Microbial <scp>rRNA</scp> gene expression and co‐occurrence profiles associate with biokinetics and elemental composition in full‐scale anaerobic digesters
Notice bibliographique
Résumé
Summary This study examined whether the abundance and expression of microbial 16S rRNA genes were associated with elemental concentrations and substrate conversion biokinetics in 20 full‐scale anaerobic digesters, including seven municipal sewage sludge ( SS ) digesters and 13 industrial codigesters. SS digester contents had higher methane production rates from acetate, propionate and phenyl acetate compared to industrial codigesters. SS digesters and industrial codigesters were distinctly clustered based on their elemental concentrations, with higher concentrations of NH 3 ‐N, Cl, K and Na observed in codigesters. Amplicon sequencing of 16S rRNA genes and reverse‐transcribed 16S rRNA revealed divergent grouping of microbial communities between mesophilic SS digesters, mesophilic codigesters and thermophilic digesters. Higher intradigester distances between Archaea 16S rRNA and rRNA gene profiles were observed in mesophilic codigesters, which also had the lowest acetate utilization biokinetics. Constrained ordination showed that microbial rRNA and rRNA gene profiles were significantly associated with maximum methane production rates from acetate, propionate, oleate and phenyl acetate, as well as concentrations of NH 3 ‐N, Fe, S, Mo and Ni. A co‐occurrence network of rRNA gene expression confirmed the three main clusters of anaerobic digester communities based on active populations. Syntrophic and methanogenic taxa were highly represented within the subnetworks, indicating that obligate energy‐sharing partnerships play critical roles in stabilizing the digester microbiome. Overall, these results provide new evidence showing that different feed substrates associate with different micronutrient compositions in anaerobic digesters, which in turn may influence microbial abundance, activity and function.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».