Assessment of Trametes versicolor, Isochrysis galbana, and Purple Phototrophic Bacteria for the Removal of Pharmaceutical Compounds in Hospital Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
Hospitals are one of the key contributors of pharmaceutical contaminants of emerging concern to the sewer systems. Hospitals wastewaters contain concentrations of pharmaceutical compounds between 3 and 150, which are higher than urban wastewater streams. However, dedicated treatments of the hospital effluents before discharge to the sewer system are not compulsory. Besides, conventional wastewater treatment plants have not been designed to remove pharmaceutical compounds effectively, and consequently, these micropollutants can reach the aquatic ecosystems. The removal of pharmaceutical compounds in real hospital wastewater was gaged using three different microbial cultures (white rot-fungus Trametes versicolor, microalga Isochrysis galbana, and a mixed culture of non-sulfur purple phototrophic bacteria). Before and after bioassays of the hospital wastewater, environmental hazard quotients were used to evaluate the biological treatment efficiency. Up to 45 out of the 79 compounds included in the analytical method were noticed in the hospital wastewater, with a predominance of analgesics/anti-inflammatories (acetaminophen, ibuprofen, ketoprofen, and naproxen). It was followed by antibiotics (azithromycin, ciprofloxacin, and ofloxacin, out of which the first two are included in the watch list of substances for monitoring in water in 2020) and anti-hypertensive drugs. Isochrysis galbana reached a reduction of 45% of the total concentration of pharmaceuticals, whereas Trametes versicolor and mixed culture of purple phototrophic bacteria improved the reductions up to 69% and 76%, respectively. Moreover, potential environmental risk compounds (antibiotics, particularly ciprofloxacin and ofloxacin) were removed by Trametes versicolor in higher extension, obtaining a total hazard quotient reduction higher than the other two cultures. Removal efficiency and environmental risk assessment of remaining PhACs were used to evaluate the performance of the new biological systems for the treatment of emerging pollutants. According to both criteria, T. versicolor seems the most capable alternative for removing pharmaceutical compounds in hospital wastewater effluents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».