Изменение состава сообщества патогенов человека и их потенциальный риск для здоровья человека после прекращения подачи водопроводной воды

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 12419 (2023) Цитировать эту статью

63 доступа

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Приостановка-восстановление водоснабжения часто может происходить из-за капитального ремонта гражданской инфраструктуры в развивающихся странах и закрытия коммерческих зданий во время пандемии. Для всестороннего понимания последствий приостановки-восстановления водоснабжения в этом исследовании охарактеризованы различия в составе сообщества патогенов в водопроводной воде и риске их заражения при различных сценариях водоснабжения. Метагеномное секвенирование выявило значительное изменение профилей патогенов человека, среди которых наиболее доминирующий патоген сменился с Pseudomonas aeruginosa (4,91%) на Acinetobacter johnsonii (0,59%). Кроме того, абсолютная количественная оценка патогенов с помощью кПЦР с пропидием-моноазидом показала, что численность трех типичных патогенов (Pseudomonas aeruginosa, Mycobacterium avium и Salmonella sp.) увеличилась с 2,44 log до 3,60 log сразу после приостановки подачи воды и восстановления. не возвращаются к нормальному уровню даже после 2-часового восстановления снабжения, за исключением Pseudomonas aeruginosa. Количественная оценка микробного риска показала, что риски заражения тремя патогенами, возникающие в результате прямого использования водопроводной воды при стабильном водоснабжении, включая воздействие на кожу и пероральный прием, все были выше порога 10-4 и, очевидно, увеличивались после приостановки-восстановления подачи воды. . Это исследование предостерегает нас от риска, вызванного болезнетворными микроорганизмами в водопроводной воде, особенно после приостановки и восстановления водоснабжения.

В питьевой воде присутствуют различные патогенные микроорганизмы человека, которые могут считаться загрязнителями окружающей среды, создающими риск для здоровья населения1. Городская система распределения питьевой воды (DWDS) является связующим звеном между станциями очистки питьевой воды и горожанами2, а водопроводная вода (TW) тесно связана с жизнью человека. В TW3 часто выявляются условно-патогенные микроорганизмы, включая Legionella pneumophila, Mycobacterium avium и Pseudomonas aeruginosa. Многие страны и организации уже включили патогены (такие как виды Salmonella, виды Legionella и Campylobacter jejuni) в рекомендации или стандарты по безопасности питьевой воды4,5. Из-за большого количества населения, которое все еще проживает в районах с дефицитом воды6, в большинстве стран с низким и средним уровнем дохода по всему миру применяется прерывистое водоснабжение7,8, что является важным источником микробной инфекции при СДВД9. Кроме того, прекращение подачи воды может произойти и при капитальном ремонте гражданской инфраструктуры или закрытии коммерческих зданий во время пандемии10. Во время приостановки подачи воды качество воды серьезно ухудшается, а патогенные бактерии могут размножаться из-за потребления остаточного хлора11. Хуже того, биопленка может отслоиться от труб, когда движущийся поток воды будет вынужден внезапно остановиться или начаться12, и в этом случае прикрепившиеся бактерии попадут в ТП после восстановления водоснабжения. Фактически, влияние патогенов на ТП, особенно после приостановки-восстановления водоснабжения, на здоровье человека стало критическим для контроля риска, что еще недостаточно документально подтверждено13.

Для оценки риска методы обнаружения патогенов имеют решающее значение14 как с точки зрения охвата разнообразия, так и с точки зрения точности абсолютного количественного определения. Традиционные культурально-зависимые или молекулярные методы не могут охватить все патогены в ТВ. Совместное использование высокопроизводительного секвенирования и метагеномного анализа считается мощным инструментом для анализа всего сообщества патогенов в окружающей среде, включая реки15, осадки сточных вод16, носовую полость человека и фекалии17, что также служит эффективным и надежным подходом для комплексного исследования. исследование патогенов в чистых помещениях, например TW18. Однако относительная численность, полученная с помощью этого метода, не может быть напрямую использована для оценки рисков для здоровья, вызванных патогенами в TW, которая основана на абсолютном количественном определении.

0.1% in the bacterial community) in SW samples (Fig. 1B). As the transmission distance increased, the relative abundances in the bacterial community of Pseudomonas aeruginosa (0.19–1.61%), Pseudomonas alcaligenes (0.24–4.04%), Sphingomonas paucimobilis (0.07–0.15%) and Mycobacterium avium (0.01–0.27%) increased gradually from JQM to XLW (Fig. 1B). Among all the sampling sites, site JHS showed to have the highest abundance of Pseudomonas stutzeri (0.29%), Pseudomonas fluorescens (0.20%), Pseudomonas putida (0.17%), Aeromonas hydrophila (0.04%) and Salmonella enterica (0.02%) (Fig. 1B and Fig. S1). However, only the relative abundance of P. aeruginosa increased and became the dominant pathogen (Fig. 1B) after re-chlorination tank treatment, from 1.61% in site XLW to 22.55% in site MQ. Moreover, the cluster analysis further illustrated that the structural similarity and alpha diversity of the pathogen community structure in SW decreased with increasing transport distance (Fig. 1B)./p> 0.1%) pathogens at the different sites. Cluster analysis based on Bray–Curtis distance and Shannon index (mean ± standard error, n = 3) shows structural similarity and alpha diversity of pathogen community at the different sampling sites. (C) Absolute abundance (mean ± standard error, n = 10) of the three typical pathogens in SW at the different sites. *** means significant difference by t-test between sites XLW and MQ (p < 0.001)./p> 0.05) of the pathogens (Fig. 2A), but some prevalent pathogens had different abundances between the SRW and SW samples. SRW was found to have seven pathogens with high relative abundance of over 0.1%, and SW had eight ones, of which five pathogens were shared with the two water types (Fig. 2B). P. aeruginosa (4.91%), P. alcaligenes (1.05%) and Ochrobactrum anthropi (0.13%) were considered highly abundant in SW exclusively, while Acinetobacter johnsonii (0.59%) and Mycobacterium kansasii (0.33%) had high abundance in SRW. The predominant pathogen changed from P. aeruginosa in SW to A. johnsonii in SRW (Fig. 2B). Moreover, SW and SRW were identified to have 78 pathogens with significant difference (p < 0.05, Fig. S2) and 18 pathogens with extremely significant difference (p < 0.001, Fig. 2C) in the relative abundance. Eight pathogens had higher proportions in SRW group, and 70 ones were highly abundant in SW group (p < 0.05, Fig. S2). When p < 0.001, all 18 pathogens had higher proportions in SW group (Fig. 2C)./p> 0.1%) pathogens in SW and SRW samples. (C) Extended error bar plot showing the pathogens with extremely significant differences (p < 0.001) between SRW and SW./p> 0.05). However, the absolute abundances of M. avium (1.09 × 104 cells/L) and Salmonella sp. (2.14 × 103 cells/L) were significantly higher than those in SW (p < 0.05) even after water supply restoration for 2 h./p> 0.05, Fig. 4A)./p> 0.1% in all SW samples) identified by metagenomic analysis based on Bray–Curtis distance. Welch’s t-test was used to identify pathogens with significant differences (p < 0.05) between SRW and SW samples with STAMP78 (version 2.1.3). One-way ANOVA and t-test were performed using SPSS (IBM, USA) to determine significant difference in absolute abundance and annual infection probability of the pathogens at the different sampling sites, and the results were considered statistically significant when p < 0.05./p>

Новости

Изменение состава сообщества патогенов человека и их потенциальный риск для здоровья человека после прекращения подачи водопроводной воды