Abstract It is generally accepted that intervention strategies to curb antibiotic resistance cannot solely focus on human and veterinary medicine but must also consider environmental settings. While the environment clearly has a role in the transmission of resistant bacteria, it is less clear what role it plays in the emergence of novel types of resistance. It has been suggested that the environment constitutes an enormous recruitment ground for resistance genes to pathogens, but the extent to which this actually happens is unknown. In this study, we built a model framework for resistance emergence and used the available quantitative data on the relevant processes to identify the steps which are limiting the appearance of antibiotic resistance determinants in human or animal pathogens. We also assessed the effect of uncertainty in the available data on the model results. We found that in a majority of scenarios, the environment would only play a minor role in the emergence of novel resistance genes. However, the uncertainty around this role is enormous, highlighting an urgent need of more quantitative data to understand the role of the environment in antibiotic resistance development. Specifically, more data is most needed on the fitness costs of antibiotic resistance gene (ARG) carriage, the degree of dispersal of resistant bacteria from the environment to humans, but also the rates of mobilization and horizontal transfer of ARGs. Quantitative data on these processes is instrumental to determine which processes that should be targeted for interventions to curb development and transmission of resistance.

Rapid metabolic responses to pathogens are essential for plant survival and depend on numerous transcription factors. Mediator is the major transcriptional co-regulator for integration and transmission of signals from transcriptional regulators to RNA polymerase II. Using four Arabidopsis Mediator mutants, med16, med18, med25 and cdk8, we studied how differences in regulation of their transcript and metabolite levels correlate to their responses to Pseudomonas syringae infection. We found that med16 and cdk8 were susceptible, while med25 showed increased resistance. Glucosinolate, phytoalexin and carbohydrate levels were reduced already before infection in med16 and cdk8, but increased in med25, which also displayed increased benzenoids levels. Early after infection, wild type plants showed reduced glucosinolate and nucleoside levels, but increases in amino acids, benzenoids, oxylipins and the phytoalexin Camalexin. The Mediator mutants showed altered levels of these metabolites and in regulation of genes encoding key enzymes for their metabolism. At later stage, mutants displayed defective levels of specific amino acids, carbohydrates, lipids and jasmonates which correlated to their infection response phenotypes. Our results reveal that MED16, MED25 and CDK8 are required for a proper, coordinated transcriptional response of genes which encode enzymes involved in important metabolic pathways for Arabidopsis responses to Pseudomonas syringae infections.