廃水排出口付近の河川水および堆積物における細菌群落と水質パラメータ

Scientific Data volume 9、記事番号: 578 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

下水処理場 (WWTP) の排出物は、環境中に人間関連細菌を導入し、微生物群集を変化させることによって、水質と微生物群集を変化させます。この影響を完全に理解するには、下水処理場の排出が水と底質の微生物群集に同等の影響を与えるかどうか、またそのような影響が特定の環境変数に依存するかどうかを研究することが重要です。今回我々は、下水処理場の流出水から地表水と堆積物まで、その上流の 2 か所と下流の 2 か所の堆積物から直接収集したサンプルを 5 か月間にわたって比較することにより、下水処理場の水質と細菌群集への影響を調査したデータセットを紹介します。可能であれば、5 つの物理化学的変数 (例、温度、濁度、導電率、溶存酸素、塩分)、4 つの生物指標 (例、大腸菌、全大腸菌群、エンテロコッカス属、エンドトキシン)、および 2 つの分子指標 (例、 intI1 の相対存在量、および 16S rRNA 遺伝子プロファイリング)。予備的な結果は、生物指標が環境変数と相関しており、地下水面、堆積物、処理水に存在する細菌群集は組成と構造が大きく異なることを示唆しています。

測定

水の温度 • 水の導電率 • 水中の溶存酸素 • 水の塩分濃度 • 水中の大腸菌の濃度 • 水中の総大腸菌群の濃度 • エンテロコッカス種の濃度 • 水中のエンドトキシンの濃度 • 水中のインテグロン 1 の相対存在量 • 細菌の 16S RNA

テクノロジーの種類

YSI フィールドプローブ • Colilert 検出システム • Enterolert 検出システム • Charles River Endosafe システム • 定量的 PCR • Illumina シーケンシング

サンプルの特徴 - 生物

細菌

サンプル特性 - 環境

淡水の川

サンプルの特徴 - 場所

アメリカ

下水処理施設 (WWTP) から周囲の水路への廃水の排出は、水生生態系の健全性に悪影響を与える可能性があります。一つには、下水処理場は医薬品 1,2 や家庭用品 3 などの重要な汚染物質を排出し、地域の動物相 4 や微生物群集 5,6 に影響を与える可能性があります。下水処理場は、病原体 7 や抗生物質耐性細菌 8 など、受け入れ水路とは異なる異地微生物の発生源となる可能性もあります。ほとんどの生きた微生物が下水処理場処理によって根絶されたとしても、下水処理場は抗生物質耐性遺伝子の重要な供給源として認識されており 9,10、環境中の抗生物質耐性の保有源が増え続ける一因となっています 11。下水処理場の排出は栄養塩の濃縮にもつながる可能性があり 12、検出可能な溶存酸素に重大な変化を引き起こし 13、水生環境における生物群集の構造と機能を破壊する可能性があります 14。最後に、下水処理場の排出は砂や砂利を水系に堆積させ、堆積物の物理的特性に影響を与え、水路に見られる堆積物に関連する細菌群集を破壊する可能性があります15。

小規模下水処理場が地元の淡水水路に与える可能性のある影響を評価するために、バード大学（ニューヨーク州アナンデール・オン・ハドソン）が運営する下水処理場の処理水流出に関連する微生物汚染物質をモニタリングしました。下水処理施設は、蒸解釜ベースのシステム (図 1b) を使用して、1 日あたり推定 20 万ガロンを処理しています (NY SPDES 許可 #NY0031925 による)。この処理水はすべて、約 2,000 人の学生と 500 人の教職員を擁する全寮制カレッジ、バードカレッジキャンパスで生産されています。処理後、使用済み水はハドソン川の支流であるソーキル川に放出され、キャンパスの淡水源でもあります。 Bard College は、キャンパスの飲料水として 1 日あたり平均 130,000 ガロン (591,000 L) のソーキル地表水を汲み上げています (NYSDEC 水資源管理局に提出された、2021 年 2 月 9 日付けの最新報告書によると)。飲料水は下水処理場の流出口から約 100 メートル上流のソーキルから取水されます。研究現場自体はレッドフック村（人口～1900年）から約5.2km下流に位置しており、そこには小規模の下水処理場もある（NY SPDES許可番号NY0271420）。

