Veränderung der Zusammensetzung der menschlichen Krankheitserregergemeinschaft und ihres potenziellen Risikos für die menschliche Gesundheit nach Unterbrechung der Versorgung mit Leitungswasser

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 12419 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Aufgrund der Sanierung der zivilen Infrastruktur in Entwicklungsländern und der Schließung von Gewerbegebäuden während der Pandemie kann es häufig zu einer Unterbrechung bzw. Wiederherstellung der Wasserversorgung kommen. Um umfassende Einblicke in die Auswirkungen der Unterbrechung/Wiederherstellung der Wasserversorgung zu erhalten, charakterisierte diese Studie die Variationen der Zusammensetzung der Pathogengemeinschaft im Leitungswasser und deren Infektionsrisiko unter verschiedenen Wasserversorgungsszenarien. Die metagenomische Sequenzierung ergab eine signifikante Veränderung der humanen Pathogenprofile, wobei der dominanteste Pathogen von Pseudomonas aeruginosa (4,91 %) zu Acinetobacter johnsonii (0,59 %) wechselte. Darüber hinaus ergab die absolute Quantifizierung von Krankheitserregern mittels Propidium-Monoazid-qPCR, dass die Häufigkeit der drei typischen Krankheitserreger (Pseudomonas aeruginosa, Mycobacterium avium und Salmonella sp.) unmittelbar nach der Unterbrechung der Wasserversorgung und der Wiederherstellung einen Anstieg von 2,44 log bis 3,60 log aufwies auch nach 2-stündiger Wiederherstellung der Versorgung nicht auf das normale Niveau zurückkehren, außer bei Pseudomonas aeruginosa. Die quantitative mikrobielle Risikobewertung ergab, dass die Infektionsrisiken der drei Krankheitserreger, die durch die direkte Nutzung von Leitungswasser bei stabiler Wasserversorgung entstehen, einschließlich dermaler Exposition und oraler Aufnahme, alle über dem Schwellenwert von 10–4 lagen und nach der Unterbrechung/Wiederherstellung der Wasserversorgung offensichtlich anstiegen . Diese Studie warnt uns vor dem Risiko, das von Krankheitserregern im Leitungswasser ausgeht, insbesondere nach einer Unterbrechung/Wiederherstellung der Wasserversorgung.

Eine Vielzahl menschlicher mikrobieller Krankheitserreger sind im Trinkwasser vorhanden und können als Umweltverunreinigungen angesehen werden, die ein Risiko für die öffentliche Gesundheit darstellen1. Das städtische Trinkwasserverteilungssystem (DWDS) ist eine Übertragungsbrücke zwischen Trinkwasseraufbereitungsanlagen und Stadtbewohnern2 und Leitungswasser (TW) ist eng mit dem menschlichen Leben verbunden. In TW3 werden häufig opportunistische Krankheitserreger nachgewiesen, darunter Legionella pneumophila, Mycobacterium avium und Pseudomonas aeruginosa. Viele Länder oder Organisationen haben Krankheitserreger (wie Salmonella spp., Legionella spp. und Campylobacter jejuni) bereits in Richtlinien oder Standards zur Trinkwassersicherheit aufgenommen4,5. Aufgrund der großen Bevölkerungszahl, die immer noch in wasserarmen Gebieten lebt6, wird in den meisten Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen weltweit auf eine intermittierende Wasserversorgung umgestellt7,8, die eine wichtige Quelle mikrobieller Infektionen bei DWDS9 darstellt. Darüber hinaus kann es auch während der Sanierung der zivilen Infrastruktur oder der Schließung von Gewerbegebäuden während der Pandemie zu einer Unterbrechung der Wasserversorgung kommen10. Während der Unterbrechung der Wasserversorgung kommt es zu einer erheblichen Verschlechterung der Wasserqualität und durch den Verbrauch von Chlorrückständen können sich krankheitserregende Bakterien vermehren11. Was noch schlimmer ist: Der Biofilm kann sich von den Rohren lösen, wenn der in Bewegung befindliche Wasserfluss plötzlich gestoppt oder gestartet werden muss12. In diesem Fall gelangen die anhaftenden Bakterien nach der Wiederherstellung der Wasserversorgung in das TW. Tatsächlich ist der Einfluss von Krankheitserregern in TW, insbesondere nach der Unterbrechung/Wiederherstellung der Wasserversorgung, auf die menschliche Gesundheit von entscheidender Bedeutung für die Risikokontrolle geworden, was noch nicht gut dokumentiert ist13.

Für die Risikobewertung sind die Nachweismethoden von Krankheitserregern von entscheidender Bedeutung14, sowohl im Hinblick auf die Abdeckung der Diversität als auch auf die Genauigkeit der absoluten Quantifizierung. Herkömmliche kulturabhängige oder molekulare Methoden können nicht alle Krankheitserreger in TW abdecken. Der kombinierte Einsatz von Hochdurchsatzsequenzierung und metagenomischer Analyse gilt als leistungsstarkes Instrument zur Analyse der gesamten Pathogengemeinschaft in der Umwelt, einschließlich Fluss15, Klärschlamm16, menschlicher Nasenhöhle und Kot17, was auch als wirksamer und zuverlässiger Ansatz für die umfassende Analyse dient Untersuchung von Krankheitserregern in sauberen Umweltkompartimenten, zB TW18. Die mit dieser Methode erhaltene relative Häufigkeit kann jedoch nicht direkt für die Bewertung der durch Krankheitserreger in TW verursachten Gesundheitsrisiken verwendet werden, die auf absoluter Quantifizierung beruhen.

Es ist von entscheidender Bedeutung, die Zellzahlen lebender Krankheitserreger in einem bestimmten TW-Volumen zu ermitteln, um deren Gesundheitsrisiko mit der quantitativen mikrobiellen Risikobewertung19 (QMRA) genau beurteilen zu können, einer Methode, die üblicherweise zur Bewertung des Gesundheitsrisikos durch wasserbasierte Krankheitserreger20 eingesetzt wird. Technisch gesehen wird die quantitative Echtzeit-Polymerasekettenreaktion (qPCR) häufig zur absoluten Quantifizierung von Krankheitserregern im Wasser21,22 eingesetzt, kann jedoch keine lebenden oder toten Bakterien identifizieren. Glücklicherweise ist Propidiummonoazid (PMA) in der Lage, sich selektiv mit der nackten DNA zu verbinden, da es für intakte Membranzellen in Bakterienisolaten und Umweltproben nicht durchlässig ist23,24. Nach der Färbung würde DNA in toten Zellen und extrazelluläre DNA aufgrund der kovalenten Verbindung zwischen Farbstoff und DNA-Molekül während der PCR nicht amplifiziert. Die PMA-Vorbehandlung von Proben wurde mit qPCR, nämlich PMA-qPCR, gekoppelt, um lebende Krankheitserreger in Meerwasser25, landwirtschaftlichen Erzeugnissen26 und Trinkwasser27 aufzuspüren.

Ziel dieser Studie war es, die Zusammensetzung, die absolute Häufigkeit und das Gesundheitsrisiko von Krankheitserregern in TW bei stabiler Wasserversorgung und suspendierter–wiederhergestellter Wasserversorgung zu untersuchen. Um umfassende Einblicke in die Zusammensetzung der bakteriellen Krankheitserreger in TW zu erhalten, wurden Metagenomsequenzierung und bioinformatische Analyse durchgeführt. QMRA wurde eingesetzt, um die Gesundheitsrisiken der Krankheitserreger auf der Grundlage einer absoluten Quantifizierung durch PMA-qPCR zu bewerten. Diese Studie trägt dazu bei, unser Wissen über die Vielfalt und Risiken von Krankheitserregern bei TW zu erweitern, was die Prävention und Kontrolle der Ausbreitung von Krankheitserregern erleichtern kann.

