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2019年，抗生素耐药性被世界卫生组织列为全球健康面临的十大威胁之一[1]，抗生素耐药细菌(antibiotic resistant bacteria，ARB)和耐药基因(antibiotic resistance genes，ARGs)已成为全球人类健康的巨大威胁。饮用水作为人类重要的暴露途径，其安全性备受关注。有研究表明，全球多个国家的饮用水中均可检测到较高浓度的ARGs[2]。ARGs不仅在水环境中持续存在，还可通过可移动遗传元件(mobile genetic elements，MGEs)的介导在不同细菌间进行水平基因转移[3-4]。当ARGs转移到潜在致病菌时，可能会降低抗生素的治疗效果，对人类健康构成威胁[5]。目前，已有研究提出应从ARGs的丰度、移动性和致病性等多个角度综合评估ARGs的潜在风险[6]。因此，深入解析饮用水中ARGs的丰度、潜在移动性和潜在致病性特征，全面评估ARGs的潜在风险，将为饮用水耐药性风险控制提供理论基础。
消毒工艺是确保饮用水微生物安全最有力的屏障，也是控制饮用水中ARGs传播的重要途径。目前，自来水厂主要采用单一的消毒工艺，如氯化消毒、臭氧消毒和紫外消毒等。研究表明，氯化消毒能有效降低ARGs的绝对丰度[7]，但能增加其相对丰度[8]。氯化消毒还可能增加细胞膜的通透性，从而提高ARGs水平基因转移的风险[9]。臭氧消毒可去除饮用水中的大部分ARGs，但对四环素类和磺胺类ARGs的去除效果不佳[10]。与此同时，臭氧对细胞的破坏作用会导致胞内ARGs释放，进一步增加水中ARGs的丰度[11]。紫外消毒可以影响细菌间水平基因转移的发生[12]，但对不同种类ARGs的去除效果不尽相同[13]。此外，季铵盐树脂消毒因其对致病菌和外排泵类ARGs的良好去除效果备受关注[14]。然而，单一的消毒工艺难以实现ARGs的完全去除，还可能增加ARGs的耐药风险，而不同消毒工艺的联合使用可以实现优势互补，为饮用水安全提供多重保障。与此同时，从潜在移动性和潜在致病性等多角度探究饮用水消毒对ARGs耐药性风险的影响有助于揭示消毒工艺对饮用水中ARGs的控制效果。因此，有必要深入探究消毒工艺的联合使用对饮用水中ARGs分布和风险的影响。
值得关注的是，饮用水消毒可显著改变细菌群落结构，不同消毒工艺对细菌群落的影响不尽相同[8]。SHI等[15]研究发现臭氧和氯化消毒后，饮用水中残留细菌群落组成不同，臭氧消毒后优势菌属为假单胞菌属、硝化螺旋菌属和脱氯单胞菌属，而氯化消毒后假单胞菌属、军团菌属、梭状芽胞杆菌属和分枝杆菌属丰度较高。目前，越来越多的研究发现饮用水中细菌群落结构变化是导致ARGs变化的重要驱动因素，特别是细菌宿主的变化[16-17]。然而，目前缺乏针对不同消毒工艺作用下细菌宿主变化影响耐药基因组及其耐药性风险的研究。因此，需探究不同消毒工艺影响耐药性风险的潜在机制，为饮用水耐药性风险的有效控制提供理论基础。
本研究构建了氯化消毒、紫外消毒、臭氧消毒和季铵盐树脂消毒及其耦合的消毒中试工程，模拟不同消毒工艺的运行并采用基于Illumina高通量测序的宏基因组学方法全面探究消毒工艺对饮用水样品中ARGs丰度、潜在移动性和潜在致病性的影响，并评估其对ARGs耐药性风险的控制效果。在此基础上，解析饮用水样品中典型ARGs的潜在宿主，揭示ARGs耐药性风险变化的潜在机制。本研究可为饮用水微生物安全保障提供理论基础和技术支撑。
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在江苏省盐城市某自来水厂构建氯化消毒、臭氧消毒、紫外消毒和季铵盐树脂消毒及其耦合的消毒中试工程（图1），每天处理水量约1 000 t，水源为长江水。其中砂滤的反冲洗频率为24 h，反冲洗时间为8 min，聚氯化铝质量浓度为200~400 mg·L−1。有效氯质量浓度为2~3 mg·L−1，反应时间为30~60 min。臭氧质量浓度为2~3 mg·L−1，反应时间为10~15 min。紫外线剂量40 mJ·cm−2。季铵盐树脂浓度为1 000~1 500 BV。采用含有0.1 μm孔径的中空丝膜的净水器分别采集砂滤出水(SF-W)、季铵盐树脂消毒出水(AR-W)、臭氧消毒出水(O-W)、臭氧-氯化消毒出水(O-C-W)、季铵盐树脂-氯化消毒出水(AR-C-W)和季铵盐树脂-紫外消毒出水(AR-UV-W)，各样品的水质参数与我们之前发表的论文一致[18]。为减少水质波动的影响，在各采样点连续3次采样，每次过滤时间约为24 h，采样体积约为800 L。采样完成后，将过滤装置置于4 ℃保温箱内，4 h内转运至实验室。
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从过滤装置中取出多层中空纤维膜，放入含有适量无菌磷酸缓冲液的离心管内，在53 kHz下超声振荡30 min，收集洗脱液。随后采用0.45 μm微孔膜过滤洗脱液，进而得到附着在膜上的细菌细胞。采用FastDNA®Spin Kit土壤试剂盒(MP Biomedicals, CA)提取样品总DNA，并检测DNA的浓度和纯度。
将提取的DNA样品送至上海美吉生物医药科技有限公司，采用Illumina HiSeq 4000平台(Illuminna Inc., San Diego, CA)进行双端测序(2×150 bp)。每个样品的原始数据大小约为10.0~14.8 Gb，平均长度为150 bp。
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采用fastp对原始序列进行质控，使用MEGAHIT(v1.2.9)对获得的高质量reads序列进行拼接组装(默认参数)获得重叠群(contigs)。在拼接结果中筛选长度大于500 bp的重叠群进行开放性阅读框(ORF)预测。使用BLASTX将长度大于100 bp的ORF序列分别与ARGs数据库(SARG，v2.2)[19]、MGEs数据集(MGEs90.fasta)[20]和毒力因子(virulence factor genes，VFGs)核心数据集(VFDB_setA_nt.fas)[21]进行比对，使用推荐的筛选条件(e-value≤10−5，相似度≥80%和覆盖率≥70%)进行ARGs、VFGs和MGEs注释[22]。随后，使用ARGs-OAP(v2.2)估算每个样品中的细菌细胞数量(基于30组单拷贝标记基因)，采用BBMap软件内部脚本pileup计算目标基因的覆盖率。为了直接表示细菌群落中目标基因的丰度水平，以各样品的细胞数量对基因拷贝数进行标准化，最终得到各基因大类/亚类的相对丰度，即目标基因拷贝数与细胞数量的比例，单位为拷贝数·细胞−1(copies·cell−1)。与此同时，以各类目标基因大类/亚类相对丰度占总相对丰度之比计算各样品中目标基因大类/亚类的百分比。
