Microbial community origin and fate through a rural wastewater treatment plant
Notice bibliographique
Résumé
Conventional wastewater treatment relies on a complex microbiota; however, much of this community is still to be characterized. To better understand the origin, dynamics and fate of bacteria within a wastewater treatment plant: untreated primary wastewater, activated sludge and post-treatment effluent were characterized. From 3163 exact sequence variants (ESVs), 860 were annotated to species-level. In primary wastewater, 28% of ESVs were putative bacterial species previously associated with humans, 14% with animals and 5% as common to the environment. Differential abundance analysis revealed significant relative reductions in ESVs from potentially human-associated species from primary wastewater to activated sludge, and significant increases in ESVs from species associated with nutrient cycling. Between primary wastewater and effluent, 51% of ESVs from human-associated species did not significantly differ, and species such as Bacteroides massiliensis and Bacteroides dorei increased. These findings illustrate that activated sludge increased extracellular protease and urease-producing species, ammonia and nitrite oxidizers, denitrifiers and specific phosphorus accumulators. Although many human-associated species declined, some persisted in effluent, including strains of potential health or environmental concern. Species-level microbial assessment may be useful for understanding variation in wastewater treatment efficiency as well as for monitoring the release of microbes into surface water and the wider ecosystem.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».