Fungal communities in biowaste composting: a comparative study of multiple ratios of woodchips vs. a perlite-cardboard blend as bulking agents
Notice bibliographique
Résumé
The large production of biowaste can cause environmental risks if not managed properly. Composting is considered a sustainable solution for the disposal of this material, but generating high-quality compost requires proper design of feedstock composition and operational procedures. Microorganisms mediate the degradation of organic matter into a nutrient-rich substrate yet their response to different compost recipes is still poorly understood. In this study, fruit and vegetable biowaste was co-composted with woodchips or a perlite + cardboard mix in four different recipes (two representing optimal composting conditions and the other two were unideal composting conditions). Then, using Illumina high throughput sequencing, was defined the core fungal community shared by all treatments, mapped fungal succession through all composting phases and treatments, and identified indicator taxa associated to compost's specific recipes or phases. Our results confirm the presence of a core microbiome common to all compost piles dominated by Aspergillus but also reveal that every recipe has a degree of uniqueness in its fungal community and that the type of bulking agent used can significantly affect the composition of the fungal community during the latest stages of composting. At least one biomarker was associated with every recipe, with some reflecting the environmental conditions occurring such as the yeast P. kudriavzevii when more biowaste was present or T. lanuginosus when higher temperatures were reached during the thermophilic phase. These findings will contribute to increasing the knowledge of microbial dynamics during composting and provide useful information for the future use of biological parameters to assess compost quality.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».