Effects of copper on the composition and diversity of microbial communities in laboratory-scale swine manure composting
Notice bibliographique
Résumé
treatments) on the bacterial communities during swine manure composting. The abundances of the bacteria were determined by quantitative PCR and their compositions were evaluated by high-throughput sequencing. The results showed that the abundance of bacteria was inhibited by the H treatment during days 7-35, and principal component analysis clearly separated the H treatment from the CK and L treatments. Actinobacteria, Firmicutes, and Proteobacteria were the dominant bacterial taxa, and a high copper concentration decreased the abundances of bacteria that degrade cellulose and lignin (e.g., class Bacilli and genus Truepera), especially in the mesophilic and thermophilic phases. Moreover, network analysis showed that copper might alter the co-occurrence patterns of bacterial communities by changing the properties of the networks and the keystone taxa, and increase the competition by increasing negative associations between bacteria during composting. Temperature, water-soluble carbohydrates, and copper significantly affected the variations in the bacterial community according to redundancy analysis. The copper content mainly contributed to the bacterial community in the thermophilic and cooling phases, where it had positive relationships with potentially pathogenic bacteria (e.g., Corynebacterium_1 and Acinetobacter).
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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 ».