High diversity and heterogeneity define microbial communities across an active municipal landfill
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global waste production is increasing rapidly, with the majority of waste destined for landfills. Microbial communities in landfills transform waste and generate methane in an environment unique from other built and natural environments. Previous work has largely considered landfill microbial diversity only at the phylum level, identifying complex and variable communities. The extent of shared organismal diversity across landfills or over time and at more precise levels of classification remains unknown. We used 16S rRNA gene amplicon and metagenomic sequencing to examine the taxonomic and functional diversity of the microbial communities inhabiting a Southern Ontario landfill. The diversity of microbial populations in leachate and groundwater samples was correlated with geochemical conditions to determine drivers of microbial heterogeneity. Across the landfill, 25 bacterial and archaeal phyla were present at >1% relative abundance within at least one landfill sample. The Patescibacteria , Bacteroidota , Firmicutes , and Proteobacteria had the highest relative abundances, with most other phyla present at low (<5%) abundance. Below the phylum level, very few populations were identified at multiple sites, with only 121 of 8,030 populations present at five or more sites. This indicates that, although phylum-level signatures are conserved, individual landfill microbial populations vary widely. Significant differences in geochemistry occurred across the leachate and groundwater wells sampled, with calcium, iron, magnesium, boron, meta and para xylenes, ortho xylenes, and ethylbenzene concentrations contributing most strongly to observed site differences. This study illustrates that leachate microbial communities are much more complex and diverse within landfills than previously reported, with implications for waste management best practices.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».