The Microbial Community of a Passive Biochemical Reactor Treating Arsenic, Zinc, and Sulfate-Rich Seepage
Notice bibliographique
Résumé
Sulfidogenic biochemical reactors (BCRs) for metal removal that use complex organic carbon have been shown to be effective in laboratory studies, but their performance in the field is highly variable. Successful operation depends on the types of microorganisms supported by the organic matrix, and factors affecting the community composition are unknown. A molecular survey of a field-based BCR that had been removing zinc and arsenic for over 6 years revealed that the microbial community was dominated by methanogens related to Methanocorpusculum sp. and Methanosarcina sp., which co-occurred with Bacteroidetes environmental groups, such as Vadin HA17, in places where the organic matter was more degraded. The metabolic potential for organic matter decomposition by Ruminococcaceae was prevalent in samples with more pyrolyzable carbon. Rhodobium- and Hyphomicrobium-related genera within the Rhizobiales order that have the metabolic potential for dark hydrogen fermentation and methylotrophy, and unclassified Comamonadaceae were the dominant Proteobacteria. The unclassified environmental group Sh765B-TzT-29 was an important Delta-Proteobacteria group in this BCR that co-occurred with the dominant Rhizobiales operational taxonomic units. Organic matter degradation is one driver for shifting the microbial community composition and therefore possibly the performance of these bioreactors over time.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».