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하수처리장 방류수에 존재하는 항생제 내성인자가 하천에 미치는 영향
Effect of antibiotic resistant factors in effluent of wastewater treatment plant on stream 원문보기

Korean journal of microbiology = 미생물학회지, v.53 no.4, 2017년, pp.316 - 319  

장예진 (전북대학교 생명공학부 및 환경생명신기술연구소) ,  유용재 (전북대학교 생명공학부 및 환경생명신기술연구소) ,  설우준 (중앙대학교 시스템생명과학과) ,  차창준 (중앙대학교 시스템생명과학과) ,  이옥재 (DK EcoV 환경미생물연구소) ,  채종찬 (전북대학교 생명공학부 및 환경생명신기술연구소)

초록

하수처리장 방류수와 하천 중의 항생제 내성인자 분포에 대한 상관성을 분석하기 위해 방류수와 상류 하천수, 하류 하천수를 대상으로 항생제 내성유전자와 전파 관련 유전자를 조사하였다. 3개 지점에서 134~183개의 항생제 내성유전자(ARG) 및 전파 관련 유전자(MGE)가 검출되었으며, 1개의 16S rRNA 유전자에 대한 ARG 및 MGE 유전자의 상대적인 총 합이 0.063~0.422 copy로 분석되었다. ARG와 MGE의 수와 존재량은 방류수에서 가장 높게 검출된 반면, 총 세균 수는 가장 적게 검출됨으로서 하수처리 과정에서 사멸된 세균에 포함된 유전자들이 검출된 것으로 판단된다. 또한 MGE의 존재량 양상이 ARG의 존재량과 상관관계를 보임으로서 항생제 내성균들의 내성기작이 자연내성보다는 획득내성일 가능성을 제시하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The antibiotic resistant genes (ARG) and mobile genetic elements (MGE) were investigated with the effluent of waste-water treatment plant (WWTP), and river waters of upstream and downstream in order to elucidate the effect of effluent on antibiotic resistance in a natural river. Total numbers of 134...

주제어

AI 본문요약
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제안 방법

  • 10 μm cellulose acetate filter (Advantec)로 전 처리 여과를 수행하여 큰 크기의 부유물 및 조류 등과 같은 진핵미생물을 제거하였으며 전처리된 시료에서 세균을 회수하기 위해 0.2 μm cellulose acetate filter (Advantec)로 여과하여 균체를 모았고 그 여과막을 게놈 DNA 추출을 위해 사용하였다.
  • DNA를 추출한 각 하천시료에 존재하는 미생물 개체수가 다르므로 동일한 미생물 개체수로 보정하기 위해 모든 미생물에 존재하는 16S rRNA 유전자를 표준유전자로 사용하였다. 그리고 산출된 항생제 관련 유전자의 copy 수를 표준화하기 위해 각 시료의 16S rRNA 유전자 copy 수로 나누어 상대적 값을 도출한 후 분석에 적용하였다.
  • SmartChip cycler를 사용하여 다음과 같은 조건으로 real-time qPCR을 수행하였다: 95°C 10분, 40 cycles (95°C 30초/60°C 30초).
  • DNA를 추출한 각 하천시료에 존재하는 미생물 개체수가 다르므로 동일한 미생물 개체수로 보정하기 위해 모든 미생물에 존재하는 16S rRNA 유전자를 표준유전자로 사용하였다. 그리고 산출된 항생제 관련 유전자의 copy 수를 표준화하기 위해 각 시료의 16S rRNA 유전자 copy 수로 나누어 상대적 값을 도출한 후 분석에 적용하였다.
  • 항생제 내성기작에 따른 분류는 항생제 불활성화 관련 유전자(deactivate), 항생제의 세포 내 농도를 감소시켜 내성을 갖는efflux pump 관련 유전자, 항생제 표적 부위의 변형 및 보호와 관련된 유전자(protection), 내성유전자의 발현을 조절하는 유전자(regulator) 그리고 MGE로 구분되었다. 대상 항생제계열은 aminolgycoside, beta-lactam, sulfonamide, tetracycline,amphenicol, macrolide-lincosamide-streptogramin B (MLSB), vancomycin, fluoroquinolone, multi-drug resistance (MDR) 및 기타(other)로 분류하였다.
  • 시료 100 ml에 Colilert (IDEXX)를 혼합하여 녹인 후 Qunti-tray에 주입하고 35°C에서 24시간을 배양하였으며, 노란색이 발색한 경우에는 총 대장균군으로, 자외선 조사에서 형광이 발생한 경우에는 대장균으로 계수하고, 제작사에서 제공한 MPN표에 대입하여 MPN/100 ml로 표기하였다.
  • 여과막은 액체질소에서 동결 후, 막대사발을 이용하여 균질화 하였으며 FastDNA Spin Kit (for Soil, MP Biomedicals)를 사용하여 균질화 된 시료로부터 메타게놈 DNA를 추출하였다. DNA는 SmartChip real-time PCR (Wafergen Biosystems)의 주형으로 사용되었다.
  • 채취한 5 L의 물 시료에 부유하는 세균으로부터 DNA를 추출하기 위하여 다음과 같은 여과방법을 사용하였다. 10 μm cellulose acetate filter (Advantec)로 전 처리 여과를 수행하여 큰 크기의 부유물 및 조류 등과 같은 진핵미생물을 제거하였으며 전처리된 시료에서 세균을 회수하기 위해 0.
  • 하수처리장 방류수와 하천 중의 항생제 내성인자 분포에 대한 상관성을 분석하기 위해 방류수와 상류 하천수, 하류 하천수를 대상으로 항생제 내성유전자와 전파 관련 유전자를 조사하였다. 3개 지점에서 134~183개의 항생제 내성유전자(ARG) 및 전파 관련 유전자(MGE)가 검출되었으며, 1개의 16S rRNA 유전자에 대한 ARG 및 MGE 유전자의 상대적인 총 합이 0.

