生物有机

近日，清华大学和美国康奈尔大学的研究者带领国际团队，在生态学和计算机科学领域开展深度学科交叉，利用人工智能和数据同化技术，揭示了微生物碳利用效率对全球土壤有机碳储量的决定性作用。日前，该研究成果发表在《自然》杂志上。目前，促进土壤有机碳形成和积累是人们降低大气二氧化碳浓度、应对气候变化的自然解决方案。传统研究主要关注植物有机碳输入和土壤有机质分解这两类机制对土壤有机碳的影响。然而近年来，新的研究开始强调微生物过程在土壤有机碳形成和储存中的关键作用。微生物碳利用效率对土壤有机碳的两种控制途径 清华大学供图微生物既是土壤中主要的有机质分解者，同时也通过其生长和死亡直接产生土壤有机质。解析微生物过程对土壤有机碳储存的双重控制机制以及定量评估其相对重要性，是理解土壤碳循环及其响应气候变化的关键。为此，清华大学地球系统科学系教授黄小猛、博士生陶凤以及康奈尔大学教授骆亦其组织的国际研究团队，以微生物碳利用效率为变量整合了微生物过程对土壤有机碳储存的双重控制机制，并探讨了其与全球土壤有机碳储量的关系。研究团队通过将一个描述复杂土壤碳循环的机理模型与5万多条土壤碳观测数据相融合，发现在全球范围内，微生物碳利用效率与土壤有机碳储量正相关 。微生物代谢中对有机合成较高的碳分配比例最终导致了土壤有机碳的积累而不是流失。涌现的微生物碳利用效率与土壤有机碳储量关系 清华大学供图研究还发现，微生物过程在土壤碳储存中发挥着最为关键的作用，准确描述微生物碳利用效率的空间格局，也是准确模拟全球土壤有机碳储和空间分布的关键。其重要性是土壤有机质分解和植物碳输入等其他所有过程的4倍以上。“我们的团队突破性地解决了在全球尺度评估微生物过程与其他过程对土壤碳储存的相对重要性这一难题。”骆亦其说。据介绍，该研究立足于过去两百年的土壤碳循环理论，整合了世界最大的土壤有机碳数据库并结合先进人工智能和数据同化技术，首次系统评估了各种土壤碳循环过程对全球土壤有机碳储存的相对贡献。该研究还揭示了微生物碳利用效率与土壤有机碳储量的关系，为通过土地管理影响微生物过程促进土壤固碳和实现碳中和目标，提供了科学理论基础研究构建的机理模型。生态大数据与人工智能相融合的的新范式也为其他相关领域研究提供了新思路。

