Anaerobic digestion waste as a nutrient source for closed-loop alkaline cultivation of a cyanobacterial consortium
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».