抗生素最小抑制浓度法(MICs)评估环境大肠杆菌抗生素抗性

2015年世界卫生组织将抗生素的滥用列为21世纪最大的挑战之一,全球范围内抗生素抗药性的散播已严重威胁人类的健康。如何检测环境中的细菌抗药性,并有效评估抗药性感染的风险,是环境微生物研究的一项重要课题。本文通过改进的培养基微量稀释(broth micro-dilution)法,确定了2个地区(中国成都和美国夏威夷)不同环境来源(天然水系和市政污水)的大肠杆菌的抗生素最小抑制浓度(minimum inhibitory concentrations,MICs)。计算所得的MIC分位数(MIC50和MIC90)、菌体抗性百分比及多抗药性指数(multiple antibiotic resistance indexes,MARIs)显示两地不同环境区划的抗生素抗性存在明显的差异。天然水系(成都锦江)中的抗生素抗性是随时间可变的,与当地的降雨事件相关。环境菌株的抗药性模式通过聚类和非度量多维测度(non-metric multidimensional scaling,NMDS)进行分析。广谱β-内酰胺酶基因筛查显示出抗性基因与抗性表型之间的正相关性。结合现有的两地抗生素的使用数据讨论了两地环境抗生素抗性与当地人类活动及抗生素的使用实践之间的紧密联系。采集环境菌株抗生素MIC数据的实验及数据分析方法实现了环境抗药性的跨时空对比,为规范抗生素的区域性使用提供了指导作用。

弱耦合双自由度线性非自治随机系统的准确定稳定条件

讨论了参数激励下的二阶振动系统准确定稳定的充分条件.假设该系统由二个弱耦合的子系统所组成,外加激励作用是稳定的遍历性随机过程.使用二次型性质,得到该系统的特征值边界,以及封闭形式的准确定稳定的充分条件.