Wir haben insgesamt 339 pathogene Arten (Tabelle S1) an fünf TW-Probenahmestellen (Abb. 1A) unter stabiler Wasserversorgung (SW) in Nanjing mit metagenomischer Sequenzierung nachgewiesen. Es wurde festgestellt, dass acht pathogene Arten innerhalb von vier verschiedenen Gattungen in SW-Proben eine hohe relative Häufigkeit (> 0,1 % in der Bakteriengemeinschaft) aufweisen (Abb. 1B). Mit zunehmender Übertragungsentfernung nahm die relative Häufigkeit von Pseudomonas aeruginosa (0,19–1,61 %), Pseudomonas alcaligenes (0,24–4,04 %), Sphingomonas paucimobilis (0,07–0,15 %) und Mycobacterium avium (0,01–0,27 %) in der Bakteriengemeinschaft zu allmählich von JQM zu XLW (Abb. 1B). Unter allen Probenahmestellen wies der Standort JHS die höchste Häufigkeit von Pseudomonas stutzeri (0,29 %), Pseudomonas fluorescens (0,20 %), Pseudomonas putida (0,17 %), Aeromonas hydrophila (0,04 %) und Salmonella enterica (0,02 %) auf ( Abb. 1B und Abb. S1). Allerdings nahm nur die relative Häufigkeit von P. aeruginosa zu und wurde nach der erneuten Chlorierungstankbehandlung zum dominierenden Krankheitserreger (Abb. 1B), und zwar von 1,61 % am Standort XLW auf 22,55 % am Standort MQ. Darüber hinaus zeigte die Clusteranalyse weiter, dass die strukturelle Ähnlichkeit und Alpha-Diversität der Pathogengemeinschaftsstruktur in SW mit zunehmender Transportentfernung abnahm (Abb. 1B).

Geografische Lage der Probenahmestellen, Zusammensetzung der Pathogengemeinschaft und absolute Häufigkeit der drei typischen Pathogene im Südwesten. (A) Die Probenahmestellen für DWTP, Nachchlorierungstank, SW und Suspensionssanierungswasser (SRW) sind als schwarzes Pentagramm, schwarze Raute, roter Kreis bzw. blaues Dreieck gekennzeichnet. (B) Relative Häufigkeit reichlich vorhandener (Mittelwert > 0,1 %) Krankheitserreger an den verschiedenen Standorten. Die Clusteranalyse basierend auf der Bray-Curtis-Distanz und dem Shannon-Index (Mittelwert ± Standardfehler, n = 3) zeigt strukturelle Ähnlichkeit und Alpha-Diversität der Pathogengemeinschaft an den verschiedenen Probenahmestellen. (C) Absolute Häufigkeit (Mittelwert ± Standardfehler, n = 10) der drei typischen Krankheitserreger im Südwesten an den verschiedenen Standorten. *** bedeutet laut T-Test einen signifikanten Unterschied zwischen den Standorten XLW und MQ (p < 0,001).

Drei typische Krankheitserreger, darunter P. aeruginosa, M. avium und Salmonella sp. wurden aufgrund ihrer Prävalenz und hohen relativen Häufigkeit in SW-Proben ausgewählt, um ihre absolute Häufigkeit zu ermitteln. PMA-qPCR-Ergebnisse zeigten, dass P. aeruginosa die höchste durchschnittliche Konzentration (7,40 × 103 Zellen/L) und Nachweishäufigkeit (96 %, 48/50 Proben) aufwies, gefolgt von M. avium (7,42 × 102 Zellen/L; 84 %). , 42/50 Proben) und Salmonella sp. (27 Zellen/L; 36 %, 18/50 Proben). Darüber hinaus nahm die absolute Häufigkeit aller drei Krankheitserreger im Allgemeinen von Standort JQM zu Standort XLW zu und nahm von Standort XLW zu Standort MQ ab, wobei eine Ausnahme am Standort RHL für M. avium und Salmonella sp. (Abb. 1C). Insbesondere Salmonella sp. wurde durch den Rechlorierungstank zwischen Standort XLW und Standort MQ erheblich beeinflusst (p < 0,001), mit einem erheblichen Rückgang der absoluten Häufigkeit. Die einfaktorielle ANOVA-Analyse zeigte, dass die Probenahmestellen einen großen Einfluss auf die absolute Häufigkeit von Salmonella sp. hatten. (p < 0,05).

Basierend auf den metagenomischen Daten verglichen wir Unterschiede in den Gemeinschaften potenzieller Krankheitserreger in TW während der Suspensions-Restaurierungswasserversorgung (SRW) und der stabilen Wasserversorgung. Die statistische Analyse zeigte, dass SRW und SW eine ähnliche Alpha-Diversität (p > 0,05) der Krankheitserreger aufwiesen (Abb. 2A), einige vorherrschende Krankheitserreger wiesen jedoch unterschiedliche Häufigkeiten zwischen den SRW- und SW-Proben auf. Es wurde festgestellt, dass SRW sieben Krankheitserreger mit einer hohen relativen Häufigkeit von über 0,1 % aufwies, und SW acht Krankheitserreger, von denen fünf Krankheitserreger mit den beiden Wassertypen gemeinsam waren (Abb. 2B). P. aeruginosa (4,91 %), P. alcaligenes (1,05 %) und Ochrobactrum anthropi (0,13 %) galten ausschließlich im Südwesten als sehr häufig, während Acinetobacter johnsonii (0,59 %) und Mycobacterium kansasii (0,33 %) im Südwesten eine hohe Häufigkeit aufwiesen. Der vorherrschende Erreger wechselte von P. aeruginosa im Südwesten zu A. johnsonii im Südwesten (Abb. 2B). Darüber hinaus wurde festgestellt, dass SW und SRW 78 Krankheitserreger mit signifikantem Unterschied (p <0,05, Abb. S2) und 18 Krankheitserreger mit äußerst signifikantem Unterschied (p <0,001, Abb. 2C) in der relativen Häufigkeit aufweisen. Acht Krankheitserreger hatten höhere Anteile in der SRW-Gruppe und 70 davon waren in der SW-Gruppe sehr häufig (p < 0,05, Abb. S2). Bei p < 0,001 hatten alle 18 Krankheitserreger höhere Anteile in der SW-Gruppe (Abb. 2C).

Unterschiede in der Zusammensetzung der Pathogengemeinschaft unter verschiedenen Wasserversorgungsszenarien. (A) Shannon-Index (Mittelwert ± Standardfehler, n = 3 in SRW und n = 15 in SW) der Pathogengemeinschaft, der den Unterschied der Alpha-Diversität zwischen SRW und SW zeigt. (B) Blasendiagramm, das die relative Häufigkeit reichlich vorhandener (> 0,1 %) Krankheitserreger in SW- und SRW-Proben zeigt. (C) Erweitertes Fehlerbalkendiagramm, das die Krankheitserreger mit extrem signifikanten Unterschieden (p < 0,001) zwischen SRW und SW zeigt.

Was die absolute Quantifizierung betrifft, so zeigten PMA-qPCRs, dass die Häufigkeit des Auftretens der drei Krankheitserreger (P. aeruginosa, M. avium und Salmonella sp.) in SRW 100 % betrug, was im Vergleich zu SW wesentlich höher war. Der größte Anstieg der absoluten Häufigkeit von Salmonella sp. (3,60 log, p < 0,05), gefolgt von P. aeruginosa (2,58 log, p < 0,05) und M. avium (2,44 log, p < 0,05) wurde innerhalb von 0–2 Minuten nach der Wiederherstellung der Wasserversorgung im Vergleich zu beobachtet stabile Wasserversorgung. Darüber hinaus waren die absoluten Häufigkeiten der drei Krankheitserreger in SRW (0–6 Minuten) signifikant höher als in SW (p < 0,05) und nahmen mit der Verlängerung der Wiederherstellungszeit der Wasserversorgung ab (Abb. 3). Die absolute Häufigkeit von P. aeruginosa in SRW nach 6 Minuten Wiederherstellung der Wasserversorgung war ähnlich der in SW (p > 0,05). Die absoluten Häufigkeiten von M. avium (1,09 × 104 Zellen/L) und Salmonella sp. (2,14 × 103 Zellen/L) waren signifikant höher als diejenigen in SW (p < 0,05), selbst nach zweistündiger Wiederherstellung der Wasserversorgung.

Absolute Häufigkeit (Mittelwert ± Standardfehler, n = 3) der drei typischen Krankheitserreger in SRW nach Wiederherstellung der Wasserversorgung. * bedeutet laut t-Test einen signifikanten Unterschied zwischen SRW und SW (p < 0,05).

