Impact of wastewater treatment upgrade and nitrogen removal on bacterial communities and their interactions in eutrophic prairie streams
Notice bibliographique
Résumé
Eutrophication can impact bacteria by altering fluxes and processing of nutrients and organic matter. However, relatively little is known of how bacterial communities, diversity, and interactions with phytoplankton might respond to nutrient management. We used 16S rRNA amplicon sequencing to compare bacterial assemblages in the water column upstream (control) and downstream (impact) of a wastewater treatment plant (WWTP) located on a eutrophic prairie stream. Sampling occurred before (2012) and after (2018) the 2016 biological nutrient removal (BNR) upgrade that removed >90% of nitrogen (N, mainly NH4+). Multivariate ordination suggested that effluent-impacted bacterial communities were associated mainly with elevated NH4+ concentrations before the upgrade, whereas those after BNR were characteristic of reference systems (low NO3-, diverse regulation). Genera such as Betaproteobacteria and Rhodocyclacea were abundant at impacted sites in 2012, whereas Flavobacterium and a potential pathogen (Legionella) were common at impacted sites in 2018. Nitrifier bacteria (Nitrospira and Nitrosomonas) were present but rare at all sites in 2012, but recorded only downstream of the WWTP in 2018. Generalized additive models showed that BNR reduced bacterial diversity, with ∼70% of the deviance in diversity explained by hydrology, pH, nutrients, and phytoplankton abundance. Overall, NH4+ removal reduced symptoms of cultural eutrophication in microbe assemblages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».