Cellular RNA levels define heterotrophic substrate-uptake rate sub-guilds in activated sludge microbial communities
Notice bibliographique
Résumé
A heterotrophic-specialist model was proposed previously to divide wastewater treatment plant (WWTP) heterotrophs into sub-guilds of consumers of readily or slowly degradable substrates (RDS or SDS, respectively). The substrate degradation rate model coupled to metabolic considerations predicted that RNA and polyhydroxyalkanoate (PHA) levels would be positively correlated in the activated sludge communities with high RNA and PHA occurring in RDS-consumers, and low RNA with no PHA accumulation occurring in SDS-consumers because their external substrates are always present. This prediction was verified in previous studies and in the current one. Thus, RNA and PHA levels were used as biomarkers of the RDS- and SDS-consumer sub-guilds for cell sorting using flow cytometry of samples from three WWTPs. Subsequently, 16S rRNA gene amplicon sequencing revealed that the sorted groups were highly similar over time and among WWTPs, and demonstrated a clear segregation by RNA levels. Predicted ecophysiological traits based on 16S rRNA phylogeny suggested that the high-RNA population showed RDS-consumer traits such as higher rrn copy numbers per genome. Using a mass-flow immigration model, it appeared that the high-RNA populations exhibited high immigration rates more frequently than low-RNA populations, but the differences in frequencies were less with increasing solids residence times.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».