Evaluating nitrite oxidizing organism survival under different nitrite concentrations
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to explore the optimal pre-treatment procedures and statistics methods for live/dead bacterial staining using nitrite oxidizing organism (NOO) as the research aim. This staining method was developed and widely utilized to evaluate activated bacterial survival situation, because it is direct and convenience to count live and dead bacteria amount by colour distinguishes (green/red) from pictures taken by microscope. The living cell (green colour) percentage and initial bacterial chemical oxygen demand (COD) could be used for accurate reaction rate calculation at the beginning of tests. While according to the physiological principles, the detection target was limited as the organism has a complete cell shape, that was applicable for the initial phase for decay stage (live cell → particulate dead cell), but it is impossible to evaluate the decayed soluble COD from particulate dead cell during whole reaction. To model the decay stage scientifically, a two-step decay model was developed to cater to the live/dead bacterial staining analysis of biological nitrite oxidizer under inhibition condition of high nitrite concentrations at 35 °C. As results of optimal pre-treatment, a three level ultrasonic wave with 45 seconds was explored, as a reasonable observed picture number, 30 sets with 95% confident interval for datasets statistics was summarized. A set of nitrite oxidizer inhibition test (total COD and oxygen uptake rates) under high nitrite concentrations was simulated using the above model and obtained experimental schemes. Additionally, the disintegration enhancement from particulate dead cell to soluble COD by nitrite was inspected and modelled on the basis of experimental datasets.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».