研究の図。この研究で使用されたサンプリング場所の代表的な地図（サイト名、総サンプル数、および GPS 座標を含む） (a) この研究に含まれる下水処理場の概略図 (b) サンプリングタイプの概略図 (Bard 流出 (B)、水 (W) ); 堆積物 (S))、およびすべてのサンプルに適用されたもの (一般的な測定) と吟遊詩人と水のサンプルサイトに固有のものを含む、実行されたサンプリング測定 (c) 最後に、5 か月にわたる 10 回のサンプリングイベントのタイムラインは、下 (Be) と上 (Ab) の両方、および遠 (F) と近 (N) サイト (d) の W、S、および B サンプルタイプから採取された成功したサンプル。

周囲の環境で見つかった細菌群集に対するバード大学の下水処理場の考えられる影響を調査するために、私たちは流出口から直接処理された使用水と、流出口の上下 2 か所の地表水と堆積物からサンプルを収集しました（図 1）。 1c) 5 か月にわたる (図 1d)。ここでは、結果の詳細な分析や議論は行わずに、サンプル収集とデータ収集の概要を示し、水質の物理化学的指標と微生物指標に関連した淡水微生物群集の包括的かつ多面的な見方に注目してもらいます。さらに、実験計画、配列決定方法、およびサンプルソースの一貫性により、淡水微生物群集、特に時間的、空間的、人為的撹乱に関連する進行中の研究にとって、このコレクションの価値が保証されます。

具体的には、流出水を含む各水サンプルについて、温度、濁度、導電率、溶存酸素、塩分などのさまざまな物理化学的特性を測定しました。また、大腸菌濃度、総大腸菌群濃度、腸球菌属の 3 つの汚染指標を使用して、これらのサンプルに対する下水の影響も評価しました。集中。また、エンドトキシン濃度と、インテグロン 1 のマーカーである intI1 遺伝子の存在、細菌全体の存在量のマーカーである 16S rRNA 遺伝子の存在量と比較した存在量も推定しました。興味深いことに、すべての微生物学的指標が同様の時間的傾向に従うことを観察しましたが（図 2）、微生物学的指標間には異なるレベルの相関関係が見つかりました（表 1）。これは、各指標が環境内の微生物汚染物質の生態について独自の洞察を提供する可能性があることを示唆しています。研究されたシステム。

水質の微生物指標の長期的な測定。収集日ごとに、4 つの異なる場所およびバード水処理プラントの流出水からサンプルが採取され、以下について評価されました。(a) 大腸菌濃度。 (b) 大腸菌群濃度。 (c) エンテロコッカス属。集中; (d) インテグロン 1 の相対的な存在量。 (e) エンドトキシン濃度。流出および水のデータポイントは各サンプルの生の値を示し、底質のデータポイントは 2 つの生物学的複製の平均です。地表水サンプルは青、堆積物は黒、流出水は赤で表示されます。

最後に、16S rRNA アンプリコン配列決定を使用して、各サンプルに存在する細菌集団の特徴を調べました。全体として、シーケンシングにより 3,020,375 のペアリードが生成され、ライブラリーごとに中央値は 24,556 リードでした。キメラ配列、ミトコンドリア配列、および葉緑体配列を除去した後、3,019,951 (元の配列の 99.98%) のペア配列が、723 属に属する 15,140 個のアンプリコン配列変異体 (ASV) に割り当てられました。興味深いことに、原核生物のクラスは、水、堆積物、流出サンプル間で、また、程度は低いですが、サンプリングされた異なる場所間で分布と存在量が異なることがわかりました（図3）。