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使用MEGAHIT将同一采样点的高质量reads序列共同组装成重叠群(默认参数)，并在拼接结果中筛选长度大于500 bp的重叠群。按照上述方法依次进行ORF预测和目标基因注释，根据ARGs/MGEs/VFGs在重叠群中的存在情况判断目标基因的共存在特征。若某一重叠群中含有至少1种ARG-ORF，则为抗生素耐药重叠群(ARC)。若某一重叠群内存在2个或2个以上ARGs，则这些ARGs共存在。若某一ARC内包含至少1个MGE-ORF或VFG-ORF，则ARGs和MGEs/VFGs共存在。若某一ARC内包含至少1个MGE-ORF和VFG-ORF，则ARGs、MGEs和VFGs共存在。
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采用Metacompare评估饮用水消毒过程中耐药性风险变化特征[23]。该方法利用CARD、ACLAME和PATRIC数据库分别注释ARGs、MGEs和人类致病菌基因序列，并根据注释结果将各样品映射到三维空间中，根据样品点s与代表最高风险的理论点h间的距离计算ARGs的风险评分。
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采用MMseqs2(Release 14-7e284)分别对重叠群和ARC序列进行分类注释，探究饮用水中细菌群落和ARGs潜在细菌宿主的组成特征。为直接表示ARGs潜在细菌宿主的相对丰度，潜在宿主相对丰度表示为每个细胞中的目标重叠群拷贝数(拷贝数·细胞−1)。
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使用R软件进行多样性指数计算、主坐标分析(PCoA)、多元方差分析(Adonis)和单因素方差分析。单因素方差分析中，采用Tukey HSD法进行组间多重比较，当P<0.05时，结果具有显著性。
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在饮用水样品中共检出15大类108亚类的ARGs，其中多重耐药类ARGs的亚类种类最丰富(图2(a)和图2(b))。季铵盐树脂消毒对ARGs多样性的影响较小，而臭氧消毒、臭氧-氯化消毒、季铵盐树脂-氯化消毒和季铵盐树脂-紫外消毒均可显著增加ARGs的多样性(P<0.05)。值得注意的是，季铵盐树脂-紫外消毒出水样品中ARGs的多样性最高(图2(c))。与此同时，饮用水样品中主要的ARGs类型为多重耐药类和杆菌肽类，这与其他研究[24]中ARGs的检测结果一致。臭氧消毒、臭氧-氯化消毒、季铵盐树脂-氯化消毒和季铵盐树脂-紫外消毒均显著提高了多重耐药类ARGs的比例(P<0.05)，特别是臭氧-氯化消毒使多重耐药类ARGs的比例提升至(85.35±0.18)%(图2(d))。如图2(e)所示，采用PCoA探究ARGs组成的差异，结果表明，不同消毒处理工艺出水样品中ARGs的组成存在显著差异(Adonis：R2 = 0.961，P<0.01)。季铵盐树脂消毒出水样品和砂滤出水样品中ARGs的组成较为相似，但臭氧-氯化消毒、季铵盐树脂-氯化消毒和季铵盐树脂-紫外消毒明显改变了ARGs的组成，进一步证实了消毒工艺对ARGs的选择效应存在差异[25]。
在消毒工艺作用下，ARGs的相对丰度呈现明显差异(图2(a)和图2(b))。臭氧-氯化消毒显著降低了ARGs的总相对丰度(P<0.05)，而季铵盐树脂-紫外消毒和季铵盐树脂-氯化消毒则显著增加了ARGs的总相对丰度(P<0.05)，其从消毒前的(0.28±0.011) 拷贝数·细胞−1分别升高至(0.59±0.030) 拷贝数·细胞−1和(0.51±0.036) 拷贝数·细胞−1。这一结果与基于read水平的ARGs丰度结果一致，即紫外消毒和氯化消毒会进一步富集ARGs，提高其相对丰度[8]。与季铵盐树脂消毒出水样品相比，紫外和氯化消毒均显著增加了多重耐药类ARGs的相对丰度(P<0.05)，特别是季铵盐树脂-氯化消毒出水样品中多重耐药类ARGs的相对丰度是砂滤出水的12.71倍，其中mexF和mexW等ARGs贡献较大。已有较多研究表明，氯化消毒和紫外消毒能显著增加多重耐药类ARGs的相对丰度[17,26]。臭氧消毒和臭氧-氯化消毒处理后，多重耐药类ARGs的相对丰度显著增加(P<0.05)，这可能是因为多重耐药菌对低剂量臭氧消毒具有较强的耐受性[25]。此外，臭氧消毒显著降低了杆菌肽类ARGs的相对丰度(P<0.05)，而随后的氯化消毒进一步降低其丰度。有研究表明，杆菌肽类ARGs的同源基因存在于153个细菌属中，这表明杆菌肽类ARGs可能是细菌固有的基因[22]，在环境压力下容易与细菌宿主一同被去除。
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为探究不同消毒工艺对ARGs共存在特征的影响，本研究采用基于高通量测序的组装和功能注释方法，在饮用水样品中筛选出同时携带2个及2个以上ARGs的ARCs，并分析其比例变化和ARGs的排布特征。如图3所示，各组样品中携带多个ARGs的ARCs的比例不同。臭氧消毒明显降低了ARGs共存在的比例，但随后的氯化消毒却小幅增加了这一比例，这可能是因为氯化消毒导致非耐氯菌胞内ARGs释放到水环境中，促进了环境中ARGs的水平基因转移[9]。值得注意的是，季铵盐树脂对ARGs共存在的影响较小，但在季铵盐树脂-紫外消毒出水样品中ARGs共存在的比例最高(0.001 4%)。此外，在饮用水样品中共发现21种ARGs共存在排布模式。如表1所示，在相对丰度大于0.001 拷贝数·细胞−1的同时携带2个及2个以上ARGs的ARCs中，携带多重耐药类和磺胺类ARGs的ARCs以及携带多种多重耐药类ARGs的ARCs的相对丰度最高，这可能是由于环境中抗生素的共同选择作用[24,27]。
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图4显示了饮用水样品中MGEs的组成和相对丰度。饮用水样品中主要的MGEs为转座酶基因、重组酶基因和整合酶基因。臭氧消毒后，MGEs的总相对丰度最低，为(7.43±0.15) 拷贝数·细胞−1，随后的氯化消毒导致MGEs的相对丰度略有上升，但仍低于砂滤出水样品。这与之前的研究相符，表明氯化消毒对MGEs有富集作用[28]。与此同时，季铵盐树脂消毒降低了MGEs的相对丰度，但随后的氯化消毒和紫外消毒显著提升MGEs的总相对丰度至(13.12±0.25) 拷贝数·细胞−1和(14.45±0.45) 拷贝数·细胞−1(P<0.05)。其中，转座酶基因相对丰度的增加对MGEs总丰度的提升贡献较大。
