bat365在线平台刘敏教授团队利用土壤宏基因组大数据，首次绘制了全球土壤抗生素抗性基因分布图，识别了全球土壤微生物耐药性热点区域，揭示了全球土壤微生物耐药性的地理格局及其驱动机制，为落实世界卫生组织微生物耐药性全球行动计划、控制土壤抗生素抗性基因的传播扩散提供了决策支撑。相关研究成果Global biogeography and projection of soil antibiotic resistance genes于11月16日全文发表于Science Advances。

Science Advances刊发我校刘敏教授团队研究成果

　　抗生素的大量使用与滥用使微生物体内编码抗生素抗性的基因在环境中选择性富集，致病菌通过基因突变或者水平基因转移获得抗生素抗性基因后，导致抗生素治疗失效、治疗时间延长、病死率升高和住院费用增加，对人类与动物健康构成了严峻挑战，因此抗生素与抗生素抗性基因被视为新型污染物。在此背景下，世界卫生组织在2011年发出了“遏制耐药——今天不采取行动，明天就无药可用”的警告，并于2015年发起了微生物耐药性全球行动计划，旨在通过多国跨部门的联合行动控制微生物耐药性的传播扩散。

刘敏教授团队部分成员（从左至右分别为李晔博士后、刘敏教授、尹国宇副教授和侯立军教授）

指导团队研究生（左二为研究生郑栋升）

　　然而全球土壤抗生素抗性基因有着怎样的空间分布？什么因素驱动着土壤微生物耐药性的地理格局？目前尚不清楚，这严重制约了对大尺度土壤微生物耐药性的理解以及对土壤微生物耐药性的有效控制。

　　刘敏教授团队基于土壤宏基因组大数据注释了全球土壤环境的抗生素抗性基因，发现全球农业土壤的抗生素抗性基因丰度显著高于非农业土壤，多重耐药抗性基因是主导的土壤抗生素抗性基因类型。

土壤抗生素抗性基因组成结构

　　准确识别微生物宿主是理解土壤微生物耐药水平的关键，研究团队对携带抗生素抗性基因的基因序列进行了微生物注释，发现抗生素抗性基因主要由肠道微生物和病原菌携带。进一步分析表明，人类活动可能通过污泥农用和粪肥施用引入肠道微生物和病原菌增加土壤抗生素抗性基因丰度；土壤理化性质、温度和降水等地理要素也可通过调节病原菌和肠道微生物的生长繁殖间接驱动土壤微生物耐药性水平。

土壤抗生素抗性基因的微生物宿主

　　在人类活动、土壤性质以及气候等因素的共同驱动下，全球土壤微生物耐药性水平会呈现怎样的地理格局？研究团队利用机器学习首次绘制了全球土壤抗生素抗性基因丰度分布图，发现全球土壤微生物耐药性热点区域主要位于美国东部、欧洲西部、南亚和东亚等人口密集、农牧业发达的地区。据此，研究团队提出，需要通过削减抗生素使用、减少污水灌溉与粪肥施用，重点控制上述人口密集、农牧业发达地区的土壤微生物耐药性水平。

首张全球土壤抗生素抗性基因丰度空间分布图

　　“这项研究工作基于大数据挖掘和环境地理学视角，引领了大尺度土壤微生物耐药性研究方向。”刘敏教授说，“研究成果对联合国可持续发展目标3——良好健康与福祉，具有重要现实意义，为落实世界卫生组织微生物耐药性全球行动计划和国务院《新污染物治理行动方案》提供了决策依据。”

论文部分作者（左一为杨毅教授，右一为郑艳玲教授）

　　地理科学学院刘敏教授、河口海岸研究院侯立军教授和地理科学学院尹国宇副教授为论文通讯作者，地理科学学院研究生郑栋升和尹国宇副教授为论文第一作者，bat365在线平台为论文第一完成单位。论文作者包括地理科学学院杨毅教授、郑艳玲教授和李晔博士后，苏黎世联邦理工学院 Thomas 助理教授。该研究得到了国家重点研发计划项目和国家自然科学基金重点项目等的资助。

　　新污染物，是一类对生态系统与公共健康具有潜在风险和危害的污染物，治理难度大、排放清单缺失以及环境数据匮乏。随着新污染物生产、使用和输入的不断加大，新污染物已成为当今人类面临的重大环境问题和巨大挑战。今年5月24日，国务院正式颁发《新污染物治理行动方案》，并首次确定包含抗生素在内的14种优控新污染物。刘敏教授团队多年来一直聚焦新污染物的多尺度多介质机理与过程模拟，推进环境地理大数据研究。此次首次基于大数据挖掘绘制的全球土壤抗生素抗性基因丰度分布图，对未来推进新污染物风险管控和治理、实现联合国可持续发展目标具有重要的科学意义和现实意义。

来源｜地理科学学院、河口海岸研究院、科技处　编辑｜张雨璐　编审｜郭文君