(a) 流出物、(b) 堆積物、および (c) 水のサンプルから分離されたクラスレベルでの原核生物分類群の相対頻度。最も豊富な 10 のクラスと、各サンプルタイプにおけるそれらの蔓延が表示されます。各サンプルの特定の場所と収集日に関する詳細は、Dryad20 で入手できる「Sample_type_date_site_season_name.csv」に示されています。流出サンプルは、このデータセット内で最も多様性のある水サンプルや堆積物サンプルと比較すると、一般にクラスレベルでの多様性が低いことが観察できます。

私たちの知る限り、この研究は、水生環境における水と底質の両方の微生物群集における分子汚染物質だけでなく複数の微生物汚染物質も同時に考慮した最初の研究の 1 つです 17、18、19。この研究は、腸管外の下水指標の生態と管理に関連する複雑さの限られた理解に新たな光を当てるだけでなく7、淡水の微生物群集構造と関連した微生物汚染物質の動態を調査するためのユニークなデータセットも提供するでしょう。生態系。

ソーキルは、ミラノの町 (41.985169, -73.776175) に源を発し、ニューヨーク州ダッチェス郡北西部の 57 km2 の地域を流れ出すハドソン川の 23.0 km の支流です。ソーキル川は主に森林と農地を流れ、平均速度 0.54 m3 s-1 (0.01 ～ 9.15 m3 s-1 の範囲) でモンゴメリープレイスとバードの間に位置する南チボリ湾 (42.02061、-73.92367) に流れ込みます。大学 (USGS StreamStats からの流量データ、USGS ステーション番号 01364800、1965 年に測定)。より最近ではありますが未発表の測定が、ソーキルモニタリングプロジェクトの一環として水路で行われました。測定は、AVG を使用して、2017 年 11 月から 2018 年 11 月までにロワーソーキルダム (私たちの近くの敷地から 10 m 以内に位置します) で行われました。流量モニターは平均流量を 0.97 +/- 0.22 m3 s-1 と推定し、流量範囲が過去数十年間にわたって一貫していることを確認しました。両湾は建設された堤防によってハドソン川から隔てられていますが、後者は 1850 年にアムトラックによって建設された 2 つの人工水路 (ノースブリッジ: 42.045689、-73.924926、サウスブリッジ: 42.036672、-73.925465) を介してハドソン川に注いでいます。

ソーキルは、アナンデールオンハドソンにあるバードカレッジキャンパスの主な飲料水源として機能しています。この目的を達成するために、Bard College はキャンパスに島状の給水システムを備えており、フィルターベースの飲料水システムを通じて飲料水を建物に運び、飲料水取水口の下流にある廃水処理プラントを通じて廃水を処分しています。廃水を処理するために、バード水処理プラントは、ろ過、沈殿、バイオリアクターネットワークでの発酵、および塩素処理によって稼働します。処理された廃水は、その後、曝気のために下方に送られ、続いて脱塩素処理が行われた後、ニューヨーク州環境保全局によって承認された場所にある単一の流出パイプを介してソーキルに放出されます（SPDES許可番号 NY0031925）（図1b）。。プロセス全体の所要時間は、処理される廃水の量と環境条件によって異なります。処理された廃水は最終的に、ソーキルの河口近くに位置する主に森林地帯にある地域に放出されます。

ソーキルには、バードのキャンパスの上流に、糞便指標とそれに関連する細菌信号の両方の可能性のある発生源が他にもあることに注意することが重要です。これには、レッドフック（5.2 km上流）、小さな下水処理場（7.6× 105 L（1 日目の流量、NY SPDES 許可番号 NY0271420）。さらに、介在する土地利用には、老朽化した浄化システムと農地利用を伴う農村部および郊外の居住地が含まれます。そのため、私たちの目標は、大規模なソーキル集水域システムの一部としてバード大学の下水処理場の局地的な影響を隔離し、潮の満ち引きのあるハドソン川に合流する前の支流への最後の異地起源を分離することでした。これを達成するために、Bard WWTP 流出 (図 1: 流出) の上流 (図 1: 上) と下流 (図 1: 下) の両方をサンプリングしました。