通过分析ARGs与MGEs的共存在特征，进一步评估了饮用水消毒对ARGs移动性的影响(图4(b)和表2)。臭氧消毒后，同时携带ARGs与MGEs的重叠群占总重叠群的比例最低(0.000 4%)，但随后的氯化消毒使其比例略有增加。季铵盐树脂消毒促进了ARGs与MGEs的共存在，且这种促进作用在后续的紫外消毒中进一步加强，导致季铵盐树脂-紫外消毒出水样品中同时携带ARGs与MGEs的重叠群的比例最高(0.001 1%)。此外，在饮用水样品中共发现31种ARGs与MGEs的共存在关系，表2显示了相对丰度大于0.001 拷贝数·细胞−1的同时携带ARGs与MGEs的重叠群。与ARGs存在线性排列的MGEs主要有转座酶、重组酶和整合酶，其中转座酶基因与多种ARGs在所有样品中均共存，表明转座酶基因可能在ARGs的传播中具有重要作用。此外，研究还发现，同时携带多重耐药类/磺胺类ARGs与MGEs的重叠群的相对丰度最高，这与KE等[29]的研究结果一致，表明多重耐药类ARGs与磺胺类ARGs可能具有较强的潜在移动性。
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在饮用水样品中共检出5大类17亚类VFGs，其中进攻型和其它型VFGs为主要的VFGs。图5(a)反映了不同消毒工艺处理过程中VFGs相对丰度的变化趋势。臭氧-氯化消毒出水样品中VFGs的总相对丰度与砂滤出水相比无显著差异，但季铵盐树脂-氯化消毒和季铵盐树脂-紫外消毒显著提高了VFGs的总相对丰度(P<0.05)。值得注意的是，季铵盐树脂-紫外消毒对VFGs的提升作用最显著，其将VFGs的总相对丰度显著提高至(5.71±0.17) 拷贝数·细胞−1 (P<0.05)，其中进攻型VFGs和其它型VFGs的相对丰度也显著提高(P<0.05)，对VFGs总丰度的提升贡献最大。LIANG等[30]的研究指出高丰度的进攻型VFGs可以增强宿主的感染能力，而高丰度的防守型VFGs可以增强宿主免疫系统的耐受能力，这表明饮用水消毒对含有VFGs的宿主细菌的感染能力和免疫系统耐受能力有潜在影响。
如图5(b)所示，不同消毒工艺作用对ARGs和VFGs的共存在特征的影响具有较大差异，仅在臭氧-氯化消毒出水样品和季铵盐树脂-紫外消毒出水样品中发现ARGs与VFGs的共存在，且季铵盐树脂-紫外消毒极大地促进了ARGs与VFGs的共存在。有研究将这些同时携带ARGs与VFGs的菌株视为具有潜在致病性的抗生素耐药细菌[30]。此外，在饮用水样品中共发现了6种ARGs与VFGs的共存在关系，其中在大部分样品中发现VFGs与多重耐药类ARGs的共存在(表3)。这一结果与之前的研究结果一致，发现进攻型VFGs与多重耐药类ARGs的基因组合是主要的共存模式[30]。在季铵盐树脂-紫外消毒样品中发现多个ARGs和多个VFGs的基因线性组合，例如某些重叠群上同时含有2个多重耐药类ARGs、3个进攻型VFGs和1个其它型VFGs(表3)。值得关注的是，臭氧-氯化消毒出水样品中同时携带多重耐药类ARGs和防守型VFGs的重叠群上还存在MGEs(表3)，这可能极大增加了ARGs和VFGs的水平转移风险。
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ARGs的潜在风险主要与其水平转移能力及其与致病菌的关联密切相关。因此，对ARGs潜在风险的评估需要综合考虑ARGs的相对丰度、可移动性以及在致病菌内的存在情况。图6(a)为采用Metacompare计算的饮用水样品中ARGs的潜在风险值。结果表明，与砂滤出水样品相比，臭氧消毒和季铵盐树脂消毒对ARGs的相对风险影响较小，臭氧-氯化消毒显著降低了ARGs的相对风险值(P<0.05)。然而，先前有研究发现氯化消毒会导致医院废水中ARGs的风险值升高[31]，这表明氯化消毒对ARGs潜在风险的影响较为复杂，可能与氯的浓度和消毒时间有关。与砂滤出水样品相比，季铵盐树脂-氯化消毒和季铵盐树脂-紫外消毒均增加了ARGs的潜在风险，其中季铵盐树脂-紫外消毒的影响具有显著性(P<0.05)，且出水中ARGs的相对风险值最高，为27.13±0.31。如图6(b)所示，各样品在三维风险空间中的投影也反映了这一结果，季铵盐树脂-紫外消毒出水样品中ARGs相关序列、ARGs潜在移动性相关序列以及致病菌携带的ARGs相关序列的比例均达到最大值，与之前ARGs相对丰度、潜在移动性和潜在致病性的结果一致。
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目前，已有研究表明细菌群落结构是影响ARGs分布的重要因素，各类消毒工艺能够改变细菌群落结构组成和多样性[17-18]。值得关注的是，细菌宿主是饮用水中ARGs变化的重要驱动因素[17]，探究消毒对ARGs潜在细菌宿主组成的和丰度的影响对于揭示饮用水消毒影响细菌耐药性的机制具有重要意义。因此，本研究对饮用水消毒过程中ARGs的潜在宿主进行了属水平的分类注释，以揭示ARGs宿主在不同消毒过程中的变化。如图7所示，气单胞菌属(Aeromonas)和假单胞菌属(Pseudomonas)等相对丰度最高的30个菌属携带氨基糖苷类、杆菌肽类、β-内酰胺类、多重耐药类、MLS类、喹诺酮类、多粘菌素类、四环素类以及未分类ARGs，是其潜在宿主。消毒改变了ARGs潜在宿主的组成和丰度，尤其是多重耐药类和杆菌肽类ARGs的细菌宿主。在季铵盐树脂-氯化消毒和季铵盐树脂-紫外消毒出水样品中，多重耐药类ARGs的主要宿主是假单胞菌属，而臭氧-氯化消毒后的主要宿主为不动杆菌属(Acinetobacter)。值得注意的是，季铵盐树脂-氯化消毒和季铵盐树脂-紫外消毒均大幅提高了多重耐药类ARGs潜在宿主假单胞菌属的相对丰度，特别是季铵盐树脂-氯化消毒出水样品中假单胞菌属的相对丰度为砂滤出水的15.42倍。假单胞菌属对氯暴露和紫外辐射具有较强的耐受性[25,32]。SHI等[15]的研究也发现假单胞菌属是氯化消毒和臭氧消毒后的主要残留菌属，其在水环境中的传播值得关注。已有研究发现细菌对消毒剂和抗生素的交叉耐药性可导致细菌更易在选择压力下存活[18]，这解释了季铵盐树脂-氯化消毒和季铵盐树脂-紫外消毒对假单胞菌的富集作用。KE等[29]的研究指出这种交叉耐药性可能与外排泵有关，可能导致细菌产生多重耐药性。已有大量文献报道假单胞菌携带多种ARGs，是促进ARGs增殖和传播的最重要菌属之一[2,33]，消毒对其的富集作用可能导致多重耐药类ARGs相对丰度的提高。与此同时，季铵盐树脂-氯化消毒后，杆菌肽类ARGs的主要宿主是多核杆菌属(Polynucleobacter)和栖湖菌属(Limnohabitans)，而季铵盐树脂-紫外消毒处理后，杆菌肽类ARGs主要宿主是气单胞菌属、栖湖菌属和多核杆菌属。臭氧消毒后，杆菌肽类ARGs的主要宿主为食酸菌属(Acidovorax)，然而，在随后的氯化消毒过程中，这些ARGs的主要潜在宿主为假单胞菌属。值得注意的是，臭氧-氯化消毒后杆菌肽类ARGs及其细菌潜在宿主的总相对丰度均降至最低，与先前的研究结果一致[34]，表明氯化消毒可能通过对细菌宿主的去除实现对杆菌肽类ARGs的去除。总体而言，明确关键细菌宿主组成可对ARGs风险控制具有重要意义。
