Comparison of PCR-DGGE and Selective Plating Methods for Monitoring the Dynamics of a Mixed Culture Population in Synthetic Brewery Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Enrichment of an activated sludge inoculum in synthetic brewery wastewater, which included glucose, maltose, and ethanol, was conducted in batch experiments to identify the dominant microbes present, to determine methodologies capable of monitoring the mixed culture population dynamics, and to determine the consortium's substrate degradation behavior. These results and methodologies were subsequently used in the determination of the population dynamics of suspended and attached microorganisms in a sequencing batch system in the second part of this research work. The three-membered microbial community comprised two bacterial and one fungal species that were identified as Acinetobacter sp., Enterobacter sp., and Candida sp. PCR-DGGE and plating on selective media were used to track the population dynamics of the consortium during the degradation of different substrates in synthetic wastewater containing glucose, maltose, and ethanol. Enterobacter sp. could degrade glucose and maltose but not ethanol, whereas Acinetobacter and Candida could degrade all three carbon sources. In buffered batch mixed culture experiments, Enterobacter was the predominant bacterium until the sugar concentrations decreased to levels that enabled Acinetobacter and Candida to degrade ethanol. PCR-DGGE was effective for detecting the dominant species, but culture-based methods were more accurate for monitoring the population dynamics of these microorganisms during growth in the wastewater medium.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».