Microbial growth and volatile organic compound (VOC) emissions from carpet and drywall under elevated relative humidity conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Microbes can grow in indoor environments if moisture is available, and we need an improved understanding of how this growth contributes to emissions of microbial volatile organic compounds (mVOCs). The goal of this study was to measure how moisture levels, building material type, collection site, and microbial species composition impact microbial growth and emissions of mVOCs. We subjected two common building materials, drywall, and carpet, to treatments with varying moisture availability and measured microbial communities and mVOC emissions. Results Fungal growth occurred in samples at >75% equilibrium relative humidity (ERH) for carpet with dust and >85% ERH for inoculated painted drywall. In addition to incubated relative humidity level, dust sample collection site (adonis p =0.001) and material type (drywall, carpet, adonis p =0.001) drove fungal and bacterial species composition. Increased relative humidity was associated with decreased microbial species diversity in samples of carpet with dust (adonis p = 0.005). Abundant volatile organic compounds (VOCs) that accounted for >1% emissions were likely released from building materials and the dust itself. However, certain mVOCs were associated with microbial growth from carpet with dust such as C 10 H 16 H + (monoterpenes) and C 2 H 6 SH + (dimethyl sulfide and ethanethiol). CO 2 production from samples of carpet with dust at 95% ERH averaged 5.92 mg hr -1 kg -1 , while the average for carpet without dust at 95% ERH was 2.55 mg hr -1 kg -1 . Conclusion Microbial growth and mVOC emissions occur at lower relative humidity in carpet and floor dust compared to drywall, which has important implications for human exposure. Even under elevated relative humidity conditions, the VOC emissions profile is dominated by non-microbial VOCs, although potential mVOCs may dominate odor production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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.
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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 ».