与此同时，水平基因转移被认为是细菌获得抗生素耐药性的重要分子机制，大量研究发现MGEs可以促进ARGs在水环境中的传播。目前，已有研究报道饮用水消毒出水中多重耐药类ARGs(mexH)和重组酶基因(recR)的共存在关系[18]。本研究发现季铵盐树脂-紫外消毒出水样品中同时携带ARGs与MGEs的重叠群的比例较其他消毒工艺出水高，表明此种消毒工艺对ARGs在不同细菌宿主间的水平转移具有较强的促进作用。此外，多个ARGs与MGEs共存于一条重叠群，表明MGEs有可能导致共抗性或多重抗性的形成[35]。值得注意的是，转座酶基因是与ARGs具有共存在关系的主要MGEs类型。已有研究表明，在多种环境介质中均检测到转座酶基因tnpA-04、tnpA-07和tP614等，其可能对ARGs在细菌间的转移和获得具有重要作用[18]。本研究发现转座酶基因与多重耐药类和磺胺类ARGs共存在，表明多重耐药类和磺胺类ARGs在环境中的传播潜力更大，这与CHEN等[36]的研究结果一致，在河流和湖泊交汇的底泥中转座酶基因(IS91和tnpA)经常携带多重耐药类与磺胺类ARGs，MGEs(ISCau1和tnpAcp2等)对底泥中ARGs分布具有重要作用。
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1)本研究采集的饮用水样品中多重耐药类和杆菌肽类ARGs的相对丰度较高。季铵盐树脂-氯化消毒和季铵盐树脂-紫外消毒显著增加了饮用水样品中ARGs、MGEs和VFGs的总相对丰度，增加了ARGs的潜在风险值。季铵盐树脂-紫外消毒还促进了ARGs与MGEs和VFGs的共存潜力。
2)消毒改变了饮用水样品中ARGs潜在宿主的组成和相对丰度。季铵盐树脂-氯化消毒和季铵盐树脂-紫外消毒提高了多重耐药类ARGs宿主假单胞菌属的相对丰度，可能导致多重耐药性。
3)消毒导致耐药性风险变化的潜在机制还需深入研究，可利用第三代测序技术的读长优势进一步阐明消毒影响细菌耐药性的分子生态学机理。
饮用水消毒工艺对抗生素耐药性风险的影响及其机理
Influence and mechanism of drinking water disinfection strategies on antibiotic resistance risk
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摘要: 为探究饮用水消毒工艺对耐药性风险的影响及其机制，本研究模拟了中试运行条件下不同消毒工艺的运行，采用基于高通量测序的宏基因组学方法分析不同消毒工艺对抗生素耐药基因(ARGs)丰度、潜在移动性和潜在致病性的影响，综合评估其对ARGs风险的控制效果并解析其机制。结果表明，臭氧-氯化消毒(O-C)显著降低了ARGs的总相对丰度，季铵盐树脂-氯化消毒(AR-C)和季铵盐树脂-紫外消毒(AR-UV)则显著增加了ARGs的总相对丰度。同时，AR-C和AR-UV增加了可移动遗传元件(MGEs)的总相对丰度，促进了ARGs与MGEs的共存在。此外，这2种消毒工艺提高了毒力因子(VFGs)的总相对丰度，其中进攻型和其他型VFGs的贡献最大。AR-UV还能促进ARGs与VFGs的共存在，多重耐药类ARGs与VFGs的基因组合是主要的共存模式。总的来说，AR-C和AR-UV提高了ARGs的潜在风险。消毒改变了ARGs潜在宿主的组成和丰度，宿主改变和水平基因转移是消毒过程中ARGs变化的关键因素。Abstract: To explore the impact and mechanism of drinking water disinfection on the risk of antibiotic resistance, the operation of different disinfection processes was simulated under pilot conditions in this study, and the metagenomic approach based on high-throughput sequencing was employed to analyze the effects of different disinfection processes on the abundance, potential mobility, and potential pathogenicity of antibiotic resistance genes (ARGs). Their control effectiveness on ARGs risk was comprehensively evaluated and the underlying mechanisms were deciphered. The results indicated that ozone-chlorine disinfection(O-C) significantly reduced the total relative abundance of ARGs, while antimicrobial resin-chlorine disinfection (AR-C) and antimicrobial resin-ultraviolet disinfection (AR-UV) significantly increased the total relative abundance of ARGs. Simultaneously, AR-C and AR-UV increased the total relative abundance of mobile genetic elements (MGEs), promoting the co-occurrence of ARGs and MGEs. In addition, these two disinfection processes increased the total relative abundance of virulence factor genes (VFGs), of which the offensive and other VFGs made the most contribution. AR-UV also facilitated the co-occurrence of ARGs and VFGs, and the gene combination of multidrug resistance genes and VFGs was the main co-occurrence mode. Overall, AR-C and AR-UV increased the potential risk of ARGs. Disinfection altered the composition and abundance of ARGs potential hosts, and host changes and horizontal gene transfer were the key factors for the variation of ARGs during the disinfection process.
