Microbial Changes in the Fluorescence Character of Natural Organic Matter from a Wastewater Source
Notice bibliographique
Résumé
Natural Organic Matter (NOM) is a mixture of aromatic and aliphatic organic compounds of natural origin in any type of aquatic system. Human activities impact the constituents of NOM, from its production to its fate, particularly in the treatment of domestic waste waters. In this work, the impact of microorganisms isolated from a Waste Water Treatment Plant (WWTP) was investigated to determine the fate of NOM fractions in raw sewage, using fluorescence spectroscopy. Wastewater samples were taken at three different times from a WWTP, and incubated for 4 days under two treatments: 1) “raw sewage”, and 2) “spiked”, i.e., the same raw sewage, spiked with bacteria previously isolated from the WWTP. The incubated waters were analyzed by fluorescence spectroscopy, digitally resolved into NOM components: humic- and fulvic-like, and two types of protein-like, i.e., tryptophan- and tyrosine-like, using a Parallel Factor Analysis routine (PARAFAC). The results demonstrate that the “spiked” samples showed the largest changes with incubation time. The signals of the tryptophan- and tyrosine-like components decreased, suggesting a net microbial digestion of proteinaceous material. In contrast, the fulvic-like signals, and to some extent, the humic-like signals increased, suggesting the production of the associated molecular materials during the incubation period. This study provides direct evidence of human impact on the make-up of NOM: the cultures of microbes found at a WWTP consume the proteinaceous material, whereas humic-like and fulvic-like materials are produced.
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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 ».