Wir haben außerdem die jährlichen Infektionswahrscheinlichkeiten P(inf, y) der drei Krankheitserreger in jeder der SW- und SRW-Proben berechnet. Die absoluten Häufigkeitsdaten in SW wurden an Wahrscheinlichkeitsverteilungsmodelle mit Maximum-Likelihood-Schätzung angepasst (Tabelle S2, Abb. S3), die sich durch den Kolmogorov-Smirnov-Test als geeignet erwiesen (Tabelle S2). Die Monte-Carlo-Simulation zeigte, dass der mittlere P(inf, y) jedes der drei Krankheitserreger (Abb. 4A) die von der US-EPA28 empfohlene Risikogrenze (10−4) für TW überschritt. Darüber hinaus ist der mittlere P(inf, y) von M. avium (1,24 × 10−2) und Salmonella sp. (5,54 × 10−2) durch orale Aufnahme waren eine Größenordnung höher als die von P. aeruginosa (1,20 × 10−3) durch dermale Exposition (Abb. 4A). Unter den drei Erregern wurde ein geringeres Infektionsrisiko von P. aeruginosa in TW im Vergleich zu den anderen beiden Erregern beobachtet (p < 0,0001, Abb. 4A). Der Unterschied von P(inf, y) zwischen M. avium und Salmonella sp. war nicht signifikant (p > 0,05, Abb. 4A).

Jährliche Infektionswahrscheinlichkeit der drei Erreger in SW (A) und SRW (B). (A) n = 5000. (B) n = 3. Die Expositionswege waren die dermale Exposition von P. aeruginosa und die orale Aufnahme von M. avium und Salmonella sp.; **** bedeutet einen extrem signifikanten Unterschied und ns bedeutet keinen signifikanten Unterschied im t-Test zwischen den beiden Krankheitserregern (p < 0,0001). * bedeutet laut t-Test einen signifikanten Unterschied zwischen SRW und SW (p < 0,05). Die gestrichelte Linie bedeutet die Risikoschwelle 1 × 10−4.

Der P(inf, y) der drei Krankheitserreger in jeder SRW-Probe stieg signifikant an (P. aeruginosa stieg um 3,02 × 102, M. avium stieg um 1,86 × 102 und Salmonella sp. stieg um 2,63 × 103, jeweils p < 0,05). während 0–2 Minuten nach der Wiederherstellung der Wasserversorgung und zeigte zeitlich abnehmende Trends (Abb. 4B). Im Vergleich zu M. avium und Salmonella sp. zeigte P. aeruginosa einen deutlicheren Rückgang von P(inf, y) zusammen mit der Zeitverlängerung der Wiederherstellung der Wasserversorgung. Allerdings lag der P(inf, y) jedes Krankheitserregers in SRW innerhalb der ersten 10 Minuten nach Wiederherstellung der Wasserversorgung über dem Schwellenwert. Insbesondere die P(inf, y) von M. avium und Salmonella sp. blieben nach zwei Stunden der Wiederherstellung der Wasserversorgung deutlich über dem Schwellenwert in SW (p < 0,05), während der P(inf, y) von P. aeruginosa (9,33 × 10−5) niedriger war als der am Standort SRWA.

Darüber hinaus haben wir auch das akzeptable Expositionsvolumen von TW berechnet, das den von der EPA vorgeschlagenen Risikoanforderungen entspricht (10−4). Das maximal akzeptable Volumen an TW betrug 1,08 × 10–5 l bei dermaler Exposition von P. aeruginosa, 2,94 × 10–2 l bei oraler Aufnahme von M. avium und 1,97 × 10–2 l bei oraler Aufnahme von Salmonella sp. (Abb. 5B). Die akzeptablen Expositionsvolumina von TW für alle drei Bakterien waren im Vergleich zu den in Monte-Carlo-Simulationen angenommenen Expositionsvolumina deutlich niedriger (p < 0,0001, Abb. 5), was auf hohe Risiken bei der direkten Nutzung von TW schließen lässt.

Simuliertes Expositionsvolumen (A) und akzeptables Expositionsvolumen (B) von TW für dermale Exposition oder orale Aufnahme. (A) n = 5000. (B) n = 18. Die Expositionswege waren die dermale Exposition von P. aeruginosa und die orale Aufnahme von M. avium und Salmonella sp. p < 0,0001 bedeutet laut t-Test einen äußerst signifikanten Unterschied zwischen dem simulierten Expositionsvolumen und dem akzeptablen Expositionsvolumen des Trinkwassers.

Um das Risiko einer direkten Nutzung von TW genau einzuschätzen, gewann diese Studie umfassende Einblicke in die Pathogengemeinschaften von TW, wählte Schlüsselpathogene aus und optimierte die Methode zur absoluten Quantifizierung. Da eine PMA-Vorbehandlung die Störung durch abgestorbene Bakterien beseitigen kann23, wurde in dieser Studie PMA-qPCR angewendet, um die Zellzahlen bakterieller Krankheitserreger in der gegebenen Wassermenge zu bestimmen, um die Anforderungen von QMRA19 zu erfüllen. Einzelkopie-Gene wurden ausgewählt, um komplexe Konvertierungen und eine ungleichmäßige Amplifikation von Mehrfachkopie-Genen zu vermeiden, was oft übersehen wurde29,30. Auch die Effizienz der Bakterienrückgewinnung, die Effizienz der DNA-Extraktion und die Effizienz der PCR-Amplifikation wurden berücksichtigt, um die Genauigkeit der absoluten Quantifizierung der Krankheitserreger zu erhöhen. Darüber hinaus wurden in dieser Studie basierend auf den Infektionsmerkmalen der drei Krankheitserreger in TW auch unterschiedliche Expositionswege berücksichtigt, um die Zuverlässigkeit der QMRA-Ergebnisse zu erhöhen. P. aeruginosa verursacht Augen- und Hautinfektionen31,32 sowie systemische Infektionen über die verletzte Haut beim Patienten33. Infektion durch Salmonella sp. beginnt mit der Aufnahme kontaminierter Nahrung oder Wasser34, wodurch Krankheitserreger in das Darmepithel gelangen und Darmerkrankungen wie Typhus und Paratyphus verursachen35. M. avium kann durch nasale oder orale Aufnahme zoonotische Infektionen verursachen und eine Vielzahl menschlicher Gewebe und Organe, einschließlich der Lunge, des Knochenmarks und der Lymphknoten, befallen36.

In dieser Studie zeigten sowohl die Metagenomanalyse als auch die PMA-qPCR das Vorhandensein einer Vielzahl bakterieller Krankheitserreger in TW. P. aeruginosa hatte die höchste Häufigkeit in TW (insbesondere am Standort MQ), was darauf hindeutet, dass sich P. aeruginosa im Vergleich zu anderen Krankheitserregern besonders an die Umgebung des Pipeline-Netzwerks anpasst. Sowohl kulturabhängige als auch molekulare Methoden haben das häufige Vorkommen von P. aeruginosa in TW37,38 bestätigt. Die Art ist aufgrund der überlegenen Barriereeigenschaften der äußeren Membran40 und der bemerkenswerten Freisetzung extrazellulärer Polymersubstanzen41 in der Lage, Chlor39 zu tolerieren, was zu einer höheren Häufigkeit als die anderen Arten innerhalb der Gattung Pseudomonaden42 führt. Darüber hinaus kann der Chlorierungsprozess die Überexpression der MexEF-OprN-Effluxpumpe43 und die Förderung des horizontalen Transfers von Plasmiden44 induzieren, was die Antibiotikaresistenz von P. aeruginosa erheblich fördern und das Infektionsrisiko erhöhen kann.

Wir fanden heraus, dass die Häufigkeit und Gemeinschaftsstruktur von Krankheitserregern in verschiedenen Wasserversorgungsszenarien erheblich schwankte, was hauptsächlich auf das Massenwasserwachstum und die Ablösung von Biofilmen zurückzuführen ist. Viele Faktoren wie Sedimente, Restchlor und TOC können wahrscheinlich zu einem Massenwasserwachstum führen. Das Sediment im Rohr wird aufgewirbelt, wenn die Wasserversorgung wiederhergestellt wird, nachdem die Wasserversorgung unterbrochen wurde, was zu einer Zunahme der Trübung und der Anzahl von Bakterien führen kann45. Die Konzentration von Chlor und TOC war ein wichtiger Faktor zur Begrenzung der Bakterienzahl. Die Restchlorkonzentration nahm ab und die Gesamtzellzahl stieg in TW nach der Stagnation deutlich an11. Darüber hinaus wurde während der Wasserstagnation eine Abnahme der TOC-Konzentration beobachtet, die teilweise durch den Bakterienverbrauch für das Wachstum verursacht wurde46.