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挥发性有机化合物(VOCs)作为PM2.5和臭氧的重要前驱体，已经对大气环境质量和人体健康造成直接和间接的危害[1-2]，VOCs废气治理成为了近年来的环境热点话题之一。在VOCs废气的众多处理技术中，催化燃烧技术因处理效率高、能耗低、二次污染小而在工业上应用广泛[3]。为达到VOCs催化燃烧所需温度，工业上多采用电加热使VOCs废气达到起燃温度。由于电加热是采用热传导的加热方式，因而对大气量的VOCs废气加热时能耗巨大。另外，VOCs催化燃烧时，持续的高温环境会使催化剂活性组分烧结而影响VOCs降解效果[4]。微波加热应用于VOCs催化燃烧是一种新技术，它利用电磁波的选择性仅对催化剂进行加热，因而能耗低且催化剂受热均匀、快速[5]。而且，微波对催化剂活性组分的热点效应有利于引发VOCs的催化燃烧，同时微波的偶极极化作用还可降低VOCs的反应阈能而促进其氧化降解[6]。卜龙利等[7]、姚泽等[8]利用吸波型催化剂证实了微波催化燃烧VOCs效果优于电加热催化燃烧。
微波催化燃烧技术的关键是高效而稳定的催化剂。过渡金属氧化物催化剂种类丰富、经济性好、不易中毒，但其对于某些难降解有机物的催化活性差、低温活性以及热稳定性有待提高[9]。贵金属催化剂具有催化活性高、高温下稳定性好和适用范围广的优点，但也存在资源稀少和价格高昂的问题[10]。目前，市面上较为常见的是铜锰铈三元金属氧化物催化剂。胡旭睿[11]研究证实，铜锰铈氧化物催化剂对芳香烃类、醇类、酮类等有机物具有良好的氧化性能，但其矿化效果不佳且对芳香烃的降解效果低于醇、酮类。贵金属Pt、Pd等在低温时对芳烃类和3个碳以上的直链烷烃活化能力强[12]。已有研究证实，将贵金属与过渡金属复合可以增强催化剂活性。SHI等[13]通过还原法和离子交换法合成了Pt /Ce-USY催化剂，其对1,2-二氯乙烷的催化活性高于Pt/USY催化剂，Pt与CeO2之间的相互作用抑制了碳物质的沉积，从而增强了催化剂的耐久性。LEE等[14]将贵金属金、钯沉积在CeO2表面，证实适量Au的加入使得Pd/CeO2催化剂活性增强。CHEN等[15]合成了Pd/Fe3O4催化剂用于去除CO，当沉积适量Fe3O4时，CO氧化的起燃温度明显降低。因此，本研究在铜锰铈三元催化剂基础上复合微量贵金属Pt，以期提高催化剂对芳烃类VOCs的活化能力，进而提高总VOCs的去除效果。
本研究选取油墨印刷VOCs废气中含量最多的2种物质甲苯和乙酸乙酯作为目标污染物，以蜂窝状堇青石为载体制备Pt复合铜锰铈(CMC)负载型催化剂(Pt-CMC/堇青石)，重点考察Pt复合前后催化剂对模拟VOCs废气催化燃烧效果的差异，以探究低含量贵金属添加对铜锰铈氧化物催化剂催化活性的影响程度。
1. 材料与方法
1.1 实验原料与仪器
蜂窝状正方体堇青石(7目，边长150 mm)；硝酸铜、硝酸锰(50 wt%)、硝酸铈、氯铂酸，分析纯；硅溶胶，分析纯。超声波清洗器(KQ3200，昆山市超声仪器有限公司)；电热鼓风干燥箱(101-3AB，天津泰斯特仪器有限公司)； 箱式电阻炉(SX-4-10，天津泰斯特仪器有限公司)；单模腔微波装置(ZDM-2，南京汇研微波系统工程有限公司)；气相色谱仪(GC/FID，6890 N，美国安捷伦科技公司)；泵吸式VOC检测仪(XS-2000-VOC，希思智能科技)；扫描电子显微镜(JSM-6510LV型，日本电子)；比表面积及孔径分析仪(V-sorb2800P型，北京金埃谱公司)；X射线衍射仪(X’Pert型，荷兰帕纳科)。
1.2 催化剂制备与表征
本研究采用等体积浸渍法进行负载型催化剂的制备，即载体吸水率测试基础上配置适量体积的浸渍液、然后浸渍液被载体完全吸收的一种催化剂制备方法。首先，将正方体堇青石切割成圆柱型载体(D×L=27×150 mm)，称重并测其吸水率，根据吸水率确定助剂硅溶胶的用量；其次，按3∶3∶1的质量负载比例分别称取铜(2.5%(质量分数))、锰、铈的金属盐，称取一定量的硅溶胶以及少量氯铂酸(Pt的质量分数0.01%)，加入去离子水超声震荡30 min配制完全溶解的浸渍液；最后，将堇青石载体置于浸渍液中将浸渍液完全吸收，样品静置风干后放入烘箱中80 ℃过夜烘干，电阻炉内500 ℃煅烧4 h，自然冷却后即可制得Pt-CMC/堇青石催化剂。不加入氯铂酸、仅加入氯铂酸和其余步骤均相同情况下，可分别制得CMC/堇青石、Pt /堇青石催化剂。
利用扫描电子显微镜观察催化剂表面形貌及活性组分分布状况，借助BET测试仪分析催化剂的比表面积及孔径孔体积，使用X射线衍射仪测试活性组分的晶体结构及晶粒大小。
1.3 实验装置与方法
实验装置如图1所示，整个装置分为配气、催化燃烧和尾气净化3部分。在配气系统中，空气依次通过变色硅胶柱和活性炭柱去除水分和有机物，其流量通过气体流量计控制；实验时采用微量注射泵将液态甲苯和乙酸乙酯(按一定比例混合)以恒定速度连续均匀地注入三口烧瓶中，三口烧瓶被电加热套加热而将有机物气化，气化的甲苯和乙酸乙酯被空气带出并在混合瓶内混合均匀。实验开始前催化剂置于石英管内，石英管填装催化剂的长度为360 mm，锥形收口的长度是20 mm，上下两端开口外径分别为32 mm和9 mm，壁厚2 mm；石英管固定在单模腔微波装置上形成固定床反应器，实验开始后微波通过单模腔持续辐照在固定床上，催化剂吸波升温达到VOCs催化燃烧温度；石英管下端连接混合瓶，通入的VOCs气体在固定床上发生催化燃烧反应，床中插入的热电偶探针与温度显示仪连接以实时监测床层温度变化，石英管上下分别设进、出气采样口。催化燃烧后的VOCs尾气分别通过缓冲瓶和装有乙醇和碱液的尾气吸收瓶，净化后的废气经通风橱排空。
图 1 微波催化燃烧VOCs实验装置示意图Figure 1. Schematic diagram of the experimental device for microwave catalytic combustion of VOCs本研究利用CMC/堇青石、Pt-CMC/堇青石和Pt /堇青石催化剂在处理气量0.12 m3·h−1、气时空速(gas hourly space velocity，GHSV)1 500 h−1条件下，考察了不同微波功率(30、40、50、60、70 W)和不同VOCs浓度(1 000、1 500、2 000 mg·m−3)下甲苯和乙酸乙酯的催化燃烧效率，分析微波催化燃烧甲苯反应动力学及Pt复合影响，比较3种催化剂的催化活性及Pt复合对总VOCs去除效率的提升作用，探究Pt-CMC/堇青石催化剂对甲苯、乙酸乙酯和总VOCs催化活性的稳定性。
1.4 分析方法
本研究主要利用气相色谱仪对甲苯和乙酸乙酯的进气和出气质量浓度进行定量分析，气相色谱检测条件为[16]：柱箱初始温度100 ℃，以20 ℃·min−1的速率升温至180 ℃，保持3 min，加热器温度为190 ℃，检测器温度300 ℃；设定分流比为50∶1；尾气吹脱用氮气，流量30 mL·min−1。
使用手持泵吸式VOC检测仪对反应器进气和出气的总VOCs浓度进行检测，从而分析反应过程中总VOCs的催化燃烧效率。文中数据为2次平行实验的平均值，以此消除实验偶然性误差的影响。
2. 结果与讨论
2.1 催化剂表征
