MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388535104 · doi:10.1016/j.biortech.2023.129992

Overlooked role in bacterial assembly of different-sized granules in same sequencing batch reactor: Insights into bacterial niche of nutrient removal

2023· article· en· W4388535104 sur OpenAlexaff
Yingying Zhou, Yuan Zhang, Xueli Hu, Yuanhang Zhou, Yun Bai, Ping Xiang, Zhi Zhang

Notice bibliographique

RevueBioresource Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensJacobs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSequencing batch reactorNicheNutrientBacteriaBiologyChemistryComputational biologyEnvironmental scienceBiochemistryGeneticsEcologyEnvironmental engineeringSewage treatment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unique ecosystem within different-sized granules affects microbial assembly, which is crucial for wastewater treatment performance. This study operated an aerobic granular sludge system to evaluate its performance in treating synthetic municipal wastewater. Subsequently, the microbial community within different-sized granules was characterized to investigate bacterial assembly, and elucidated their biological potential for nutrient removal. The nutrient removal efficiencies were as follows: 93.8 ± 2.8 % chemical oxygen demand, 65.4 ± 4.0 % total nitrogen, and 93.8 ± 6.8 % total phosphorus. The analysis of microbial assembly unveiled remarkable diversity among different-sized sludges, the genus relative abundance displayed 61.4 % positive and 33.0 % negative correlation with sludge size. The excellent potential for organic degradation, denitrification, and polyphosphate accumulation occurred in sludge sizes of > 0.75 mm, 0.20-0.50 mm, and < 0.20 mm, respectively. Functional annotation further confirmed the nutrient removal potential within different-sized sludges. This study provides valuable insights into the bacterial niche of different-sized sludges, which can enhance their practical application.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioresource TechnologyMême sujetWastewater Treatment and Nitrogen RemovalTravaux en français237 207