Growth Performance and Biochemical Composition of Nile Tilapia (Oreochromis niloticus) Reared in Membrane Bioreactor Treated Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
The aquaculture sector in Africa has great potential for growth; however, it faces several challenges, one of them being the scarcity of clean water. This prompts the need for water recycling. The present study was conducted to investigate the effects of rearing Nile tilapia (Oreochromis niloticus) using municipal wastewater treated with membrane bioreactor (MBR) technology. A total of 270 Nile tilapia fingerlings (0.15±0.05 g) were reared in three treatment groups in triplicate. There were 2 treatments, including; MBR treated wastewater and stabilization pond treated wastewater (maturation pond), while the municipal tap water was used as the control. The growth performance (weight and length) of the fish was monitored over a 24-week period. After the experimental period, the biochemical composition of the fish muscle was analysed using standard AOAC methods. The results showed that the highest weight gain, length gain, survival rate, and specific growth were obtained in the fish in the control followed by the MBR treatment. Additionally, the crude protein, as well as the crude fiber and dry matter, were significantly higher in the fish in the maturation ponds at 23.10%, 0.29%, and 25.35%, respectively, while the crude ash was highest in the MBR at 1.22%. Results also showed that the MBR and maturation pond treatments meet the permissible levels for BOD, COD, NH4, and NO3 for water to be used in aquaculture. The bioaccumulation of heavy metals in the fish was mainly from the feed, with copper being the highest contaminant at 1.75 mg/100 g. In conclusion, both the MBR and maturation pond treated wastewater are viable for use in the rearing of Nile tilapia without adverse effect on the growth. However, MBR treatment showed better growth performance, suggesting that it could be used to increase productivity in fish farming.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».