サンプルは、2015 年 6 月 6 日から 2015 年 10 月 20 日までの 5 か月間にわたって 10 回の異なる機会に収集されました (Sampling_site_metadata_table.csv は Dryad20 で入手可能、図 1d)。収集日ごとに、下水処理場の流出水、流出水の下の 2 つのサイト、流出水の上の 2 つのサイトから処理済み廃水を収集しました (各サイトの推定 GPS 座標は、Dryad20 で入手可能な「Sample_site_GPS.csv」で確認できます)。この研究の一環として川の堆積物をサンプリングしていた（したがって、混乱を招く）ものでしたが、サンプリングは最下流の場所から開始し、私たちは上流で作業を行い、堆積物の乱れがその日に採取された後続のサンプルに反映されないようにしました。流出からの廃水サンプルを収集するために、各収集サイトで 2 L の地表水と 2 つの約 500 mg の堆積物コアを収集し、合計 130 のサンプルを収集しました (うち 40 の地表水サンプル、80 の堆積物サンプル、および 10 の廃水サンプル) WWTP 流出 (「Sampling_type__date_site_season_name.csv」は Dryad20 で入手可能)。

まず、熱と酸で滅菌したナルゲンボトルを川面下約 0.5 m に沈めて、各現場の水路の中央で 2 L の水サンプルを収集しました。ボトルの表面に存在する可能性のある汚染を避けるために、すべてのサンプルボトルは採取直前に現場の地表水で 3 回洗浄されました。水サンプルを収集した後、ステンレス鋼のコアラーを使用して堆積物サンプルを収集し、ワイプで清掃し、70% エタノールで滅菌し、各サンプリングの間に風乾しました。各部位で、深さ約 7 cm の複製のコアを平らな堆積物から収集し、滅菌金属スパチュラを使用して滅菌 50 ml ファルコンチューブに入れた。最後に、収集日ごとに、滅菌した 1,000 ml スコップを使用して流出パイプの端から下水処理場から 2 L のサンプルを 1 つ採取し、加熱および酸滅菌したナルゲンボトルに保管しました。収集後、すべてのサンプルは研究室への輸送のためにクーラー内の氷上に置かれ、収集後 2 時間以内に処理されました。

750 mL の水を 0.22 µm Sterivex フィルターでろ過することにより、水サンプルから全 DNA を抽出しました。次に、PowerWater DNA 分離キット (MoBio Laboratories カールズバッド、カリフォルニア州、米国) を使用してフィルターから DNA を抽出しました。このキットは、現在 DNeasy PowerWater DNA 分離キット (QIAGEN、ドイツ、ヒルデン) として入手可能です。メーカーの指示に従います。堆積物サンプルに関しては、250 mg の堆積物サンプルの重さを量り、PowerSoil DNA 分離キット (MoBio Laboratories、米国カリフォルニア州カールズバッド) を使用しました。現在は、メーカーごとに DNeasy PowerSoil DNA 分離キット (QIAGEN、ヒルデン、ドイツ) として入手可能です。説明書。

各サンプリング地点では、水と堆積物のサンプルを収集する前に、ハンドヘルド YSI フィールドプローブ (YSI、テネシー州、米国) を使用して、水温 (°C)、導電率 (μmhos/cm)、溶存酸素 (ppm)、塩分 (ppm) を測定しました。 ) プローブは水深 <0.5 m の中央水路に吊り下げられています。濁度は、Hach 2100 P 濁度計 (コロラド州ラブランド) を使用して、振盪した 2 L サンプルボトルからの 15 mL アリコートを使用して研究室で測定しました。すべてのデータは、Dryad20 で入手可能な「Physicochemical_characteristics.csv」に記録されています。

サンプリング時の気温は、ニューヨーク州アルバニーの国立気象局事務所から記録されました。サンプリング前の 12、24、38、48、および 72 時間の雨の降水量 (mm) も、国立気象局のニューヨーク州アルバニー事務所から収集されました。すべてのデータは、Dryad20 で入手できる「Sampling_site_metadata_table.csv」で入手できます。

