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Enregistrement W2790626709 · doi:10.1128/aem.02830-17

Targeting Bacteria and Methanogens To Understand the Role of Residual Slurry as an Inoculant in Stored Liquid Dairy Manure

2018· article· en· W2790626709 sur OpenAlexaff
Jemaneh Habtewold, Robert J. Gordon, Vera Sokolov, Andrew VanderZaag, Claudia Wagner‐Riddle, Kari E. Dunfield

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaWilfrid Laurier UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlurryManureMethanogenMethaneAnaerobic digestionMethanosarcinaEnvironmental sciencePulp and paper industryBiologyBacteriaFood scienceBiogasAgronomyChemistryEnvironmental engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Microbial communities in residual slurry left after removal of stored liquid dairy manure have been presumed to increase methane emission during new storage, but these microbes have not been studied. While actual manure storage tanks are filled gradually, pilot- and farm-scale studies on methane emissions from such systems often use a batch approach. In this study, six pilot-scale outdoor storage tanks with (10% and 20%) and without residual slurry were filled (gradually or in batch) with fresh dairy manure, and methane and methanogenic and bacterial communities were studied during 120 days of storage. Regardless of filling type, increased residual slurry levels resulted in higher abundance of methanogens and bacteria after 65 days of storage. However, stronger correlation between methanogen abundance and methane flux was observed in gradually filled tanks. Despite some variations in the diversity of methanogens or bacteria with the presence of residual slurry, core phylotypes were not impacted. In all samples, the phylum Firmicutes predominated (∼57 to 70%) bacteria: >90% were members of Clostridia . Methanocorpusculum dominated (∼57 to 88%) archaeal phylotypes, while Methanosarcina gradually increased with storage time. During peak flux of methane, Methanosarcina was the major player in methane production. The results suggest that increased levels of residual slurry have little impact on the dominant methanogenic or bacterial phylotypes, but large population sizes of these organisms may result in increased methane flux during the initial phases of storage. IMPORTANCE Methane is the major greenhouse gas emitted from stored liquid dairy manure. Residual slurry left after removal of stored manure from tanks has been implicated in increasing methane emissions in new storages, and well-adapted microbial communities in it are the drivers of the increase. Linking methane flux to the abundance, diversity, and activity of microbial communities in stored slurries with different levels of residual slurry can help to improve the mitigation strategy. Mesoscale and lab-scale studies conducted so far on methane flux from manure storage systems used batch-filled tanks, while the actual condition in many farms involves gradual filling. Hence, this study provides important information toward determining levels of residual slurry that result in significant reduction of well-adapted microbial communities prior to storage, thereby reducing methane emissions from manure storage tanks filled under farm conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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