Rice straw anaerobic digestion enhancement through bioaugmentation: effect on the microbial community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The degradation of agricultural residues by anaerobic digestion and their bioconversion to methane is still hampered by the search for pretreatment strategies due to the lignocellulosic content that limits the efficiency of the process. Adding an enriched microbial consortium could be an alternative for the biological treatment of lignocellulosic biomass. During the degradation process, it is necessary to study the dynamics and structure of the microbial community. The objective of this study was to evaluate the addition of an enriched microbial consortium, and its effect on the methane-producing prokaryotic community during the anaerobic digestion of rice straw. The consortium was characterized by diversity, microbial community dynamics, and taxonomic identification. The rice straw anaerobic digestion was bioaugmented using the microbial consortium in 10 L semi-continuous stirred tank reactors (35 ± 2°C) for 70 days of operation at increasing organic loading rates up to 1.8 g VS L-1 d-1. Relative to the control reactor, higher and more stable methane production was obtained with the biological treatment strategy. The metagenomic method allowed identification down to the genus and species level of microbial consortium and the prokaryotic community within the reactors. From the knowledge of the diversity and dynamics of the microbial community, possible preferential metabolic pathways were presumed. The enhanced anaerobic degradation of rice straw by the microbial consortium and its effect on the methane-producing microbial community demonstrated that it could be used as a bioproduct for the treatment of agricultural waste for energy purposes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».