1) BET。根据表1数据可知，与堇青石载体相比，CMC/堇青石与Pt-CMC/堇青石2种催化剂的比表面积有不同程度的增加，这表明催化剂的吸附能力也相应增强。与堇青石载体相比，CMC/堇青石催化剂总孔容相对减小，平均孔径有所增大。推测其原因是，活性组分负载后，载体表面的部分孔隙被活性组分填充和覆盖，载体结构的原有孔道被拓宽。Pt-CMC/堇青石催化剂活性晶粒间相互积聚生成了包括微孔和介孔在内的新孔道，催化剂的比表面积及孔体积都明显增大，这有利于污染物分子在催化剂表面的吸附与活化。因此，Pt的复合在一定程度上增强了催化剂的吸附活化性能。
表 1 堇青石载体和2种催化剂的比表面积、孔体积及孔径数据表Table 1. Data table of specific surface area, pore volume and pore diameter of Cordierite and two catalysts供试样品 比表面积/(m2·g−1) 微孔面积/(m2·g−1) 孔体积/(cm3·g−1) 总孔容/(cm3·g−1) 平均孔径/nm 堇青石 0.11 ND ND 0.30 36.79 CMC/堇青石 0.66 ND ND 0.09 41.23 Pt-CMC/堇青石 2.95 1.11 0.000 47 0.38 36.85 备注：ND为未检出。 | Show Table
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2) XRD。如图2所示，2 θ在10°~40°之间存在着较为密集的堇青石特征衍射峰。对比XRD谱图可以发现，活性组分的负载和制备时的高温煅烧不会改变堇青石自身的晶体结构；与堇青石载体相比，CMC/堇青石和Pt-CMC/堇青石催化剂的特征衍射峰强度减弱，活性晶粒的平均尺寸有不同程度的减小。活性组分负载后堇青石特征峰峰强减弱的原因可能是活性组分一定程度上覆盖和屏蔽了堇青石表面的特征峰[17]；贵金属Pt复合后，金属氧化物等活性组分晶体特征峰的峰高有微弱增大，这可能是不同尖晶石活性组分共存所致。6个处于17.5°、21.9°、28.7°、34.1°、36.7°、38.3°位置较为明显的特征峰，均归属于铜锰铈及其金属氧化物，这说明在贵金属Pt复合前后，铜锰铈金属氧化物都是微波催化燃烧VOCs的主要活性组分。在堇青石载体、CMC/堇青石催化剂和Pt-CMC/堇青石催化剂上，3种催化剂的晶粒平均尺寸分别为50.7、13.9和14.5 nm。Pt复合后，催化剂晶粒尺寸变化较小，而比表面积却从0.66 m2·g−1增大到2.95 m2·g−1，由此可以说明贵金属Pt的复合使活性颗粒的分散性增大[18]。
图 2 堇青石载体及CMC/堇青石、Pt-CMC/堇青石催化剂的XRD谱图Figure 2. XRD spectra of Cordierite support and CMC/Cordierite and Pt-CMC/Cordierite catalysts结合特征峰组分分析可知，少量贵金属Pt的添加改变了催化剂上铜和锰的晶相。贵金属Pt复合前，锰以+4价的MnO2和中间价态的Mn3O4形式存在；贵金属Pt复合后，部分金属锰的价态升高，以Mn5O8形式存在，且Cu2O的晶体在掺杂后未检测到，检测出以+4价存在的PtO2。有文献报道，Cu、Mn金属离子价态升高，可以增强催化剂的活性[19]。
3) SEM。图3给出堇青石载体和CMC/堇青石、Pt-CMC/堇青石催化剂的表面形貌。可以看出，堇青石载体呈明显的层状结构，表面孔隙较多且分布均匀，有利于活性组分的负载。CMC/堇青石催化剂表面存在着较多微米尺寸的活性颗粒，不均匀地分布在载体表面；部分活性组分经高温煅烧后团聚成大块与堇青石结构连结在一起，填充载体原有孔隙的同时也产生了新的孔隙。Pt-CMC/堇青石催化剂表面的活性颗粒在载体表面上分布更均匀、分散度更高。对比Pt复合前后催化剂的微观形貌，可以看出，Pt的复合改变了活性颗粒的分散性，活性物质的再分散可能导致催化剂的吸附性改变。
图 3 堇青石载体、CMC/堇青石与Pt-CMC/堇青石催化剂的微观表面形貌Figure 3. Microscopic surface morphology of Cordierite, CMC/Cordierite and Pt-CMC/Cordierite catalyst2.2 催化剂性能实验
1)吸波升温曲线。图4为堇青石载体、CMC/堇青石、Pt-CMC/堇青石和Pt/堇青石在200 W微波功率辐照下的吸波升温曲线。由图4可见，堇青石载体温度几乎不变，这表明其吸波性能很差；而Pt/堇青石催化剂在15 min内温度也仅升高了3 ℃，其原因是贵金属具有高热稳定性，且吸波性能差。CMC/堇青石和Pt-CMC/堇青石催化剂升温效果明显好于前2种，微波辐照15 min时分别升温至300和355 ℃，说明铜锰铈及其金属氧化物具有良好的吸波性能，是2种催化剂吸波升温的主要原因；Pt复合催化剂升温速率更快，这可能是Pt的复合提高了催化剂上活性晶粒的分散性，降低了金属对微波的反射，以及颗粒尺寸变大增强了微波辐照时的局部热点效应，从而使得催化剂的吸波升温性能提高[20-21]。催化剂的快速升温有助于微波热点效应和高温活性区的出现，从而有助于甲苯和乙酸乙酯的快速氧化与彻底降解。
图 4 堇青石载体及3种催化剂的吸波升温曲线Figure 4. Wave absorption heating curve of Cordierite and three catalysts2)催化剂活性。在甲苯和乙酸乙酯的进气浓度分别为1 000和500 mg·m−3，进气量为0.12 m3·h−1，微波功率分别选取30、40、50、60、70 W的条件下，开展CMC/堇青石和Pt-CMC/堇青石催化剂对甲苯和乙酸乙酯双组分VOCs废气的催化燃烧性能试验，结果如图5所示。图5中纵坐标C/C0为反应实时浓度与进气浓度比值(图6同)，可直观表示降解效率并使数据间具有可比性。
图 5 不同微波功率下CMC/堇青石和Pt-CMC/堇青石催化燃烧甲苯和乙酸乙酯效率曲线Figure 5. CMC/Cordierite and Pt-CMC/Cordierite catalytic combustion efficiency curves of toluene and ethyl acetate under different microwave power
图 6 不同催化剂对甲苯和乙酸乙酯的催化活性比较Figure 6. Comparison of catalytic activity of three catalysts to toluene and ethyl acetate由图5可见，微波功率30 w时，2种催化剂对甲苯和乙酸乙酯的降解呈不稳定态势，其原因是床层温度偏低(CMC/堇青石床层温度低于66 ℃)，催化剂对污染物的去除以吸附-脱附为主。随着微波功率增大，甲苯和乙酸乙酯的降解效率也随之升高，但2种催化剂对甲苯和乙酸乙酯降解效率的差异却由大变小：40 W时，催化剂对甲苯和乙酸乙酯降解效率的差异最大；70 W时，这种差异最小，此时固定床温度高，污染物在催化剂表面完全燃烧，温度的作用掩盖了Pt的复合作用。
