Reduction in Methane Emissions From Acidified Dairy Slurry Is Related to Inhibition of Methanosarcina Species
Notice bibliographique
Résumé
Liquid dairy manure treated with sulfuric acid was stored in duplicate pilot-scale storage tanks for 120 days with continuous monitoring of CH4 emissions and concurrent examination of changes in the structure of bacterial and methanogenic communities. Methane emissions were monitored at the site using laser-based Trace Gas Analyzer whereas quantitative real-time polymerase chain reaction and massively parallel sequencing were employed to study bacterial and methanogenic communities using 16S rRNA and methyl-coenzyme M Reductase A (mcrA) genes/transcripts, respectively. When compared with untreated slurries, acidification resulted in 69-84% reductions of cumulative CH4 emissions. The abundance, activity, and proportion of bacterial communities did not vary with manure acidification. However, the abundance and activity of methanogens (as estimated from mcrA gene and transcript copies, respectively) in acidified slurries were reduced by 6% and 20%, respectively. Up to 21% reduction in mcrA transcript/gene ratios were also detected in acidified slurries. Regardless of treatment, Methanocorpusculum predominated archaeal 16S rRNA and mcrA gene and transcript libraries. The proportion of Methanosarcina, which is the most metabolically-diverse methanogen, was the significant discriminant feature between acidified and untreated slurries. In acidified slurries, the relative proportions of Methanosarcina were ≤10%, whereas in untreated slurries, it represented up to 24% and 53% of the mcrA gene and transcript libraries, respectively. The low proportions of Methanosarcina in acidified slurries coincided with the reductions in CH4 emissions. The results suggest that reduction of CH4 missions achieved by acidification was due to an inhibition of the growth and activity of Methanosarcina species.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».