Production of<i>S. Meliloti</i>Using Wastewater Sludge as a Raw Material: Effect of Nutrient Addition and pH Control
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of wastewater sludge as a raw material for the production of legume inoculant is considered as a new viable alternative for recycling. The effect of addition of nutrient sources (yeast extract and glycerol) and the pH control on S. meliloti was investigated in a shake flask and at controlled pH in a 15 l fermentor. Different concentrations of yeast extract (0.5, 1, 2 and 4 g l(-1)) and glycerol (2.5, 5, 7.5 and 10 g l(-1)) were added to the secondary sludge. The cell yield as well as the generation time were affected by the addition of these nutrient sources. The maximum cell yield (8.85x10(9) cfu ml(-1)) was achieved in 32 hours of incubation with the addition of 4 g l(-1) of yeast extract. This value was 3.2 times higher than from the non-supplemented sludge. Moreover, at this yeast extract concentration, the cell concentration in the stationary phase did not decrease. The addition of glycerol to sludge samples containing 4 g l(-1) of yeast extract further improved the rhizobial growth but not significantly compared with the control. The highest yield (16.5x10(9) cfu ml(-1)) was obtained with 7.5 g l(-1) of glycerol and 4 g l(-1) of yeast extract. In fermentor experiments, pH did not seem to be a limiting factor and the increase of pH up to 8.85 in uncontrolled fermentor seems to have no effect on rhizobial growth and cell yield.
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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) | 0,001 | 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 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 ».