Screening of municipal effluents with the peroxidase toxicity assay
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The peroxidase (Per) reaction is a quick and inexpensive biosensor for the screening of environmental contaminants and wastewaters. The purpose of this study was to screen various municipal wastewaters before and after 7 different types of treatment processes using this sensor to identify potential sites under stress by urban pollution. The following wastewater samples before (influent) and after the commonly applied treatments (effluent) were tested using the Per activity test: advanced biofiltration, biofiltration, aerated lagoons, secondary aeration sludge, trickling filter, secondary membrane filtration, and primary. The influents and effluents were collected for 3 days and concentrated to 500 X on a reverse-phase (C18) extraction cartridge. The ethanol extracts were examined for dissolved organic carbon, plastic-like materials, polyaromatic hydrocarbons and polystyrene nanoplastics. The samples were then tested using the Per reaction alone and in the presence of DNA to detect DNA binding agents. The results show that population size tended to increase Per activity and 60% of the effluents decreased Per activity leading to H2O2 persistence and toxicity. More advanced treatments (biofiltration, membrane biofiltration, secondary aeration) produced stronger changes from the corresponding untreated influents corroborating their performance in reducing toxicity. The addition of DNA during the Per reaction revealed that population size had no influence and that 60% of treated effluents restored Per activity suggesting release of genotoxic compounds in the aquatic environment from treated wastewaters. The toxic implications of the continuous release of wastewaters in aquatic ecosystems are discussed in the light of emerging contaminants such as nanoplastics.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».