Impact of polystyrene nanoplastics on primary sludge fermentation under acidic and alkaline conditions: Significance of antibiotic resistance genes
Notice bibliographique
Résumé
As a part of industrial or commercial discharge, the influx of nanoplastics (NPs) to the wastewater treatment plants is inevitable. Consequently, it has become a must to understand the effects of these NPs on different unit processes. This study aimed to investigate the impact of three different concentrations of polystyrene nanoplastics (PsNPs) on the fermentation of primary sludge (PrS), implemented in batch anaerobic bioreactors, at pH 5 and 10, considering the pH-dependent nature of the fermentation process. The results showed that PsNPs stimulated hydrogen gas production at a lower dose (50 μg/L), while a significant gas suppression was denoted at higher concentrations (150 μg/L, 250 μg/L). In both acidic and alkaline conditions, propionic and acetic acid predominated, respectively, followed by n-butyric acid. Under both acidic and alkaline conditions, exposure to PsNPs boosted the propagation of various antibiotic resistance genes (ARGs), including tetracycline, macrolide, β-lactam and sulfonamide resistance genes, and integrons. Notably, under alkaline condition, the abundance of sul2 gene in the 250 μg PsNPs/L batch exhibited a 2.4-fold decrease compared to the control batch. The response of the microbial community to PsNPs exposure exhibited variations at different pH values. Bacteroidetes prevailed at both pH conditions, with their relative abundance increasing after PsNPs exposure, indicating a positive impact of PsNPs on PrS solubilization. Adverse impacts, however, were detected in Firmicutes, Chloroflexi and Actinobacteria. The observed variations in the survival rates of various microbes stipulate that they do not have the same tolerance levels under different pH conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».