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Enregistrement W7106166335 · doi:10.1016/j.biombioe.2025.108660

Anaerobic digestion waste as a nutrient source for closed-loop alkaline cultivation of a cyanobacterial consortium

2025· article· en· W7106166335 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueBiomass and Bioenergy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundUniversity of CalgaryAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of AlbertaTotalCanada Foundation for Innovation
Mots-clésDigestateAnaerobic digestionNutrientBioaugmentationPopulationCyanobacteriaMicroorganismMicrobial population biologyBiogas

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of anaerobic digestion (AD) wastes as nutrient sources for cyanobacterial cultivation offers a sustainable path to closed-loop bioproduction. This study investigated the potential of liquid and solid digestates from a Candidatus Sodalinema alkaliphilum consortium to support community growth under alkaline conditions. While the AD waste provided sufficient nutrients for growth, the culture crashed by the third cultivation cycle, even after dilution of the digestate to mitigate potential inhibitory factors. Microbial community and metabolite analyses suggested that toxic compounds, including 2,4-di-tert-butylphenol (DTBP), likely played a role in the culture crashes, while Roseinatronobacter and other bacteria or archaea from the digestate were unlikely to be direct causes. This study highlights the potential challenges of using AD waste for the cultivation of cyanobacteria in a closed-loop system and emphasizes the need for further investigation into the mechanisms driving culture crashes to enhance the sustainability of this biotechnological approach. • Anaerobic digestate contained sufficient nutrients, but the bioavailability of nutrients was lacking. • Cyanobacterial cultures crashed by the third growth cycle when digestate was used. • Crashes could not be explained by digestate turbidity and nutrient levels. • Roseinatronobacter and other bacteria or archaea from the digestate are unlikely to have caused culture crashes. • The microbially synthesized toxin 2,4-di-tert-butylphenol may have contributed to cyanobacterial population instability.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,499

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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