대상 데이터

  • DNA는 SmartChip real-time PCR (Wafergen Biosystems)의 주형으로 사용되었다. 총 342개의 항생제 내성 유전자 (antibiotic resistance gene, ARG)와 37개의 전파 관련 유전자(mobile genetic elements, MGE) 검출을 위해 각 유전자들을 증폭할 수 있도록 제작된 primer들을 사용하였으며 이들은 항생제 내성유전자를 정량하는 연구에 이미 사용되어 항생제 내성유전자 모니터링에 적합하다는 것이 이미 검증된 primer들이다(Looft et al., 2012; Zhu et al., 2013).
  • 하수처리장에서 방류되는 처리수의 영향을 알아보기 위해 만경강 유역에 위치한 하수처리장을 중심으로 3지점을 선정하였으며 방류구 상류지점 하 천수(J1; 35°52′31′′, 127°06′06′′), 방류수(J2; 35°52′38′′, 127°06′02′′), 방류구 하류지점 하 천수 (J3; 35°52′46′′, 127°05′45′′)로부터 물 시료를 2015년 7월에 채취하였다.

데이터처리

  • 정량 PCR 결과는 SmartChip qPCR software (v2.7.0.1, Wafergen Biosystems)를 사용하여 분석하였으며, 다양한 이종의 melting peak가 있는 경우와 증폭 효율 1.8~2.2 외의 결과는 삭제하였다. 정량 PCR은 3 반복으로 수행되었으며, threshold cycle (Ct) 30을 검출한계로 사용하여 유전자의 copy 수를 아래의 식과 같이 계산하였다.

이론/모형

  • Wafergen Biosystems의 SmartChip real-time PCR system을 사용하여 고속 대용량 정량 PCR을 제조사의 방법에 따라 수행하였다. PCR 혼합액은 1X light cycler 480 SYBR green Imaster (Roche Life Sciences), 1 mg/ml bovine serum albumin (New England Biolabs), 500 nM의 forward primer와 reverse primer, 5 ng/μl의 DNA 주형으로 구성되었으며, PCR 혼합액은 5184-well chip에 SmartChip multisample nanodispenser (Wafergen Biosystems)를 사용하여 분주되었다.
  • 일반세균은 먹는 물 공정시험기준에 따라 시료를 10단계 희석법으로 희석하고 시료 1 ml를 영양배지(nutrient agar)에 혼합평판배양법으로 접종하고, 35°C에서 48시간 배양 후 형성된 집락을 계수하여 CFU/ml로 표기하였다. 총 대장균군과 대장균은 수질오염공정시험기준의 효소기질이용법을 준용하여 분석하였다. 시료 100 ml에 Colilert (IDEXX)를 혼합하여 녹인 후 Qunti-tray에 주입하고 35°C에서 24시간을 배양하였으며, 노란색이 발색한 경우에는 총 대장균군으로, 자외선 조사에서 형광이 발생한 경우에는 대장균으로 계수하고, 제작사에서 제공한 MPN표에 대입하여 MPN/100 ml로 표기하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
환경오염 지표는 어떤 것이 있는가? 또한 Su 등(2014)은 잔류항생제와 더불어 총 질소(TN), 총 황(TS), 총 유기탄소(TOC), 구리, 아연, 니켈과 같은 환경오염 지표와 항생제 내성유전자의 분포 사이에 상관관계가 있다고 보고하였다. 이것은 환경 중의 항생제 내성유전자 오염문제는 잔류항생제 원인 뿐만이 아니라 농업활동, 산업 활동, 하수방류와 같은 인위적인 활동(anthropogenic activity)들과 밀접한 상관관계가 있다는 것을 의미한다.
메타게놈을 이용하여 항생제 내성 유전자를 분석하는 비배양법에 기반한 연구가 필요한 이유는 무엇인가? 환경에서 분리된 항생제내성균과 임상에서 분리된 항생제 내성균들의 항생제 내성유전자 사이에는 높은 염기서열 상동성을 보일 뿐만 아니라 유전자 전이에 관여하는 유전자들도 높은 상동성을 보인다고 Forsberg 등(2012)은 보고하였다. 또한 환경에 존재하는 미생물 중 99% 이상이 배양이 어려운 비배양성 미생물들이다. 따라서 환경 중의 항생제 내성인자 파악과 전파 양상 등을 이해하기 위해서는 배양법에 의한 연구뿐만 아니라 메타게놈을 이용하여 항생제 내성유전자를 분석하는 비배양법에 기반한 연구도 요구된다.
항생제 내성기작에 따른 유전자 분류는? 항생제 내성기작에 따른 분류는 항생제 불활성화 관련 유전자(deactivate), 항생제의 세포 내 농도를 감소시켜 내성을 갖는 efflux pump 관련 유전자, 항생제 표적 부위의 변형 및 보호와 관련된 유전자(protection), 내성유전자의 발현을 조절하는 유전자(regulator) 그리고 MGE로 구분되었다. 대상 항생제계열은 aminolgycoside, beta-lactam, sulfonamide, tetracycline,amphenicol, macrolide-lincosamide-streptogramin B (MLSB), vancomycin, fluoroquinolone, multi-drug resistance (MDR) 및 기타(other)로 분류하였다.
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참고문헌 (11)

