アンモニアとフェノールによる嫌気性消化阻害の予測モデル構築のための独立微生物研究の統合【JST・京大機械翻訳】

Poirier, S.; Dejean, S.; Midoux, C.; Le Cao, K.-A.; CHAPLEUR, O.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204987943474 整理番号：22P0228724

アンモニアとフェノールによる嫌気性消化阻害の予測モデル構築のための独立微生物研究の統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating independent microbial studies to build predictive models of anaerobic digestion inhibition by ammonia and phenol

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発行年： 2020年07月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月18日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

嫌気性消化(AD)は,メタンに富むバイオガスのような再生可能エネルギーに有機廃棄物を効率的に分解できる微生物プロセスである。しかし,微生物機構は,広範囲の阻害化合物に対して非常に脆弱であり,プロセス破壊と経済的損失をもたらす。ハイスループット配列決定技術は,消化槽阻害の微生物指標の同定を可能にし,ADプロセス中の考慮における重要な系統型への新しい洞察を提供することができる。しかし,現在の研究は,異なる接種物,基質,地理的サイトおよび反応器の種類を使用して,独立した研究を通してロバストで再現できない指標をもたらした。さらに,そのような研究は,ADの複雑性を反映しない単一微生物指標の同定に焦点を当てる。本研究は,フェノールとアンモニア阻害の微生物指標の堅牢なサインを追求するその種類の最初の分析を提案し,一方,4つの独立したインハウスと外部のAD微生物研究に関するレバレッジを行った。著者らは,そのような署名を同定するために,2つのインハウス研究に関する最近の多変量統合法を適用し,次に,90%以上の精度を有する2つのデータセットからのサンプルの抑制状態を予測した。本研究は,ロバストな微生物群集パターンを抽出し,AD阻害を予測し,ADのより良いAD微生物管理に向けた我々の理解を深めるための既存の研究をいかに効率的に分析できるかを示した。AD阻害の高い光O_LIRobstバイオマーカーは,独立した16S研究C_LIO_LIO_LIO_LICloacimonetesが,AD阻害C_LIO_LICloacimonetesの早期警戒であり,バイオメタン生産C_LIO_LIMulti変量モデルの良好な性能が,外部データC_LIで90%の精度でアンモニア阻害を予測することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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下水,廃水の生物学的処理 , 生物燃料及び廃棄物燃料

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