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Enregistrement W4368376976 · doi:10.7717/peerj.15239

Dynamics of bacterial and archaeal communities during horse bedding and green waste composting

2023· article· en· W4368376976 sur OpenAlexafffund
Vanessa Grenier, Emmanuel González, Nicholas J. B. Brereton, Frédéric E. Pitre

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensEspace pour la vieMcGill UniversityMcGill Genome CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésCompostGreen wasteOrganic matterLitterAbundance (ecology)Microbial population biologyRelative species abundanceBiodegradable wasteBiologyChemistryAgronomyEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic waste decomposition can make up substantial amounts of municipal greenhouse emissions during decomposition. Composting has the potential to reduce these emissions as well as generate sustainable fertilizer. However, our understanding of how complex microbial communities change to drive the chemical and biological processes of composting is still limited. To investigate the microbiota associated with organic waste decomposition, initial composting feedstock (Litter), three composting windrows of 1.5 months (Young phase), 3 months (Middle phase) and 12 months (Aged phase) old, and 24-month-old mature Compost were sampled to assess physicochemical properties, plant cell wall composition and the microbial community using 16S rRNA gene amplification. A total of 2,612 Exact Sequence Variants (ESVs) included 517 annotated as putative species and 694 as genera which together captured 57.7% of the 3,133,873 sequences, with the most abundant species being Thermobifida fusca , Thermomonospora chromogena and Thermobifida bifida . Compost properties changed rapidly over time alongside the diversity of the compost community, which increased as composting progressed, and multivariate analysis indicated significant variation in community composition between each time-point. The abundance of bacteria in the feedstock is strongly correlated with the presence of organic matter and the abundance of plant cell wall components. Temperature and pH are the most strongly correlated parameters with bacterial abundance in the thermophilic and cooling phases/mature compost respectively. Differential abundance analysis revealed 810 ESVs annotated as species significantly varied in relative abundance between Litter and Young phase, 653 between the Young and Middle phases, 1182 between Middle and Aged phases and 663 between Aged phase and mature Compost. These changes indicated that structural carbohydrates and lignin degrading species were abundant at the beginning of the thermophilic phase, especially members of the Firmicute and Actinobacteria phyla. A high diversity of species capable of putative ammonification and denitrification were consistently found throughout the composting phases, whereas a limited number of nitrifying bacteria were identified and were significantly enriched within the later mesophilic composting phases. High microbial community resolution also revealed unexpected species which could be beneficial for agricultural soils enriched with mature compost or for the deployment of environmental and plant biotechnologies. Understanding the dynamics of these microbial communities could lead to improved waste management strategies and the development of input-specific composting protocols to optimize carbon and nitrogen transformation and promote a diverse and functional microflora in mature compost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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