同一微波功率下，降解甲苯与乙酸乙酯时， Pt-CMC/堇青石催化剂表现出更高的VOCs催化活性。40 W微波功率下，Pt-CMC/堇青石对甲苯和乙酸乙酯的降解效率分别为82%和93%，而CMC/堇青石降解甲苯和乙酸乙酯的效率分别为66%和82%。推测其原因是，Pt-CMC/堇青石的比表面积相比CMC/堇青石大幅增加，从而有利于甲苯与乙酸乙酯的吸附与活化；同时，活性组分更好的分散性使得Pt-CMC/堇青石升温更快，而高温则有利于VOCs的催化燃烧。如果要使CMC/堇青石催化剂对甲苯和乙酸乙酯的降解效率与Pt-CMC/堇青石相同，则须提高微波功率至47 W。由此可见，Pt的复合提高了催化剂的低温催化活性，有效降低了VOCs的催化燃烧成本。
贺丽娜等[16]证明了甲苯的微波催化燃烧为假一级反应。因此，依据一级反应动力学方程ln(C0/C)=kt，对CMC/堇青石和Pt-CMC/堇青石3种催化剂在微波功率分别为50、60、70 W时降解双组分VOCs废气中甲苯的反应动力学进行线性拟合，相应方程与参数如表2所示。结果表明，CMC/堇青石和Pt-CMC/堇青石微波催化燃烧甲苯的反应符合假一级反应动力学，同时R2值随微波功率的增加而增大，此时一级动力学拟合程度越高，证明高温下的催化燃烧反应为一级反应。反应速度常数k值对比发现，微波功率越大，k值越大，催化反应速度越快；微波功率60 W时，Pt-CMC/堇青石降解甲苯的k值为0.129，明显高于CMC/堇青石的0.111 9。可见，Pt的复合增强了甲苯的吸附活化作用而加快了反应速率，进而提高CMC活性组分对甲苯的微波催化燃烧效率。
表 2 微波催化燃烧甲苯反应动力学Table 2. Reaction kinetics of microwave catalytic combustion of toluene功率条件 催化剂 ln(C0/C)=kt k R2 50 W Pt-CMC/堇青石 y=0.0594x−0.0204 0.0594 0.9828 60 W CMC/堇青石 y=0.1119x−0.1398 0.1119 0.9553 60 W Pt-CMC/堇青石 y=0.129x−0.0797 0.129 0.9887 70 W CMC/堇青石 y=0.1045x−0.0428 0.1045 0.995 70 W CMC/堇青石 y=0.1299x+0.031 0.1299 0.9983 | Show TableDownLoad:
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3)催化剂比较。图6为微波功率40 W、进气量0.12 m3·h−1，甲苯和乙酸乙酯浓度各为1 000 mg·m−3条件下，CMC/堇青石、Pt-CMC/堇青石和Pt/堇青石催化剂降解单组分甲苯、乙酸乙酯及二者混合的效率曲线。无论是单、双组分甲苯和乙酸乙酯的催化燃烧降解，均是Pt-CMC/堇青石的活性最高，CMC/堇青石次之，而Pt/堇青石则未表现出催化活性。对于Pt/堇青石而言，其在微波辐照下几乎不升温，从而无法为VOCs的催化燃烧提供所需的温度条件，因此甲苯和乙酸乙酯几乎不降解。无论是甲苯或乙酸乙酯的单组分降解，还是双组分废气降解，乙酸乙酯的降解效率均高于甲苯。以Pt-CMC/堇青石为例，单组分甲苯和乙酸乙酯的降解效率分别为84%和95%(此时床层温度相近)。乙酸乙酯比甲苯更易于降解的原因可能为：一是乙酸乙酯等含氧有机物比甲苯更易被催化剂吸附活化；二是乙酸乙酯上的C-O键比甲苯的C-H键键能低而更易断裂[22-23]。
比较分析图6中甲苯和乙酸乙酯的降解效率发现：对于单组分甲苯和乙酸乙酯的降解，Pt-CMC/堇青石较CMC/堇青石有约7%和6%的提升；对于甲苯与乙酸乙酯的双组分降解，Pt-CMC/堇青石较CMC/堇青石有约5%和4%的提升。由此可见，Pt复合对甲苯降解效率的提升大于乙酸乙酯。分析认为，CMC/堇青石对于一些C-H键较弱、吸附性好的含氧有机物如乙酸乙酯、丙酮等具有良好的活化性能，但催化氧化C-H键较强的芳香类物质的能力则稍弱，而贵金属Pt活化C-H键的能力很强，弥补了铜锰铈金属氧化物活化苯环能力的不足[24]。此外，CMC/堇青石和Pt-CMC/堇青石对甲苯和乙酸乙酯双组分废气的降解效率明显高于各自单组分，其原因是双组分VOCs废气的初始浓度更高，催化燃烧时放出更多热量使得床层温度更高，从而有利于VOCs的氧化降解。
4)总VOCs去除。微波功率40 W时，对催化剂催化燃烧1 000 mg·m−3甲苯的总VOCs去除率进行测试，其结果和床层温度变化如图7所示。由图7(a)可见，Pt/堇青石的总VOCs去除率为负值且波动幅度大，CMC/堇青石和Pt-CMC/堇青石的总VOCs去除率分别为25%和40%，Pt的复合将总VOCs的去除效率提高了15%。如图7(b)所示，Pt/堇青石的不吸波使其床层温度为常温，催化燃烧反应未发生，甲苯在催化剂表面进行吸附-脱附动态平衡过程，因而其总VOCs去除率波动大且多为负值；Pt-CMC/堇青石床层升温速率快于CMC/堇青石，稳定后的床层温度高出CMC/堇青石床层30 ℃，这是总VOCs去除效率提高的主要原因。分析认为，Pt的复合在提升催化剂吸波升温能力的同时，其对甲苯C-H键的活化能力也有助于提高总VOCs的去除效率。随着微波功率的增加，床层温度急剧升高，总VOCs去除率也随之升高，催化剂对总VOCs去除效率的差别也随之减小，Pt复合的影响被床层温度影响掩盖而体现不出。因此，Pt的复合提高了催化剂的低温催化活性，有助于低温下VOCs的催化氧化。
图 7 不同催化剂的总VOCs去除效率及床层温度曲线Figure 7. The total VOCs removal efficiency and bed temperature curves of the three catalysts5)稳定性实验。根据图5的实验结果可知，微波功率70 W时Pt-CMC/堇青石催化剂对甲苯和乙酸乙酯的催化效果最好，同时总VOCs的去除率也最高。因此，在微波功率70 W、进气量0.12 m3·h−1、双组分气体中甲苯和乙酸乙酯初始浓度各为1 000 mg·m−3和500 mg·m−3条件下对Pt-CMC/堇青石催化剂进行了连续7次(每次实验3 h)的稳定性测试，结果如图8所示。
图 8 Pt-CMC/堇青石催化燃烧甲苯和乙酸乙酯稳定性测试结果Figure 8. Pt-CMC/Cordierite catalytic combustion toluene and ethyl acetate stability test results如图8(a)、8(b)所示，连续稳定性试验中，甲苯和乙酸乙酯被完全去除，乙酸乙酯的去除效率较甲苯更稳定，催化剂展示出良好的催化活性和稳定性。图8(c)的总VOCs去除率从97.5%略微降至96.5%，表明Pt-CMC/堇青石对双组分VOCs废气具有高的矿化效率与稳定性。微波功率70 W的稳定性实验中，催化剂床层温度320 ℃，高于40 W时的210 ℃，可见，床层温度的升高是提升总VOCs去除率的有效手段之一。连续的高温稳定性实验，会引起催化剂孔隙结构的微变和活性颗粒的团聚，进而引起双组分VOCs(特别是甲苯)去除效率的波动；然而，Pt复合增强了催化剂表面活性颗粒的分散性，增大了催化剂的比表面积与孔容，从而有效提高了催化剂活性，保证了催化剂性能的稳定。
3. 结论