Biofilm bietet einen möglichen Lebensraum für Krankheitserreger, in dem Mikroben vor Desinfektionsmitteln geschützt sind47. Zu diesen Organismen gehören fäkale Indikatorbakterien, obligate Krankheitserreger fäkalen Ursprungs, opportunistische Krankheitserreger umweltbedingten Ursprungs, Darmviren und parasitäre Protozoen48. Tatsächlich befinden sich nur weniger als 2 % der Bakterienmitglieder in einem Trinkwassersystem in der Wasserphase49. Somit gelangen Bakterien in Biofilmen aufgrund der Scherbeanspruchung nach der Unterbrechung/Wiederherstellung der Wasserversorgung in die Rohrleitung50,51, wodurch die absolute Häufigkeit der drei typischen Krankheitserreger (P. aeruginosa, M. avium und Salmonella sp.), die sich tendenziell bilden, im SRW erhöht wird Biofilm in DWDS52,53,54,55 und kann wochenlang im Biofilm bestehen bleiben56. Im Vergleich zu SW gehörten zu den Krankheitserregern mit erhöhter relativer Häufigkeit in SRW Acinetobacter, Sphingomonas und Mycobacterium, die Gattungen mit hoher Häufigkeit im Rohrbiofilm48,57,58.

Diese Studie ergab, dass das jährliche Infektionsrisiko der drei Krankheitserreger bei DW bei direkter Anwendung von TW ohne jegliche Behandlung deutlich höher war als der von der EPA festgelegte akzeptable Schwellenwert (10–4). Ebenso haben einige frühere Studien gezeigt, dass die Infektionswahrscheinlichkeit in vielen Regionen diesen Schwellenwert überschreitet59,60,61,62. Darüber hinaus wurden in dieser Studie als Expositionswege der direkte Kontakt mit TW oder das Trinken von TW ausgewählt, doch Einwohner Chinas kochen TW normalerweise vor dem Verzehr ab. Darüber hinaus können einige kommerzielle Wasserreiniger am Einsatzort wie Umkehrmembranen die Häufigkeit und die Gesundheitsrisiken von Krankheitserregern weiter verringern, was in dieser Studie nicht berücksichtigt wurde. Da Krankheitserreger durch Abkochen oder Membranbehandlung stark reduziert werden63, überschätzen die obigen Ergebnisse das potenzielle Gesundheitsrisiko der Krankheitserreger für den Menschen, das durch Kontakt oder Konsum von Leitungswasser entsteht, etwas überschätzt. Ungeachtet dessen ist die Feststellung dieser Studie, dass das Gesundheitsrisiko von Krankheitserregern in SRW deutlich höher ist als in SW, aufgrund der Veränderungen in der Krankheitserregergemeinschaft und der Zunahme ihrer Häufigkeit immer noch sinnvoll. Darüber hinaus haben wir die in QMRA verwendeten simulierten Expositionsvolumina weiter mit den akzeptablen Expositionsvolumina bei direkter Verwendung verglichen, was in dieser Studie zu deutlich niedrigeren akzeptablen Expositionsvolumina führte. Diese warnen uns, dass das TW-Risiko kurz nach der Wiederherstellung der Wasserversorgung höher ist. Wir empfehlen den Bewohnern, während dieser Zeit, insbesondere in den ersten zwei Stunden, nach Möglichkeit den direkten Konsum von TW zu vermeiden, einschließlich Waschen und direktes Trinken.

Wie bei allen QMRA-Ansätzen bleiben die Eingabevariablen unsicher und begrenzt, einschließlich der Expositionsdosis, der Expositionsbewertung zugrunde liegenden Annahmen und der im Modell verwendeten Dosis-Wirkungs-Parameter für Krankheitserreger9. Diese Unsicherheit und Begrenzung der Expositionsdosis konnten wir durch mehrere Versuche kompensieren. Unter Berücksichtigung der Annahmen, die der Expositionsbewertung zugrunde liegen, haben wir das tägliche Trinkvolumen von TW auf der Grundlage von Expositionsszenarien, die im EPA- und WHO-Handbuch5,64 beschrieben sind, mit 1 l modelliert. Diese Wahrscheinlichkeitsverteilung ist kaum repräsentativ für das Wasserverbrauchsverhalten in Umgebungen mit einem komplexen System der Haushaltswasserbewirtschaftung. Die Dosis-Wirkungs-Parameter im Modell hingegen wurden in einem Umfeld mit hohem Einkommen bei gesunden Erwachsenen erhoben, wodurch das Infektionsrisiko für die Bevölkerung in Entwicklungsländern und für kleine Kinder möglicherweise unterschätzt wird65. Das Trinken und Spülen nach dem Erhitzen sowie Unterschiede bei den Verbrauchern wurden mangels relevanter Parameter nicht berücksichtigt. Neben der jährlichen Infektionswahrscheinlichkeit haben viele Studien auch behinderungsbereinigte Lebensjahre (DALYs) als zusammenfassendes Maß für die Krankheitslast berechnet9,60,66. Diese Komponente wurde in dieser Studie jedoch aufgrund fehlender relevanter epidemiologischer Daten nicht berücksichtigt.

Diese Studie lieferte einen umfassenden Einblick in die Auswirkungen der Unterbrechung/Wiederherstellung der Wasserversorgung auf die Zusammensetzung menschlicher Krankheitserregergemeinschaften und deren potenzielle Risiken für die menschliche Gesundheit. P. aeruginosa war der dominierende Erreger in SW-Proben. Die Unterbrechung und Wiederherstellung der Wasserversorgung führte zu einer offensichtlichen Verschiebung der Zusammensetzung der Krankheitserreger in der Gemeinschaft und zu einem offensichtlichen Anstieg der absoluten Häufigkeit von P. aeruginosa, M. avium und Salmonella sp. Die Infektionsrisiken der drei Krankheitserreger, die sich aus der direkten Nutzung von Trinkwasser bei stabiler Wasserversorgung, einschließlich dermaler Exposition und oraler Aufnahme, ergeben, lagen alle über dem von der EPA empfohlenen Schwellenwert von 10–4. Die Unterbrechung und Wiederherstellung der Wasserversorgung erhöhte das Gesundheitsrisiko weiter und verdeutlichte die Notwendigkeit, mehr Anstrengungen zur Kontrolle der durch die Unterbrechung der Wasserversorgung verursachten Vermehrung von Krankheitserregern zu unternehmen.

Die Probenahme von TW unter stabiler Wasserversorgung (keine Wasserunterbrechung über eine Woche lang, SW-Proben) und suspendierter-wiederhergestellter Wasserversorgung (Wasserversorgung wiederhergestellt nach mehr als sechs Stunden Suspension, SRW-Proben) wurde durchgeführt, um die Zusammensetzung und ihre Eigenschaften zu charakterisieren Variation der Bakteriengemeinschaft. Die Koordinatenpositionen der Probenahmestellen sind in Tabelle S3 aufgeführt. Wir haben TW-Proben mit Filterelementen (MK2-EG-BG, Toray, Japan) für die maximale Biomasse entlang der Verteilungsleitung entsprechend der linearen Entfernung von der Trinkwasseraufbereitungsanlage (DWTP) (Abb. 1A) zehnmal (alle zwei) gesammelt Wochen ab 14. Juni 2019) und erhielten insgesamt 50 SW-Proben. Drei Ereignisse zur Unterbrechung der Wasserversorgung (Abb. 1A) wurden ausgewählt, indem man sich vorab über die Ankündigung der Unterbrechung der Wasserversorgung erkundigte. Vor der Unterbrechung der Wasserversorgung wurden am SRW-Standort A–C 10 l Leitungswasser als SW-Proben gesammelt. Als die Trinkwasserversorgung wiederhergestellt war, haben wir zu fünf Zeitpunkten innerhalb der ersten zehn Minuten (0–2 Min., 2–4 Min., 4–6 Min., 6–8 Min. und 8–10 Min.) kontinuierlich Leitungswasser (10 L) gesammelt ), wenn man bedenkt, dass die Durchflussrate 5,48 l/min betrug. Wir haben auch nach zwei Stunden (2 Stunden später) Proben gesammelt und die Wasserhähne bis zur Entnahme weiterlaufen lassen. TW-Proben am SRW-Standort A–C wurden aufgrund des begrenzten TW-Volumens mit einer 0,22-μm-Mikroporenmembran (BKMAN, China) gefiltert, um Mikroorganismen zu sammeln. Zur DNA-Extraktion wurden die Filterelemente und Mikroporenmembranen separat über Nacht mit 1 × PBS getränkt, um den Mikroorganismus zu eluieren, und der Eluent wurde 15 Minuten lang bei 14.000 × g zentrifugiert. Die DNA wurde mit dem FastDNA® Spin Kit for Soil (MP Biomedicals, USA) extrahiert und die DNA-Konzentration und -Reinheit mittels Mikrospektrophotometrie (NanoDrop One, Thermo Fisher Scientific, China) gemessen.

