Performance, microbial growth and community interactions of iron-dependent denitrification in freshwaters
Notice bibliographique
Résumé
Iron-dependent denitrification is a safe and promising technology for nitrogen removal in freshwaters. However, the understanding of microbial physiology and interactions during the process was limited. Denitrifying systems inoculated with freshwater samples were operated with and without iron(II) at a low C/N ratio for 54 days. Iron addition improved nitrogen removal. Batch experiments confirmed that microbially mediated reaction rather than abiotic reaction dominated during the process. Metagenomics recovered genomes of the five most abundant microorganisms, which accounted for over 99% of the community in every triplicate of the iron-based system. Based on codon usage bias, all of them were fast-growing organisms. The total abundance of fast-growing organisms was 38% higher in the system with iron than in the system without iron. Notably, the most abundant organism Diaphorobacter did not have enzymes for asparagine and aspartate biosynthesis, whereas Rhodanobacter could not produce serine and cobalamin. Algoriphagus and Areminomonas lost synthesis enzymes for more amino acids and vitamins. However, they could always obtain these growth-required substances from another microorganism in the community. The two-partner relationship minimized the limitation on microbial reproduction and increased community stability. Our results indicated that iron addition improved nitrogen removal by supplying electron donors, promoting microbial growth, and building up syntrophic interactions among microorganisms with timely communications. The findings provided new insights into the process, with implications for freshwater remediation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».