MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407274760 · doi:10.1101/2025.02.07.637154

The effect of feeding on microbiome and biogas composition in anaerobic CSTR

2025· preprint· en· W4407274760 sur OpenAlexaff
Georgios Samiotis, Manthos Panou, Vassiliki Tsioni, Themistoklis Sfetsas

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContinuous stirred-tank reactorBiogasAnaerobic exerciseComposition (language)MicrobiomeChemistryFood scienceBiologyEcologyPhysiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract his study investigates the performance of two Continuous Stirred Tank Reactors (CSTRs) with a focus on biogas yield, physicochemical parameters, and microbial dynamics. By integrating experimental observations with insights from recent literature, the research aims to elucidate the intricate relationships between reactor conditions, microbiome composition, and biogas production efficiency. Two substrates were used: a control substrate (SB1) and a protein-rich test substrate (SB2). The study monitored key parameters such as pH, Total Alkalinity of Carbonates (TAC), and volatile fatty acids (FOS), and analyzed the microbial communities using high-throughput sequencing. Results indicated significant temporal variations in pH, TAC, and nitrogen levels, with a declining FOS/TAC ratio. The introduction of SB2 led to increased biogas production and methane content, particularly at higher Hydraulic Retention Times (HRT). The study also high-lighted the role of specific microbial taxa in enhancing biogas quality. These findings contribute to the development of optimized strategies for sustainable biogas production and process control.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetSpacecraft and Cryogenic TechnologiesTravaux en français237 207