DNA, die aus den drei an jedem Standort gesammelten SW-Proben (zufällig aus den 10 Zeitpunkten ausgewählt) und den drei SRW-Proben (0–2 Minuten) extrahiert wurde, wurde einer Metagenomsequenzierung auf der Illumina HiSeq 2500-Plattform (Novogene Bioinformatic Technology, Peking, China) unterzogen ). Die Sequenzierungsstrategie war Index 150 PE (Paired-End-Sequenzierung, 150-bp-Lesevorgänge), um für jede Probe eine nahezu gleiche Anzahl von Lesevorgängen zu generieren. Die endgültige Größe der Rohdaten im FASTQ-Format betrug ungefähr 100 Millionen Lesevorgänge für jede Probe (Tabelle S4). Die Rohdaten mit geringer Qualität (mehr als 10 „N“ oder 50 % Basen mit Q ≤ 5) oder durch Adapter kontaminiert wurden durch fastp67 (Version 0.19.7) entfernt und die gefilterten sauberen Daten wurden für die metagenomische Analyse verwendet. Die Sequenzierungsablesungen von TW-Proben wurden von Metaphlan268 mit Standardparametern kommentiert, um Artenprofile und ihre relative Häufigkeit zu erhalten. Um HPB zu identifizieren, wurden die Artenprofile mit der selbst erstellten HPB-Datenbank verglichen, die aus 534 Arten besteht (Tabelle S5)69,70,71.

Es wurde festgestellt, dass die Einzelkopie-Gene oaa, 16S-rRNA-Gen (V1–V2) und invA (Tabelle S6) spezifisch auf den Genomen von P. aeruginosa72, M. avium73 bzw. Salmonella sp.74,75 lokalisiert sind. Daher wurden die drei Gene in allen TW-Proben mittels PMA-qPCR quantifiziert, um ihre Kopienzahlen zu bestimmen. Außerdem wurde ein Optimierungsassay entwickelt und durchgeführt, um die optimale Konzentration von PMAxx (Biotium, USA) zu bestimmen, die schließlich bei 15 μM erreicht wurde (Text S1, Abb. S4). qPCRs wurden mit einem Endvolumen von 25 μl durchgeführt, das 12,5 μl 2 × SYBR Green Mix (Vazyme Biotech, Nanjing, China), 1 μl jedes Primers (10 μM), 2 μl Matrizen-DNA und 8,5 μl ddH2O enthielt. Thermocycling und Fluoreszenzdetektion wurden unter verschiedenen Reaktionsbedingungen (Tabelle S7) auf QuantStudio 3 Echtzeit-PCR-Systemen mit QuantStudio Design and Analysis Software (Version 1.4) (Thermo Fisher Scientific, China) durchgeführt. Jede Reaktion wurde dreifach durchgeführt. Standardkurven (Abb. S5) wurden mit zehnfachen Reihenverdünnungen der rekombinanten Plasmide, die Zielgene tragen76, erhalten, um die Amplifikationseffizienz und den Korrelationskoeffizienten (R2) der PCRs zu ermitteln. Basierend auf der Standardkurve und dem Ct-Wert jeder Probe wurde die Genhäufigkeit berechnet und gegen das Volumen (L) der Wasserproben normalisiert. Stabilitätstests und Sensitivitätstests wurden durchgeführt, um die Machbarkeit der optimierten PMA-qPCR sicherzustellen (Details in Text S1, Tabelle S8, Abb. S6 und S7).

Zur absoluten Quantifizierung der drei Krankheitserreger wurden mit den drei typischen Krankheitserregern versetzte Leitungswasserproben getestet, um die Rückgewinnungseffizienzen während der Probenvorbehandlung zu ermitteln (Details im Text S1). Kurz gesagt wurden die angegebenen Konzentrationen an Krankheitserregern (Tabelle S9) zu TW gegeben und durch Filterelemente oder Mikroporenmembranen filtriert, um Mikroorganismen zu sammeln. Nach der Quantifizierung mit der optimierten PMA-qPCR-Methode wurde die Konzentration der wiederhergestellten Krankheitserreger mit den zugesetzten Bakterienkonzentrationen nach der Logarithmustransformation korreliert, um die Rückgewinnungseffizienz für die Wasserfiltrations- und DNA-Extraktionsmethoden zu erhalten (Tabelle S9). Jeder Gradient wurde für das Experiment dreifach angelegt.

Die Anzahl der Krankheitserreger pro Liter (Zellen/L) in DW, nämlich die absolute Konzentration (C), wurde nach der Formel berechnet:

Dabei ist Q die mit qPCR quantifizierte Konzentration des extrahierten DNA-Eluenten (Kopien/μl DNA-Eluent), Va das Endvolumen des extrahierten DNA-Eluenten (μl), k die Rückgewinnungseffizienz der Zielbakterien für die Wasserfiltration und DNA-Extraktion und Vb das Volumen von Trinkwasserproben zur Extraktion von DNA (L).

Die QMRA der Zielpathogene (P. aeruginosa, Salmonella sp. und M. avium) wurde nach dem am häufigsten verwendeten vierstufigen Risikobewertungsverfahren77 durchgeführt, einschließlich Gefahrenidentifizierung, Expositionsbewertung, Dosis-Wirkungs-Bewertung und Risikocharakterisierung (Einzelheiten in Text S2). Wir wählten die drei Krankheitserreger für die QMRA aus, indem wir die Nachweishäufigkeit, die Zuverlässigkeit der Nachweismethoden und die Verfügbarkeit von Dosis-Wirkungs-Informationen berücksichtigten77, basierend auf den Daten aus dieser Studie und früheren Studien (Einzelheiten in Text S2). Für die Expositionsbewertung wurden zwei Expositionswege gewählt, nämlich orale Aufnahme (direktes Trinken) und dermale Exposition (Augenkontakt beim Waschen). Das Beta-Poisson-Modell wurde verwendet, um die Dosis-Wirkungs-Korrelationen für die drei Krankheitserreger zu simulieren, und die relevanten Informationen wurden in den Tabellen S10 und S11 zusammengefasst. Die jährliche Infektionswahrscheinlichkeit P(inf, y), der deskriptive Endpunkt der Risikobewertung, wurde mit der in Text S2 dargestellten Formel berechnet. Wir haben 5000 Simulationen mit Monte Carlo in Matlab durchgeführt, um das jährliche Gesamtinfektionsrisiko vorherzusagen.

Die Clusteranalyse wurde mit PAST (Version 4.03) für Krankheitserreger mit hoher Häufigkeit (durchschnittliche relative Häufigkeit > 0,1 % in allen SW-Proben) durchgeführt, die durch metagenomische Analyse basierend auf der Bray-Curtis-Distanz identifiziert wurden. Der Welch-T-Test wurde verwendet, um Krankheitserreger mit signifikanten Unterschieden (p < 0,05) zwischen SRW- und SW-Proben mit STAMP78 (Version 2.1.3) zu identifizieren. Eine einfaktorielle ANOVA und ein t-Test wurden mit SPSS (IBM, USA) durchgeführt, um signifikante Unterschiede in der absoluten Häufigkeit und der jährlichen Infektionswahrscheinlichkeit der Krankheitserreger an den verschiedenen Probenahmestellen zu bestimmen. Die Ergebnisse wurden als statistisch signifikant angesehen, wenn p < 0,05.