各サンプルにおいて、EPA 承認の標準方法 IDEXX MPN メソッド (IDEXX、ウェストブルック、メイン州、米国; 40 CFR 141.852(a)(5)) を使用して、3 つの水質指標、腸球菌、大腸菌、および全大腸菌群の存在量を測定しました。。メーカーの指示に従って、3 つの指標はすべて、現場でのサンプル収集から 2 時間以内に分析されました。中間流路の水サンプルに対して大腸菌と大腸菌群の両方の濃度を推定する IDEXX Colilert アッセイを実行するために、100 mL の未希釈サンプルと滅菌 DI 水で 1:10 に希釈した 100 mL サンプル 1 つをアッセイしました。 WWTP 流出サンプルについては、滅菌 DI 水で 1:10 および 1:100 に希釈して分析しました。沈殿物の場合、遠心分離した沈殿物 250 mg を滅菌 DI 水 50 mL に加えて穏やかに混合することによってスラリーを調製し、沈殿物スラリーの 1:10 および 1:100 希釈液を分析しました 21。アッセイした各サンプルについて、Colilert 試薬を滅菌 100 mL バイアル内のサンプルに溶解しました。溶解したら、混合物を 49 ウェルの滅菌 Quanti-Tray (IDEXX、ウェストブルック、メイン州、米国) に注ぎ、密封しました。次に、トレイを 35 °C で 24 時間インキュベートしました。インキュベーション後、Quanti-Tray の陽性カウントが計数され、黄色になったすべての細胞は大腸菌群陽性とみなされ、UV 励起下で蛍光を発するすべての黄色細胞は大腸菌陽性とみなされます。次に、大腸菌および大腸菌群インジケーターの濃度は、陽性細胞の数に最確数 (MPN) 法を適用することで MPN/100 mL として計算され、それぞれ「Escherichia_coli_concentration.csv」および「Total_coliforms_concentration.csv」に表示されます。 Dryad20で入手可能。

Enterococcus sp.の濃度を推定するには。各サンプルでは、IDEXX Enterolert アッセイ (IDEXX、ウェストブルック、メイン州、米国) を使用しました。地表水サンプルと流出サンプルについては、100 mL の未希釈サンプルを分析しましたが、堆積物サンプルには未希釈スラリー (詳細については上記を参照) を使用しました。 Enterolert 試薬を、滅菌 100 mL バイアル内の 100 mL サンプルに溶解しました。溶解したら、混合物を 49 ウェルの滅菌 Quanti-Tray (IDEXX、ウェストブルック、メイン州、米国) に注ぎ、密封しました。次に、トレイを 41 °C で 24 時間インキュベートしました。インキュベーション後、UV 光下で蛍光を発するすべての細胞は陽性とみなされ、MPN/100 mL として汚染物質の濃度を推定するために使用され、Dryad20 で入手可能な「Enterococcus_concentration.csv」に保存されます。

10～0.1 EU/mL の測定範囲をサポートするカートリッジを備えた Charles River Endosafe システム (米国マサチューセッツ州ケンブリッジの Charles River) を使用して、サンプリング後 4 時間以内に水サンプル中のエンドトキシンを測定しました。測定前に、エンドトキシンフリーのピペットチップを使用して、20 μL の水サンプルを滅菌エンドトキシンフリーのガラス試験管内で 1980 μL の滅菌エンドトキシンフリー Hyclone 水で希釈し、1:100 希釈液を作成しました。 Charles River の Endosafe プロトコルに従って、新しい滅菌カートリッジが Endosafe システムによって検証されると、気泡が入らないようにサンプル 25 μL が 4 つのカートリッジウェルのそれぞれにピペットで注入されました。これらのウェルは、重複した生の読み取り値と重複したスパイク読み取り値 (サンプル内容によるエンドトキシンの増強または阻害の検出用) を表しました。アリコートが所定の位置に配置されると、アッセイが開始され、データが表示されるまで 5 ～ 15 分間のテスト時間がかかりました。機器によって完全に検証された読み取り値 (スパイクリターンが 50 ～ 200% であり、反復変動 (サンプルとスパイクの両方) の変動係数が 25% 未満であったもの) が記録されました。無効なテストにより、1:1000 希釈を使用して汚染物質を希釈したり、サンプルを測定範囲に入れたりする 2 回目のアッセイが行われました。このデータは、Dryad20 で入手可能な「Endotoxins_concentration.csv」に記録されます。

