艺(氧化沟、SBR等),MBR工艺对去除氨苄霉素、红霉素抗性菌表现出一定优势;夏季目标污水处理厂对抗性菌的去除量略多于冬季,且只有环丙沙星抗性菌的去除量表现出显著的季节性差异(p0.05).     

底泥中红霉素耐受菌群的多样性分析

为了正确评估抗生素残留的环境风险,了解长期受低浓度红霉素污染条件下,水体底泥中红霉素耐受菌群结构的变化特点,采用传统的微生物培养法和分子生物学方法对长期受低浓度红霉素污染的水体底泥中红霉素耐受菌群结构的多样性进行了分析.结果表明:采用传统的培养方法,从底泥中可分离筛选出3株对红霉素有耐受能力的菌株,根据其形态学特征及16S rDNA序列分析,初步鉴定为赖氨酸芽孢杆菌(Lysinibacillussp.)、土壤芽孢杆菌(Solibacillus silvestris)以及蜡样芽孢杆菌(Bacillus cereus),其中敏感菌蜡样芽孢杆菌经低浓度红霉素诱导对红霉素表现出一定的耐药性.进一步构建底泥耐药菌群16S rDNA克隆文库发现,底泥中红霉素耐受菌群可分为三大类群,其中未获培养的细菌(Uncultured bacterium)在整个文库中比例最大,占65.06%,其次为芽孢杆菌纲(Bacilli)和梭菌纲(Clostridia),分别占文库比例33.73%和1.20%.文库中可培养的耐药菌优势类群为芽孢杆菌纲,与传统培养方法得到的结果相一致.上述研究表明,在长期受低浓度红霉素污染的环境中,红霉素耐药菌的存在具有一定的广泛性和潜在性,将可能威胁人类健康和生态系统,应当重视其生态风险评价与管理.     

污水处理厂消毒技术对抗生素抗性菌的强化去除

基于消毒技术对污水处理厂出水中总异养菌(total heterotrophic bacteria,HPC)及5种抗生素抗性菌(antibiotic resistant bacteria,ARB):氨苄霉素抗性菌(AMP)、红霉素抗性菌(ERY)、四环素抗性菌(TET)、卡那霉素抗性菌(KAN)、环丙沙星抗性菌(CIP)的去除情况研究,分析消毒技术对ARB的强化去除效果.结果表明,实际污水处理厂的紫外消毒对ARB去除率仅为18.2%~40.9%,且AMP含量最高;另外,消毒技术对ERY有选择性去除效果,对其他4种ARB无明显选择性去除效果(P0.05);最后结合次氯酸钠、臭氧、紫外消毒处理对COD、NH_4~+-N的去除效果,确定强化去除ARB的消毒方式中臭氧,次氯酸钠和紫外的最佳浓度和剂量依次为5.0 mg·L~(-1)、25.0 mg·L~(-1)和45.0 m J·cm~(-2),ARB去除率依次为45.5%~74.5%、66.1%~85.5%、68.6%~85.5%,另外次氯酸钠耦合紫外消毒强化去除ARB的效果更佳.     

九龙江下游河口水域抗生素及抗性细菌的分布

2011年8月和2012年5月对九龙江下游河口流域中的四环素和氟甲砜霉素的残留进行检测,显示这2种抗生素含量呈现明显的季节性,四环素(8月)和氟甲砜霉素(5月)的平均浓度分别为2.81ng/L和16.28ng/L.同时采用抗生素平板筛选培养法分析得出分析抗性细菌的丰度,得出2011年8月和2012年5月该海域中表层水样中四环素抗性细菌平+均丰度分别为1.14×105和8.41×103cells/mL,氟甲砜霉素抗性细菌的平均丰度分别为1.61×102cells/mL和5.88×102cells/mL.四环素抗性细菌的丰度明显高于氟甲砜霉素抗性细菌.2种抗生素抗性细菌的季节差异与抗生素含量的季节差异一致.2种抗生素抗性细菌的丰度与抗生素浓度均不具有显著相关性,显示九龙江流域水体中抗生素浓度不是决定抗性细菌的丰度的唯一因素.     

Reduction and characterization of bioaerosols in a wastewater treatment station via ventilation

Bioaerosols from wastewater treatment processes are a significant subgroup of atmospheric aerosols. In the present study,airborne microorganisms generated from a wastewater treatment station(WWTS) that uses an oxidation ditch process were diminished by ventilation.Conventional sampling and detection methods combined with cloning/sequencing techniques were applied to determine the groups,concentrations,size distributions,and species diversity of airborne microorganisms before and after ventilation. There were 3021 ± 537 CFU/m3 of airborne bacteria and 926 ± 132 CFU/m3 of airborne fungi present in the WWTS bioaerosol.Results showed that the ventilation reduced airborne microorganisms significantly compared to the air in the WWTS. Over 60% of airborne bacteria and airborne fungi could be reduced after4 hr of air exchange. The highest removal(92.1% for airborne bacteria and 89.1% for fungi) was achieved for 0.65–1.1 μm sized particles. The bioaerosol particles over 4.7 μm were also reduced effectively. Large particles tended to be lost by gravitational settling and small particles were generally carried away,which led to the relatively easy reduction of bioaerosol particles0.65–1.1 μm and over 4.7 μm in size. An obvious variation occurred in the structure of the bacterial communities when ventilation was applied to control the airborne microorganisms in enclosed spaces.     

水产致病菌耐药基因的研究

采用纸片扩散法(Kirby-Bauer法)研究不同来源的54株水产细菌对10种抗生素的敏感性,筛选获得耐药菌株并研究其耐药基因。根据GenBank中注册的耐药基因序列,针对不同抗生素的耐药基因设计相应的引物,对耐药基因进行扩增,检测耐药菌株中耐药基因的分布。结果由54个受试菌株中检测出42个耐药株,耐药率为77.8%。其中37株对3种以上抗生素产生耐药,多重耐药率为68.5%。以耐药菌株质粒为模板,扩增磺胺类耐药基因sul2、氯霉素耐药基因cat1、cat2、cat3、cat4、卡那霉素耐药基因aadB、喹诺酮耐药基因gyrA,结果显示:sul2基因阳性9株,3株氯霉素cat2阳性,4株氯霉素cat3阳性,1株氯霉素cat4阳性,3株aadB阳性。质粒上耐药基因的检出率分别为50%、27%、36%、9%、60%。