Temporal metagenomic characterization of microbial community structure and nitrogen modification genes within an activated sludge bioreactor system
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The biological removal of nitrogen using natural microbial metabolic processes can be a valuable component of wastewater treatment that helps reduce downstream eutrophication of receiving water ecosystems. Biological nutrient removal (BNR) is a well-established component of wastewater treatment due to its recognized environmental benefits. The composition and diversity of these microbial communities are an important consideration, as disruptions to or instability in the microbial community can negatively impact N cycling and reduce treatment efficiency. To characterize the bacterial community and associated nitrogen cycling genes within a cold-acclimated BNR facility, metagenomic sequencing combined with a read-based quantification strategy and metagenomic assembled genome (MAG) generation was used on samples collected from a Canadian prairie wastewater treatment plant. Generally, this system had a high abundance of Proteobacteria and Actinobacteria throughout the year, including the genera Thiomonas, Tetrasphaera, Afipia, and Hyphomicrobium . Communities remained stable throughout the different bioreactors in this system, while diversity varied between sampling months, demonstrating seasonal effects on the population dynamics. Genes involved in the denitrification pathway were abundant and distributed widely across different MAGs, while genes involved in nitrification were absent. Additionally, these genes remained stable across all sampling months, suggesting that the efficacy and robustness of this system rely on more than the taxonomic composition of the microbial community. IMPORTANCE Wastewater treatment plays an essential role in minimizing negative impacts on downstream aquatic environments. Microbial communities are known to play a vital role in the wastewater treatment process, particularly in the removal of nitrogen and phosphorus, which can be especially damaging to aquatic ecosystems. There is limited understanding of how these microbial communities may change in response to fluctuating temperatures or how seasonality may impact their ability to participate in the treatment process. The findings of this study indicate that the microbial communities of wastewater are relatively stable both compositionally and functionally across fluctuating temperatures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».