他の場所で説明されている方法論 22 に従い、ここにリストされているプライマー 23 を使用して、PowerUp SYBR Green Master Mix (Applied Biosystems、カリフォルニア州フォスターシティ、米国) と Bio-Rad CFX96 リアルタイム PCR 検出システム ( Bio-Rad Laboratories、米国カリフォルニア州ハーキュリーズ）。次に、IncPβ R751 で大腸菌 SK4903 株の少なくとも 3 つの希釈液を使用し、各実行の内部標準曲線を構築しました。これは、7 つの 16S rRNA コピーと 6 つの intI1 コピーを含むように構築されました。最後に、各サンプルで見つかった 16S rRNA コピーの総数を、各細菌細胞が持つ 16S rRNA コピーの平均数である 4.2 で割ることによって調整しました 24。このデータは、Dryad20 で入手可能な「Integron_1_relative_abundance.csv」にあります。

Earth Microbiome Project25 に記載されているように、V4 領域を標的とする 16S rRNA 遺伝子アンプリコン配列決定ライブラリーをプライマー 515 F および 806 R を使用して増幅しました。サンプルは、250 bp ペアエンドを使用して Illumina Miseq プラットフォームでシーケンスを実行するために、Wright Labs (米国ペンシルバニア州ハンティングドン) に発送されました。シーケンスはフィルター処理され、Trimmomatic バージョンでトリミングされました。 0.3926、次のパラメータを使用: ILLUMINACLIP:TruSeq3-PE.fa:2:30:10 LEADING:3 TRAILING:3

スライディングウィンドウ:4:15 ミンレン:100。その後のすべての分析は、QIIME2 バージョン 2019.227 を使用して実行されました。 DADA2 (denoisepaired、--p-trim-left-f 13、--p-trim-left-r 13、--p-trunc-len-) を使用して、リードを解決、ノイズ除去し、アンプリコン配列バリアント (ASV) にクラスター化しました。 f 150、--p-trunc-len-r 130)28 この結果は、Dryad20 で入手可能な「Denoising_qc_stats.tsv」で入手できます。サンプルごとの読み取りは、Dryad20 で入手可能な「Sample_frequency_detail.csv」に記録されます。分類学的割り当ては、SILVA データベース (Silva SSU 132) 30 の 16S rRNA 遺伝子配列を使用してトレーニングされた QIIME2 のナイーブベイズ scikit-learn 分類器 29 を使用して実行されました。サンプルごとの分類学的存在量は、Dryad20 で入手可能な「Taxa_abundance_by_sample.csv」に記録され、ASV、分類群の割り当て、および信頼度は、Dryad20 で入手可能な「ASV_and_taxa_assignment.tsv」に記録されます。データの視覚化は、phyloseq (ver. 3.14)31、ggplot2 (ver. 3.35)32、および fantaxtic (ver. 0.1.0、G.Martijn) を使用して実行されました。

分類学のすべてのデータと出力は Dryad リポジトリ 20 内に寄託されており、表 2 にリストされています。16S rRNA アンプリコン配列決定の生データ (fastq ファイル) は、BioProject アクセッション番号 PRJNA565393 へのリンクとともに NCBI BioProject データベースに寄託されています 33。