Alle metagenomischen Daten dieser Studie wurden im NCBI Sequence Read Archive unter der Zugangsnummer PRJNA807827 hinterlegt.

Leclerc, H., Schwartzbrod, L. & Dei-Cas, E. Mikrobielle Wirkstoffe im Zusammenhang mit durch Wasser übertragenen Krankheiten. Krit. Rev. Microbiol. 28, 371–409. https://doi.org/10.1080/1040-840291046768 (2002).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Brookes, JD et al. Neue Herausforderungen für die Trinkwasserindustrie. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 48, 2099–2101. https://doi.org/10.1021/es405606t (2014).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Falkinham, JO, Hilborn, ED, Arduino, MJ, Pruden, A. & Edwards, MA Epidemiologie und Ökologie opportunistischer Krankheitserreger in Gebäudeinstallationen: Legionella pneumophila, Mycobacterium avium und Pseudomonas aeruginosa. Umgebung. Gesundheitsperspektive. 123, 749–758. https://doi.org/10.1289/ehp.1408692 (2015).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

EPA. Nationale Primärtrinkwasserverordnungen (Amt für Grundwasser und Trinkwasser, 2009).

Google Scholar

WER. Richtlinien für die Trinkwasserqualität, 4. Aufl. (Die Weltgesundheitsorganisation, 2011).

Google Scholar

Liu, X.-Y., Hong, Y. & Gu, W.-P. Einfluss der Lichtqualität auf das Chlorella-Wachstum, photosynthetische Pigmente und die Ansammlung hochwertiger Produkte im salzhaltig-alkalischen Sickerwasser der Küste. Wasserwiederverwendung 11, 301–311. https://doi.org/10.2166/wrd.2021.088 (2021).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Erickson, JJ, Quintero, YC & Nelson, KL Charakterisierung von Versorgungsschwankungen und betrieblichen Herausforderungen in einem intermittierenden Wasserverteilungsnetz. Wasser 12, 2143. https://doi.org/10.3390/w12082143 (2020).

Artikel Google Scholar

Danilenko, A., van den Berg, C., Macheve, B. & Moffitt, LJ Das IBNET Water Supply and Sanitation Blue Book 2014. Das International Benchmarking Network for Water and Sanitation Utilities Databook (Weltbankgruppe, 2014).

Buchen Sie Google Scholar

Bivins, AW et al. Abschätzung des Infektionsrisikos und der globalen Belastung durch Durchfallerkrankungen, die auf die intermittierende Wasserversorgung zurückzuführen sind, mithilfe von QMRA. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 51, 7542–7551. https://doi.org/10.1021/acs.est.7b01014 (2017).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Ye, C. et al. Wiederherstellung der mikrobiologischen Qualität von langfristig stagnierendem Leitungswasser in Universitätsgebäuden während der COVID-19-Pandemie. Wissenschaft. Gesamtumgebung. 806, 150616–150616. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.150616 (2021).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhang, H. et al. Stagnation führt im Winter zu Veränderungen der Leitungswasserqualität: Neue Einblicke in die Aktivität und Zusammensetzung der Bakteriengemeinschaft. Wissenschaft. Gesamtumgebung. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.157240 (2022).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Leishear, RA Unsere Wasserleitungen verunreinigen uns mit E. coli, Blei und Kupfer – vermeidbare Krankheiten und Tod sind die Folge. Bin. J. Water Sci. Ing. 7, 72–96 (2021).

Artikel Google Scholar

Szewzyk, U., Szewzyk, R., Manz, W. & Schleifer, KH Mikrobiologische Sicherheit von Trinkwasser. Annu. Rev. Microbiol. 54, 81–127 (2000).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Ramirez-Castillo, FY et al. Durch Wasser übertragene Krankheitserreger: Nachweismethoden und Herausforderungen. Krankheitserreger (Basel, Schweiz) 4, 307–334. https://doi.org/10.3390/pathogens4020307 (2015).

Artikel PubMed Google Scholar

Godoy, RG et al. Zusammensetzung der Bakteriengemeinschaft und potenzielle Krankheitserreger entlang des Flusses Pinheiros im Südosten Brasiliens. Wissenschaft. Rep. 10, 9331. https://doi.org/10.1038/s41598-020-66386-y (2020).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ju, F. et al. Antibiotikaresistenzgene und menschliche bakterielle Krankheitserreger: Gleichzeitiges Vorkommen, Entfernung und Anreicherung in kommunalen Klärschlammfaulanlagen. Wasserres. 91, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.watres.2015.11.071 (2016).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Nakamura, S. et al. Direkter metagenomischer Nachweis viraler Krankheitserreger in Nasen- und Stuhlproben mithilfe eines unvoreingenommenen Hochdurchsatz-Sequenzierungsansatzes. PLoS One https://doi.org/10.1371/journal.pone.0004219 (2009).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Huang, K., Zhang, X.-X., Shi, P., Wu, B. & Ren, H. Ein umfassender Einblick in die bakterielle Virulenz im Trinkwasser mithilfe von 454-Pyrosequenzierung und Illumina-Hochdurchsatzsequenzierung. Ökotoxikol. Umgebung. Sicher. 109, 15–21. https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2014.07.029 (2014).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Schijven, JF & Husman, AMDR-Anwendungen der quantitativen mikrobiellen Quellenverfolgung (QMST) und der quantitativen mikrobiellen Risikobewertung (QMRA) (Springer, 2011).

Buchen Sie Google Scholar

Owens, CEL et al. Umsetzung der quantitativen mikrobiellen Risikobewertung (QMRA) für die öffentliche Trinkwasserversorgung: Systematische Überprüfung. Wasserres. 174, 115614. https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.115614 (2020).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Aw, TG & Rose, JB Nachweis von Krankheitserregern im Wasser: Von Phylochips über qPCR bis hin zur Pyrosequenzierung. Curr. Meinung. Biotechnologie. 23, 422–430. https://doi.org/10.1016/j.copbio.2011.11.016 (2012).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wallmann, L. et al. Verbleib und Persistenz antibiotikaresistenter Bakterien und Gene durch eine Multi-Barriere-Behandlungsanlage zur direkten Wiederverwendung in Trinkwasser. Wasserwiederverwendung 11, 373–390. https://doi.org/10.2166/wrd.2021.097 (2021).

Artikel MathSciNet CAS Google Scholar

Nocker, A., Cheung, CY & Camper, AK Vergleich von Propidiummonoazid mit Ethidiummonoazid zur Unterscheidung lebender und toter Bakterien durch selektive Entfernung von DNA aus toten Zellen. J. Mikrobiol. Methoden 67, 310–320. https://doi.org/10.1016/j.mimet.2006.04.015 (2006).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Luo, L.-W. et al. Verschlimmertes Biofouling durch Chlordesinfektion in einem Umkehrosmose-Behandlungssystem für kommunales Abwasser im Pilotmaßstab. Wasserwiederverwendung 11, 201–211. https://doi.org/10.2166/wrd.2021.108 (2021).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Bae, S. & Wuertz, S. Schneller Zerfall wirtsspezifischer fäkaler Bacteroidales-Zellen in Meerwasser, gemessen durch quantitative PCR mit Propidiummonoazid. Wasserres. 43, 4850–4859. https://doi.org/10.1016/j.watres.2009.06.053 (2009).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Chen, SY, Wang, F., Beaulieu, JC, Stein, RE & Ge, BL Schneller Nachweis lebensfähiger Salmonellen in Produkten durch Kopplung von Propidiummonoazid mit schleifenvermittelter isothermer Amplifikation. Appl. Umgebung. Mikrobiol. 77, 4008–4016. https://doi.org/10.1128/aem.00354-11 (2011).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chiao, TH, Clancy, TM, Pinto, A., Xi, CW & Raskin, L. Unterschiedliche Resistenz von Trinkwasserbakterienpopulationen gegenüber Monochloramin-Desinfektion. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 48, 4038–4047. https://doi.org/10.1021/es4055725 (2014).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Fewtrell, L. & Bartram, J. In Water Quality: Guidelines, Standards and Health: Assessment of Risk and Risk Management for Water-Related Infectious Diseases (Hrsg. Fewtrell, L. & Bartram, J.) (Weltgesundheitsorganisation, 2001) .