1)等体积浸渍法制备的Pt-CMC/堇青石催化剂比CMC/堇青石催化剂具有更大的活性颗粒尺寸，Pt的再分散作用使得催化剂表面活性组分分布更加均匀；Pt的复合提高了催化剂的孔隙率，进而有利于VOCs分子在催化剂表面的吸附与活化；Pt复合后的尖晶石活性组分峰有微弱增大，Cu、Mn价态升高而使催化剂活性增强。
2)复合Pt后，催化剂的吸波升温能力有一定的增强，这与吸波活性组分分布均匀、散热能力增强有关。反应动力学分析表明，Pt的复合加快了催化燃烧反应速率，高温下甲苯的催化燃烧反应为一级反应；复合Pt后的催化剂其低温催化活性明显提高，Pt-CMC/堇青石催化剂表面总VOCs去除效率比CMC/堇青石提高15%。
3)对于Pt-CMC/堇青石和CMC/堇青石催化剂而言，乙酸乙酯的降解效率高于甲苯，可认为含氧的乙酸乙酯比甲苯更易被催化剂吸附活化，C-O键比甲苯的C-H键键能低而更易断裂；Pt复合对甲苯降解效率的提高大于乙酸乙酯，其原因是Pt对苯环中C-H键的活化能力强而有助于苯环的氧化与开环。
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图 2 饮用水消毒对ARGs多样性、组成和相对丰度的影响
Figure 2. Effects of drinking water disinfection on the diversity, composition, and relative abundance of ARGs
图 3 饮用水样品中携带多个ARGs的ARCs的比例
Figure 3. The proportion of ARCs carrying multiple ARGs in drinking water samples
图 4 饮用水样品中MGEs的相对丰度及其与ARGs的共存在特征
Figure 4. The relative abundance of MGE types and their co-occurrence features with ARGs in drinking water samples
图 5 饮用水样品中VFGs的相对丰度及其与ARGs的共存在特征
Figure 5. The relative abundance of VFG types and their co-occurrence features with ARGs in drinking water samples
图 7 饮用水样品中ARGs的潜在细菌宿主(相对丰度前30的潜在宿主)
Figure 7. Potential bacterial hosts of ARGs (top 30 potential host in relative abundance) in drinking water samples
表 1 饮用水样品中共存在ARGs的排布特征
Table 1. The distribution characteristics of co-occurred ARGs in drinking water samples
样品 ARGs的排布特征 相对丰度(拷贝数·细胞−1) SF-W 多重耐药类-磺胺类 0.012 5 氨基糖胺类-β内酰胺类 0.001 5 氨基糖胺类-氨基糖胺类 0.001 4 β-内酰胺类-磺胺类 0.001 4 氨基糖胺类-大环内酯类 0.001 4 O-W 多重耐药类-磺胺类 0.003 7 多重耐药类-多重耐药类 0.001 3 O-C-W 多重耐药类-多重耐药类 0.013 9 多重耐药类-磺胺类 0.001 3 AR-W 多重耐药类-磺胺类 0.010 5 氨基糖苷类-β-内酰胺类 0.002 6 杆菌肽类-杆菌肽类 0.002 1 AR-C-W 多重耐药类-磺胺类 0.008 9 多重耐药类-多重耐药类 0.005 1 β-内酰胺类-磺胺类 0.001 7 β-内酰胺类-氨基糖苷类 0.001 6 杆菌肽类-杆菌肽类 0.001 5 氯霉素类-甲氧苄啶 0.001 1 氨基糖苷类-氨基糖苷类 0.001 0 AR-UV-W 多重耐药类-磺胺类 0.009 8 多重耐药类-多重耐药类 0.008 5 磷霉素类-卡数霉素类 0.002 1 杆菌肽类-多重耐药类 0.002 1 大环内酯类-大环内酯类 0.001 6 多重耐药类(4)-未分类 0.001 6 未分类-未分类 0.001 3 注：括号内数字代表基因数量。
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表 2 饮用水样品中ARGs与MGEs的排布特征
Table 2. The distribution characteristics of ARGs and MGEs in drinking water samples
样品 ARGs与MGEs的排布特征 相对丰度(拷贝数·细胞−1) SF-W 磺胺类-转座酶 0.005 7 磺胺类-重组酶-转座酶 0.002 0 四环素类-转座酶 0.001 9 β-内酰胺类-磺胺类-转座酶 0.001 4 O-W 杆菌肽类-整合酶 0.019 8 多重耐药类-磺胺类-转座酶 0.003 7 磺胺类-转座酶 0.001 1 O-C-W 多重耐药类-转座酶(2) 0.011 1 多重耐药类(2)-重组酶-转座酶 0.010 4 多重耐药类-整合酶(2)-重组酶-转座酶 0.010 2 磺胺类-转座酶 0.002 0 AR-W 氨基糖苷类-转座酶(2) 0.003 2 氨基糖苷类-β-内酰胺类-转座酶 0.002 6 磺胺类-转座酶(2) 0.002 3 β-内酰胺类-转座酶 0.001 5 β-内酰胺类-重组酶-转座酶 0.001 4 AR-C-W 多重耐药类-转座酶 0.003 2 四环素类-转座酶 0.001 9 β-内酰磺胺类-磺胺类-转座酶 0.001 7 氨基糖苷类(2)-重组酶-转座酶 0.001 0 AR-UV-W 多粘菌素-整合酶 0.011 1 多重耐药类-磺胺类-重组酶 0.009 8 多重耐药类-转座酶(2) 0.004 1 磺胺类-重组酶-转座酶(2) 0.003 3 β-内酰磺胺类-重组酶-转座酶(2) 0.002 4 磷霉素-卡舒霉素-转座酶-整合酶 0.002 1 多重耐药类(2)-整合酶 0.001 9 多重耐药类-整合酶 0.001 7 杆菌肽类-转座酶 0.001 6 氨基糖苷类-转座酶 0.001 5 注：括号内数字代表基因数量。
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表 3 饮用水样品中ARGs与VFGs的排布特征
Table 3. The distribution characteristics of ARGs and VFGs in drinking water samples
样品 ARGs与VFGs的排布特征 相对丰度(拷贝数·细胞−1) O-W 多重耐药类-防守型VFGs-转座酶 0.011 1 AR-UV-W 多重耐药类-调控型VFGs 0.001 7 未分类-多重耐药类(4)-其它型VFGs(5)-防守型VFGs(4) 0.001 6 多重耐药类(2)-进攻型VFGs(3)-其它型VFGs 0.001 5 未分类(2)-进攻型VFGs 0.001 3 多重耐药类-非特异性VFGs 0.001 3 注：括号内数字代表基因数量。
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