ハンドヘルド YSI プローブは、フィールドワークの前に標準プロトコルを使用して校正されました。簡単に説明すると、スポンジを湿らせて校正スリーブに置き、DO プローブを 100% 湿潤環境に置き、自動校正プロセスを実行する前に 10 分間プローブの上に置きました。塩分と導電率は、YSI が提供する新鮮な導電率校正溶液 (ボトルを開けてから 1 か月以内に使用) を使用して校正されました。 Enterolert および Colilert アッセイは、2 つの脱イオン水コントロールを使用して実施され、インキュベートされ、無菌技術を検証するために数えられました。 Endosafe 機器の厳格な内部制御に加えて、エンドトキシンを含まない滅菌水を使用した対照サンプルが各 Endosafe セッション中に実行されました。 DNA 抽出中の微生物および DNA 汚染の可能性を制御するために、各サンプリングポイントに 3 つの異なるタイプの制御を組み込みました。1) サンプルの濾過中の汚染をテストするための、PCR グレードの滅菌水を使用したステリベックス濾過。 2) DNA 抽出キットによる汚染をテストするために、PCR グレードの水で DNA 抽出を実施。 3) ライブラリー構築は、PCR 試薬による汚染の可能性をテストするための滅菌 PCR グレード水で実施されます。すべての場合において、ライブラリーの構築および配列決定中に汚染の存在を検出できませんでした。 qPCR の実行間の起こり得るバイアスを制御するために、大腸菌株 SK4903 のゲノム DNA の少なくとも 4 つの希釈を使用して内部標準曲線を構築しました。さらに、すべての PCR は 3 回繰り返して実行し、PCR 準備および増幅中に DNA サンプル間に複数のネガティブコントロール (テンプレートを使用しない PCR 反応) を挿入しました。 16S rRNA 遺伝子アンプリコン生成の成功は、アンプリコンサイズ (約 291 bp) とアガロースゲル上の汚染の有無を確認することによって制御されました。ネガティブコントロール (テンプレートを使用しない PCR 反応) およびポジティブコントロール (大腸菌 DH5a のゲノム DNA) も、使用した試薬の純度を保証します。

これらのデータの生成または処理にカスタムコードは使用されていません。 QIIME2、phyloseq、ggplot2、および fantaxtic のすべてのコマンドは、Dryad リポジトリ 20 の「Combined_Scripts.rmd」という名前の単一ファイルで r-markdown 形式で利用できます。

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この研究は、Bard College と Bard College の Bard Summer Research Institute から資金提供を受けました。研究室での技術支援について、Alexandra Clarke、Haley Goss-Holmes、Pola Kuhn、Thierney Weymueller、Marco Spodek、Christopher Hulbert、Beckett Landsbury、Yuejiao Wan に感謝します。

これらの著者も同様に貢献しました: Carolina Oliveira de Santana、Pieter Spealman。

Geosciences Institute、バイーア連邦大学、サルバドール、BA、40170-290、ブラジル

カロリーナ・オリベイラ・サンタナ

ゲノミクスおよびシステム生物学センター、ニューヨーク大学、ニューヨーク、ニューヨーク、10114、米国

ピーター・スピアマン & ガブリエル・G・ペロン

生物学部、リーム・ケイデン科学計算センター、バード大学、アナンデール・オン・ハドソン、ニューヨーク州、12504、米国

ダニエラアズライ、メアリーリード、M. エリアスデューカー、ガブリエル G. ペロン

バード環境科学・人文科学センター、バード大学、アナンデール・オン・ハドソン、ニューヨーク州、12504、米国

M. エリアスデューカー & ガブリエル G. ペロン

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研究はEDによって計画され、GGPDAはサンプルの収集に関与し、DNA配列決定に貢献した。 COS と PS は生データの分析に取り組み、ED と GGPGGP とともに論文の草稿を作成し、原稿の最終改訂を行いました。

ガブリエル・G・ペロンへの通信。

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転載と許可

デ・サンタナ、コロラド州、スピールマン、P.、アズライ、D. 他。廃水排出口付近の河川水および堆積物における細菌群落と水質パラメータ。 Sci Data 9, 578 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41597-022-01686-8

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受信日: 2022 年 4 月 30 日

受理日: 2022 年 9 月 4 日

公開日: 2022 年 9 月 21 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-022-01686-8

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