Compartmentalization of Metals within the Diverse Colloidal Matrices Comprising Activated Sludge Microbial Flocs
Notice bibliographique
Résumé
Activated sludge floc from a wastewater treatment system was characterized, with regard to principal structural, chemical, and microbiological components and properties, in relation to contaminant-colloid associations and settling. Multiscale analytical microscopies, in conjunction with multimethod sample preparations, were used correlatively to characterize diverse colloidal matrices within microbial floc. Transmission electron microscopy, in conjunction with energy dispersive spectroscopy (EDS), revealed specific associations of contaminant heavy metals with individual bacterial cells and with extracellular polymeric substances (EPS). Floc structure was mapped from the level of gross morphology down to the nano-scale, and flocs were described with respect to settling properties, size, shape, density, porosity, bound water content, and EPS chemical composition; gross surface properties were also measured for correlation with principal floc features. Compartmentalization results based on 171 EDS analyses and representative high-resolution images showed that nano-scale agglomerations of (i) silver (100%) and (ii) zinc (91%) were confined almost entirely to EPS matrices while (iii) Pb (100%) was confined to intracellular granules and (iv) aluminum was partitioned between EPS matrices (41%) and intracellular matrices (59%). The results suggest that engineered changes in microbial physiology and/or in macromolecular EPS composition may influence metal removal efficiencies.
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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 | 0,001 | 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 ».