研究介绍
对耐抗生素细菌对人类健康构成的威胁的日益关注，也使注意力转向了这个问题的环境层面。处理后的污水排放导致抗生素耐药菌、耐药基因和抗生素残留释放到环境中。然而，尚不清楚污水和受污水影响的环境中抗生素抗性基因丰度的增加是由于残留抗生素的现场选择压力，还是仅仅是由于粪便被抗性细菌污染的结果。
研究结果发现，抗性基因的存在很大程度上可以用粪便污染来解释，在环境中没有明显的选择迹象，除了被制造过程中非常高水平的抗生素污染的环境外，选择是显而易见的。我们的结果表明有必要考虑粪便污染水平，以避免对抗生素耐药性的环境选择做出错误的假设。
材料与方法
1.1 数据采集
①从GenBank下载crAssphage (NC_024711.1) 和ɸB124-14 (HE608841.1) 基因组，使用bowtie2-build 进行映射索引。
②使用来自 MG-RAST 的一组484个宏基因组，不包括来自不同人体部位的宏基因组，共分析了42个宏基因组。宏基因组包括土壤、淡水、海洋、动物、废水、农业和空气样本。
③使用来自先前研究的74名中国人和234名欧洲受试者，研究人类肠道宏基因组样本中crAssphage的丰度及其与总ARG丰度的关联。
④从HMP门户网站下载来自141名美国受试者的肠道宏基因组。
⑤从SRA下载12个鸡宏基因组，100个猪宏基因组（一个从较大的研究子集）和42个牛瘤胃宏基因组，确定crAssphage在动物肠道中的宏基因组的丰度。
1.2 crAssphage和 ARG 注释
①使用 bowtie2 将宏基因组读数映射到crAssphage 基因组，并使用Samtools计算 crAssphage 基因组覆盖率。
②使用ResFinder抗生素抗性基因数据库，用Biopython将从核苷酸序列翻译成氨基酸序列。
③MGE 数据库于 MGE 注释
④crAssphage 丰度和抗生素抗性基因丰度都用宏基因组中的总碱基对计数标准化。
1.3 统计分析
①归一化crAssphage丰度和归一化总ARG丰度都经过log10 转换，并使用R v.3.2 中的lm函数进行线性回归。
②使用R预测：根据基于线性模型的 crAssphage 丰度预测MG-RAST 宏基因组中的 ARG 丰度。
③R 中的ggplot2 包 v.2.2.1 绘制基本图形，用geom_smooth函数绘制线性模型的平滑曲线。
④使用R中的aov功能对欧洲、中国和美国受试者的移动抗生素耐药基因丰度进行统计比较。
⑤使用R 中的TukeyHSD函数完成事后测试。
结论
1 人类粪便宏基因组中的 crAssphage 和 ARG 动力学
2 工业污染底泥是ARG选择的热点
3 ARG丰度主要由粪便解释，而不是选择
4 用 crAssphage 预测抗生素抗性基因丰度
5 污水处理厂抗生素抗性基因动态
6 估计耐药风险与粪便污染相关
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