Google Scholar

Cui, Q., Fang, T., Huang, Y., Dong, P. & Wang, H. Bewertung der Diversität, Häufigkeit und Gesundheitsrisiken bakterieller Krankheitserreger in städtischen Freizeitgewässern durch Amplikon-Next-Generation-Sequenzierung und quantitative PCR. J. Umgebung. Wissenschaft. 57, 137–149. https://doi.org/10.1016/j.jes.2016.11.008 (2017).

Artikel CAS Google Scholar

Fang, T. et al. Verteilungsvergleich und Risikobewertung frei schwebender und partikelgebundener bakterieller Krankheitserreger in städtischen Freizeitgewässern: Auswirkungen auf das Wasserqualitätsmanagement. Wissenschaft. Gesamtumgebung. 613, 428–438. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.09.008 (2018).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Chiller, K., Selkin, BA & Murakawa, GJ Hautmikroflora und bakterielle Infektionen der Haut. J. Investig. Dermatol. Symp. Proz. 6, 170–174. https://doi.org/10.1046/j.0022-202x.2001.00043.x (2001).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Mena, KD & Gerba, CP Risikobewertung von Pseudomonas aeruginosa im Wasser. Rev. Environ. Kontam. Toxicol. 201, 71–115 (2009).

CAS PubMed Google Scholar

Cogen, AL, Nizet, V. & Gallo, RL Hautmikrobiota: Eine Quelle der Krankheit oder der Abwehr?. Br. J. Dermatol. 158, 442–455. https://doi.org/10.1111/j.1365-2133.2008.08437.x (2008).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Fabrega, A. & Vila, J. Salmonella enterica Serovar Typhimurium Fähigkeiten, um im Wirt erfolgreich zu sein: Virulenz und Regulierung. Klin. Mikrobiol. Rev. 26, 308–341. https://doi.org/10.1128/cmr.00066-12 (2013).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Stanaway, JD et al. Die globale Belastung durch Typhus und Paratyphus: Eine systematische Analyse für die Global Burden of Disease Study 2017. Lancet Infect. Dis. 19, 369–381. https://doi.org/10.1016/s1473-3099(18)30685-6 (2019).

Artikel Google Scholar

Uwamino, Y. et al. Duschen wird mit der komplexen Lungenerkrankung Mycobacterium avium in Verbindung gebracht: Eine Beobachtungsstudie an japanischen Frauen. J. Infizieren. Chemother. 26, 211–214. https://doi.org/10.1016/j.jiac.2019.09.003 (2020).

Artikel PubMed Google Scholar

Felfoldi, T., Tarnoczai, T. & Homonnay, ZG Vorhandensein potenzieller bakterieller Krankheitserreger in einem kommunalen Trinkwasserversorgungssystem. Acta Microbiol. Immunol. Aufgehängt. 57, 165–179. https://doi.org/10.1556/AMicr.57.2010.3.2 (2010).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Schiavano, GF et al. Prävalenz und Antibiotikaresistenz von Pseudomonas aeruginosa in Wasserproben in Mittelitalien und molekulare Charakterisierung von oprD in Imipenem-resistenten Isolaten. PLoS One 12, e0189172. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0189172 (2017).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Luo, LW et al. Bewertungsmethode und potenzielle Risiken chlorresistenter Bakterien (CRB): Eine Überprüfung. Wasserres. 188, 116474. https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.116474 (2021).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Cloete, TE Resistenzmechanismen von Bakterien gegenüber antimikrobiellen Verbindungen. Int. Biologischer Verfall. Biologisch abbaubar. 51, 277–282. https://doi.org/10.1016/s0964-8305(03)00042-8 (2003).

Artikel CAS Google Scholar

Wang, Y.-H. et al. Auswirkungen der Chlordesinfektion auf das Membranverschmutzungspotenzial von Bakterienstämmen, die aus verschmutzten Umkehrosmosemembranen isoliert wurden. Wissenschaft. Gesamtumgebung. 693, 133579. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.133579 (2019).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Jia, S. et al. Die Verschiebung der Bakteriengemeinschaft fördert die Antibiotikaresistenz bei der Trinkwasserchlorierung. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 49, 12271–12279. https://doi.org/10.1021/acs.est.5b03521 (2015).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Hou, A.-M. et al. Eine Verletzung durch Chlor verstärkt die Antibiotikaresistenz bei Pseudomonas aeruginosa durch eine übermäßige Expression von Medikamentenausflusspumpen. Wasserres. 156, 366–371. https://doi.org/10.1016/j.watres.2019.03.035 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Jin, M. et al. Chlordesinfektion fördert den Austausch von Antibiotikaresistenzgenen zwischen Bakteriengattungen durch natürliche Transformation. ISME J. 14, 1847–1856. https://doi.org/10.1038/s41396-020-0656-9 (2020).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hu, D. et al. Mikrobiologische Qualität des Dachtankwassers in einem städtischen Dorf im Südosten Chinas. J. Umgebung. Wissenschaft. 125, 148–159. https://doi.org/10.1016/j.jes.2022.01.0361001-0742 (2023).

Artikel Google Scholar

Zlatanovic, L., van der Hoek, JP & Vreeburg, JHG Eine experimentelle Studie über den Einfluss von Wasserstagnation und Temperaturänderungen auf die Wasserqualität in einem vollwertigen häuslichen Trinkwassersystem. Wasserres. 123, 761–772. https://doi.org/10.1016/j.watres.2017.07.019 (2017).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Flemming, HC, Percival, SL & Walker, JT in der International Conference on Innovations in Conventional and Advanced Water Treatment Processes 271–280 (2002).

Wingender, J. & Flemming, HC Biofilme im Trinkwasser und ihre Rolle als Reservoir für Krankheitserreger. Int. J. Hyg. Umgebung. Gesundheit 214, 417–423. https://doi.org/10.1016/j.ijheh.2011.05.009 (2011).

Artikel PubMed Google Scholar

Liu, G. et al. Pyrosequenzierung deckt Bakteriengemeinschaften im Verteilungssystem für chlorfreies Trinkwasser auf: Eine umfassende Untersuchung von Wassermassen, Schwebstoffen, losen Ablagerungen und Biofilm an der Rohrwand. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 48, 5467–5476. https://doi.org/10.1021/es5009467 (2014).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Kumpel, E. & Nelson, KL Mechanismen, die die Wasserqualität in einer intermittierenden Leitungswasserversorgung beeinflussen. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 48, 2766–2775. https://doi.org/10.1021/es405054u (2014).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Kumpel, E. & Nelson, KL Intermittierende Wasserversorgung: Prävalenz, Praxis und mikrobielle Wasserqualität. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 50, 542–553. https://doi.org/10.1021/acs.est.5b03973 (2016).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Rasamiravaka, T., Labtani, Q., Duez, P. & El Jaziri, M. Die Bildung von Biofilmen durch Pseudomonas aeruginosa: Ein Überblick über die natürlichen und synthetischen Verbindungen, die Kontrollmechanismen stören. BioMed Res. Int. https://doi.org/10.1155/2015/759348 (2015).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Mann, EE & Wozniak, DJ Zusammensetzung der Pseudomonas-Biofilmmatrix und Nischenbiologie. FEMS Mikrobiol. Rev. 36, 893–916. https://doi.org/10.1111/j.1574-6976.2011.00322.x (2012).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Falkinham, JO, Norton, CD & LeChevallier, MW Faktoren, die die Anzahl von Mycobacterium avium, Mycobacterium intrazelluläre und anderen Mykobakterien in Trinkwasserverteilungssystemen beeinflussen. Appl. Umgebung. Mikrobiol. 67, 1225–1231. https://doi.org/10.1128/aem.67.3.1225-1231.2001 (2001).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Steenackers, H., Hermans, K., Vanderleyden, J. & De Keersmaecker, SCJ Salmonellen-Biofilme: Ein Überblick über Vorkommen, Struktur, Regulierung und Ausrottung. Lebensmittelres. Int. 45, 502–531. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2011.01.038 (2012).

