Assessment of Microbial Community Structure and Function in Serially Passaged Wastewater Electro-Bioreactor Sludge: An Approach to Enhance Sludge Settleability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several studies have been carried out to understand bulking phenomena and the importance of environmental factors on sludge settling characteristics. The main objective of this study was to carry out functional characterization of microbial community structure of wastewater electro-bioreactor sludge as it undergoes serial passaging in the presence or absence of a current density over 15 days. Illumina MiSeq sequencing and QIIME were used to assess sludge microbial community shifts over time. (α) and (β) diversity analysis were conducted to assess the microbial diversity in electro-bioreactors. A phylogeny-based weighted UniFrac distance analysis was used to compare between bacterial communities while BIO-ENV trend and Spearman’s rank correlation analysis were performed to investigate how reactor operational parameters correlated with bacterial community diversity. Results showed that the removal efficiency of soluble chemical oxygen demand (sCOD) ranged from 91–97%, while phosphorous (PO 4 3− -P) removal was approximately 99%. Phylogenetic analysis revealed stark differences in the development of sludge microbial communities in the control and treatment reactor. There was no mention of any studies aimed at characterizing functional microbial communities under electric field and the results communicated here are the first, to our knowledge, that address this gap in the literature.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».