Comparison of treatment efficacy and stability of microbial populations between raw and anaerobically treated liquid pig manure, using PCR–DGGE and 16S sequencing
Notice bibliographique
Résumé
The effects of adding an adapted inoculum to liquid pig manure (LPM) prior to anaerobic digestion were evaluated by standard analytical methods. In parallel, the phylogenetic diversity of the microbial community of raw and anaerobically digested pig manure was studied by both denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) and sequence analysis of 16S rRNA fragments amplified by polymerase chain reaction. Gas production, volative fatty acid production, removal of soluble chemical oxygen demand, and removal of volatile soluble solids were measured on raw and on inoculated liquid pig manure subjected to anaerobic digestion. DGGE profiles of 16S rRNA genes were used to compare the major elements of the bacterial community composition in raw LPM with those present under various incubation conditions. Major bands were excised and sequenced to gain insight into the identities of the bacterial populations from LPM treated under different conditions. The results show that the addition of an adapted inoculum did not have a major impact on the conversion of pig manure into soluble organic matter and did not significantly change the microbial populations present during anaerobic digestion of LPM. Bacterial composition also indicated that Clostridium species are important constituents of the LPM community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».