Artikel CAS Google Scholar

Torvinen, E., Lehtola, MJ, Martikainen, PJ & Miettinen, IT Überleben von Mycobacterium avium in Trinkwasser-Biofilmen, beeinflusst durch Wasserfließgeschwindigkeit, Verfügbarkeit von Phosphor und Temperatur. Appl. Umgebung. Mikrobiol. 73, 6201–6207. https://doi.org/10.1128/aem.00828-07 (2007).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ren, HX et al. Pyrosequenzierungsanalyse von Bakteriengemeinschaften in Biofilmen aus verschiedenen Rohrmaterialien in einem städtischen Trinkwasserverteilungssystem in Ostchina. Appl. Mikrobiol. Biotechnologie. 99, 10713–10724. https://doi.org/10.1007/s00253-015-6885-6 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Shentu, H.-B. et al. Radiale Verteilungsverschiebungen mikrobieller Gemeinschaften in Biofilmen entwickelten sich unter Stagnationsbedingungen in Wasserversorgungsleitungen. J. Zhejiang Univ. (Eng. Sci.) 51, 1317–1323 (2017).

Google Scholar

George, J. et al. Quantitative mikrobielle Risikobewertung zur Abschätzung des Gesundheitsrisikos in städtischen Trinkwassersystemen von Mysore, Karnataka, Indien. Wasserqualität. Messe. Gesundheit 7, 331–338. https://doi.org/10.1007/s12403-014-0152-4 (2015).

Artikel CAS Google Scholar

Machdar, E., van der Steen, NP, Raschid-Sally, L. & Lens, PNL Anwendung der quantitativen mikrobiellen Risikobewertung zur Analyse des Risikos für die öffentliche Gesundheit durch schlechte Trinkwasserqualität in einem Gebiet mit niedrigem Einkommen in Accra, Ghana. Wissenschaft. Gesamtumgebung. 449, 134–142. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2013.01.048 (2013).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Razzolini, MTP, Lauretto, MD, Hachich, EM, Sato, MIZ & Nardocci, AC Giardia- und Cryptosporidium-Infektionsrisiko bei gleichzeitiger Exposition gegenüber Trinkwasser. Mikrob. Risiko Anal. 4, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.mran.2016.01.001 (2016).

Artikel Google Scholar

Rodriguez-Alvarez, MS et al. Entwicklung eines relativen Risikomodells für die Trinkwasserregulierung und Gestaltungsempfehlungen für eine peristädtische Region Argentiniens. Int. J. Hyg. Umgebung. Gesundheit 218, 627–638. https://doi.org/10.1016/j.ijheh.2015.06.007 (2015).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Brown, J. & Sobsey, MD Kochen als Haushaltswasseraufbereitung in Kambodscha: Eine Längsschnittstudie zur Kochpraxis und mikrobiologischen Wirksamkeit. Bin. J. Trop. Med. Hyg. 87, 394–398. https://doi.org/10.4269/ajtmh.2012.11-0715 (2012).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

EPA. Entwicklung und Bewertung neuartiger Dosis-Wirkungs-Modelle zur Verwendung bei der mikrobiellen Risikobewertung (National Center for Environmental Assessment Office of Research and Development, 2008).

Google Scholar

Kotloff, KL et al. Belastung und Ätiologie von Durchfallerkrankungen bei Säuglingen und Kleinkindern in Entwicklungsländern (Global Enteric Multicenter Study, GEMS): Eine prospektive Fall-Kontroll-Studie. Lanzette 382, ​​209–222. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(13)60844-2 (2013).

Artikel PubMed Google Scholar

Schoen, ME et al. Quantitative mikrobielle Risikobewertung von antimikrobiell resistentem und anfälligem Staphylococcus aureus in aufbereiteten Abwässern. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 55, 15246–15255. https://doi.org/10.1021/acs.est.1c04038 (2021).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chen, SF, Zhou, YQ, Chen, YR & Gu, J. fastp: Ein ultraschneller All-in-One-FASTQ-Präprozessor. Bioinformatik 34, 884–890. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty560 (2018).

Artikel CAS Google Scholar

Truong, DT et al. MetaPhlAn2 für eine verbesserte metagenomische taxonomische Profilierung. Nat. Methoden 12, 902–903. https://doi.org/10.1038/nmeth.3589 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Cantet, F. et al. Quantifizierung von Vibrio parahaemolyticus, Vibrio vulnificus und Vibrio cholerae in französischen Mittelmeerküstenlagunen. Dinge. Mikrobiol. 164, 867–874. https://doi.org/10.1016/j.resmic.2013.06.005 (2013).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Song, H.-M. et al. Studie zur Verteilung pathogener Bakterien in der Wasserumgebung von Shijiazhuang. J. Umgebung. Gesundheit 32, 140–142 (2015).

Google Scholar

Ward, LN & Bej, AK Nachweis von Vibrio parahaemolyticus in Schalentieren mittels Multiplex-Echtzeit-PCR mit TaqMan-Fluoreszenzsonden. Appl. Umgebung. Mikrobiol. 72, 2031–2042. https://doi.org/10.1128/aem.72.3.2031-2042.2006 (2006).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Choi, HJ et al. Verbesserte PCR zur Identifizierung von Pseudomonas aeruginosa. Appl. Mikrobiol. Biotechnologie. 97, 3643–3651. https://doi.org/10.1007/s00253-013-4709-0 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Wilton, S. & Cousins, D. Nachweis und Identifizierung mehrerer mykobakterieller Krankheitserreger durch DNA-Amplifikation in einem einzigen Röhrchen. PCR-Methoden Appl. 1, 269–273 (1992).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Fey, A. et al. Etablierung eines Echtzeit-PCR-basierten Ansatzes zur genauen Quantifizierung bakterieller RNA-Ziele in Wasser unter Verwendung von Salmonellen als Modellorganismus. Appl. Umgebung. Mikrobiol. 70, 3618–3623. https://doi.org/10.1128/aem.70.6.3618-3623.2004 (2004).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Malorny, B., Hoorfar, J., Bunge, C. & Helmuth, R. Multizentrische Validierung der analytischen Genauigkeit der Salmonellen-PCR: Auf dem Weg zu einem internationalen Standard. Appl. Umgebung. Mikrobiol. 69, 290–296. https://doi.org/10.1128/aem.69.1.290-296.2003 (2003).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Shi, P. et al. Metagenomische Erkenntnisse über die Auswirkungen der Chlorierung auf die mikrobielle Antibiotikaresistenz im Trinkwasser. Wasserres. 47, 111–120. https://doi.org/10.1016/j.watres.2012.09.046 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Hamouda, MA et al. Szenariobasierte quantitative mikrobielle Risikobewertung zur Bewertung der Robustheit einer Trinkwasseraufbereitungsanlage. Wasserqualität. Res. J. Kanada 51, 81–96. https://doi.org/10.2166/wqrjc.2016.034 (2016).

Artikel CAS Google Scholar

Parks, DH, Tyson, GW, Hugenholtz, P. & Beiko, RG STAMP: Statistische Analyse taxonomischer und funktioneller Profile. Bioinformatik 30, 3123–3124. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu494 (2014).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

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Diese Studie wurde von der National Natural Science Foundation of China (52192682 und 52025102) und der Postdoctoral Science Foundation of China (2022M711555) unterstützt.

Staatliches Schlüssellabor für Umweltverschmutzungskontrolle und Ressourcenwiederverwendung, Fakultät für Umwelt, Universität Nanjing, 163 Xianlin Road, Nanjing, 210023, China

Shengnan Liu, Ruiming Jiang, Peng Liu und Xu-Xiang Zhang

China Three Gorges Construction Engineering Corporation, Peking, 100048, China

Qisheng Li

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PL entwarf das Projekt, überprüfte das Manuskript und überwachte die Studie. QL sammelte Proben, analysierte metagenomische Daten und erstellte Abbildungen. 1, 2. RJ sammelte Proben und verbesserte die Quantifizierungsmethoden. SL analysierte die Daten und erstellte Abbildungen. 3, 4, 5, verfasste den Haupttext des Manuskripts. X.-XZ schrieb einen Teil des Manuskripttextes, überprüfte das Manuskript und überwachte die Studie.

Korrespondenz mit Peng Liu oder Xu-Xiang Zhang.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Liu, S., Li, Q., Jiang, R. et al. Veränderung der Zusammensetzung der menschlichen Krankheitserregergemeinschaft und ihres potenziellen Risikos für die menschliche Gesundheit nach Unterbrechung der Versorgung mit Leitungswasser. Sci Rep 13, 12419 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-39225-z

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Eingegangen: 30. Mai 2023

Angenommen: 21. Juli 2023

Veröffentlicht: 01. August 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-39225-z

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