  1. Chen, B., Yang, Y., Liang, X., Yu, K., Zhang, T., and Li, X. 2013. Metagenomic profiles of antibiotic resistance genes (ARGs) between human impacted estuary and deep ocean sediments. Environ. Sci. Technol. 47, 12753-12760. 

  2. de Castro, A.P., Fernandes, G.R., and Franco, O.L. 2014. Insights into novel antimicrobial compounds and antibiotic resistance genes from soil metagenomes. Front. Microbiol. 5, 489. 

  3. Forsberg, K.J., Reyes, A., Wang, B., Selleck, E.M., Sommer, M.O., and Dantas, G. 2012. The shared antibiotic resistome of soil bacteria and human pathogens. Science 337, 1107-1111. 

  4. Ikehata, K., Naghashkar, N.J., and El-Din, M.G. 2006, Degradation of aqueous pharmaceuticals by ozonation and advanced oxidation processes: a review. Ozone Sci. Eng. 28, 353-414. 

  5. Knapp, C.W., Dolfing, J., Ehlert, P.A., and Graham, D.W. 2010. Evidence of increasing antibiotic resistance gene abundances in archived soils since 1940. Environ. Sci. Technol. 44, 580-587. 

  6. Looft, T., Johnson, T.A., Allen, H.K., Bayles, D.O., Alt, D.P., Stedtfeld, R.D., Sul, W.J., Stedtfeld, T.M., Chai, B., Cole, J.R., et al. 2012. In-feed antibiotic effects on the swine intestinal microbiome. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 109, 1691-1696. 

  7. Ohlsen, K., Ternes, T., Werner, G., Wallner, U., Loffler, D., Ziebuhr, W., Witte, W., and Hacker, J. 2003. Impact of antibiotics on conjugational resistance gene transfer in Staphylococcus aureus in sewage. Environ. Microbiol. 5, 711-716. 

  8. Reinthaler, F.F., Posch, J., Feierl, G., Wust, G., Haas, D., Ruckenbauer, G., Mascher, F., and Marth, E. 2003. Antibiotic resistance of E. coli in sewage and sludge. Water Res. 37, 1685-1690. 

  9. Schmieder, R. and Edwards, R. 2012. Insights into antibiotic resistance through metagenomic approaches. Future Microbiol. 7, 73-89. 

  10. Su, H.C., Pan, C.G., Ying, G.G., Zhao, J.L., Zhou, L.J., Liu, Y.S., Tao, R., Zhang, R.Q., and He, L.Y. 2014. Contamination profiles of antibiotic resistance genes in the sediments at a catchment scale. Sci. Total Environ. 490, 708-714. 

  11. Zhu, Y.G., Johnson, T.A., Su, J.Q., Qiao, M., Guo, G.X., Stedtfeld, R.D., Hashsham, S.A., and Tiedje, J.M. 2013. Diverse and abundant antibiotic resistance genes in Chinese swine farms. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 110, 3435-3440. 

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