65 Metagenomic analysis of ensiled grocery food waste
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vegetables and fruits are the main sources of plant fiber, minerals, and vitamins essential for human health. However, commercially manufactured foods which are not consumed end up in landfills and contribute to economic losses as well as to methane emissions, a global warming gas. Besides recycling food waste (FW) as compost to reduce unsaleable vegetables and fruits intended for landfill, it can be ensiled as an alternative source for a sustainable livestock feed. Metagenomics is the analysis of genetic material purified directly from environmental samples by sequencing and enables taxonomic identification of the microbial communities present. This study aimed to evaluate the silage produced with different mixtures (fruit, vegetables, bread, and bakery products) of FW after 60 d to evaluate microbial community and functional diversity. The FW was ground to a particle size of 1 cm2 and three treatments in duplicates were obtained: control (refrigerated), sundried (exposed to sun) and passive-dried (inside the building). The DNA of the ensiled FW was extracted for two metagenomic sequencing approaches; specific regions sequencing including 16S rRNA (bacterial diversity), 18S rRNA (species differences in eukaryotes), internal transcribed spacer (ITS; for fungal classification) and shotgun sequencing. Specific coding region sequencing is more precise while shotgun sequencing can better identify the most abundant organisms. Therefore, we are using these two methods for comparative analysis and to enable us to capture the entire microbial community. Analysis of the metagenomic data are ongoing with the intention to characterize potential pathogenic bacteria and antimicrobial resistance genes within the ensiled FW to confirm that the ensiled FW is safe to feed to cattle. We are awaiting data for specific region sequencing. Overall, we expect to confirm if this approach is useful for silage analysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».