简介在生产消费品时，有效地清洁生产设备对质量控制来说至关重要。清洁工艺的目标是降低产品污染的风险，有效的清洁工艺可以将风险降低到可接受的水平，以确保产品质量。如果无法衡量和验证清洁工艺的有效性，就无法了解产品质量和消费者安全的风险。根据美国食品和药品管理局（FDA）提供的数据，2017年食品和饮料行业产品召回的主要原因是微生物对产品的污染。对于减少和消除微生物污染来说，强有力的清洁工艺至关重要，因此监控清洁工艺有效性的方法同样至关重要。总有机碳（TOC）分析是消费品生产商广泛采用的非专属方法，用于检测产品、清洁剂、以及微生物等污染物的残留量。为了证明TOC分析法适用于预期用途，我们对设备清洁之后可能尚存的残留物进行了回收和线性研究。工厂通常会测试化学污染物和化合物，但很少用TOC分析法来测试微生物的回收率。本文旨在探讨对于清洁验证和确认，TOC分析法能否证明可接受的微生物污染回收率和线性。实验设计和设置我们同科罗拉多大学博尔德分校合作，用一整夜时间在胰酶大豆肉汤中培养100毫升枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）。以4500转/分钟的速度将最终培养物的十毫升等分试样离心分离10分钟，形成细胞沉淀。在每次离心之间，倒出上面的液体，用涡旋混合方法用10毫升超纯水使沉淀细胞重新悬浮。重复此过程7次。设计淋洗循环以除去细胞培养基带来的TOC污染。在第7次淋洗循环后，根据已有的4,6-二氨基-2-苯基吲哚（4,6-diaminidino-2-phenylindole，DAPI）染色任务来对细胞进行重新悬浮、稀释、计数（见图1）。图 1：枯草芽孢杆菌在细胞计数的荧光显微镜成像确定细胞密度之后，用Sievers M9 TOC分析仪测量1 ppm确认标样组，然后进行三次细胞浓度稀释。在测量TOC之后，用0.45 μm灭菌过滤器过滤剩余样品，彻底除去细菌（见图2）。然后再次测量TOC以确定每个样品的非细胞背景TOC（见图2）。 图2：枯草芽孢杆菌的过滤过程结果表 1：微生物细胞密度与TOC的相关性结果图 3：微生物细胞密度与TOC的线性关系表1和图3是微生物TOC相关性研究的结果。线性趋势线的R2值为0.9981，表明实测细胞密度有良好的线性趋势。根据图3所示的线性拟合趋势线方程，定义为3倍噪声的检测水平（LOD，Level of Detection）为2.74E+06细胞/mL。此外，根据线性拟合趋势线和M9仪器规格，50 ppm的最大仪器定量限为2.49E+08细胞/mL。在进行微生物TOC定量之后，分别将1毫升的每种细胞密度溶液放在不锈钢试样板上进行试样污染，然后使试样干燥。此试样污染的目的是确定微生TOC相关结果的目视检测限。图4是微生物试样污染图。图 4：微生物试样板污染(A) 5.8E+07细胞/mL(B) 5.8E+06细胞/mL(C) 5.8E+05细胞/mL讨论与结论微生物TOC相关结果和试样污染图都说明了连续监测已有的清洁工艺有效性的重要性。在理想光线下，很容易在试样板上看到最高细胞密度（5.8E+07细胞/mL）的污染斑。而对于较低细胞密度，即使光线很好，也很难在试样板上看到污染斑。这表明除了强有力的清洁工艺之外，还需要用非目测的方法来测试清洁工艺的有效性。根据收集的数据，可以想象用于生产消费品的设备上仍有显着微生物污染，却仅凭目视检查就被投放到生产中，导致严重后果。因此必须连续监测已有的清洁工艺的有效性，才能降低产品质量风险和消费者安全风险。最后，由于微生物分子组成的不确定性，很难确定微生物溶液的回收率。本研究根据先前在确定活性微生物细胞中的碳含量时的发现，旨在确定微生物溶液的理论回收率。图5是理论微生物TOC产出量的计算过程。基于每个细胞的碳原子参考数，5.8E+07细胞/mL的理论TOC浓度为11.6 ppm。图 5：理论微生物 TOC 产出量的维度分析在本文的实验中，测量到5.8E+07细胞/mL的TO实际回收值为9.13 ppm，对挑战性的化合物的回收率为78.7%，从而证明实验方法是成功的。总之，本研究用Sievers M9 TOC分析仪演示了在清洁验证和确认时的细胞密度同目视检测限的关系，成功地证实了微生物TOC回收率。实验数据支持使用Sievers TOC分析仪来确认设备清洁度，同时表明除了目视检查之外还须考虑使用监测微生物污染的定量方法。TOC分析法是测量残留物、监测清洁工艺、降低总体风险的有效方法。Sievers分析仪为您提供能解决您一切清洁验证和确认需求的TOC解决方案、服务、支持。参考文献1. Recall Index and Spotlight. Expert Solutions https://www.stericycleexpertsolutions.com/recall-index/2. DAPI Protocol For Fluorescence Imaging Thermo-Fisher Scientific – US https://www.thermofisher.com/us/en/home/references/protocols/cell-and-tissue-analysis/protocols/dapi-imaging-protocol.html3. Phillips, Rob, and Ron Milo. “A Feeling for the Numbers in Biology.” Proceedings of the National Academy of Sciences 106, no. 51 (December 22, 2009): 21465. https://doi.org/10.1073/pnas.0907732106.◆ ◆ ◆联系我们，了解更多！

在废水处理中，细菌起着很大作用，因此确保细菌在合适的环境中获得养分非常重要。生物处理是污水处理的重要组成部分，在许多行业中被普遍采用。此二级处理工艺依靠各种细菌来分解污水中的污染物并对水进行净化，最终排放到环境中。常规生物处理系统采用活性污泥去除水中的有机污染物。但还有许多其它生物处理方法对净化污水也非常有效，包括固定床系统，如移动床生物反应器（MBBR）和膜系统，如膜生物反应器（MBR）。各种生物处理方法之间可能存在差异，但保持微生物的健康状况对于优化污水处理工艺中污染物的去除至关重要。确保将适当数量的“食物”输送给微生物，有助于维持生物处理系统的健康。一般采用“食物与微生物比”（food to microorganism）或“F:M比”参数。当F:M比太低时，“食物”不足，微生物就会“挨饿”。如果F:M太高，污水中的有机物含量高，微生物会很快变得不堪重负，导致污水中污染物的去除不充分。两种情况都会导致生物处理效率低下，因此有必要找到并保持最佳的F:M平衡，以确保充分去除污染物以符合法规排放要求。F:M比通常由两个常见的检测值确定。在F:M比参数中，F（食物）部分是有机污染物含量，一般使用生化需氧量（BOD5）来检测。5日测试用于检测当细菌分解有机物质时消耗的氧气，从而间接推断水中的碳含量。在F:M中，M（微生物）部分一般通过混合液悬浮固体（MLSS）来检测。这些检测存在一些缺陷，会导致F:M不适用于有效的工艺控制。用于量化微生物水平的MLSS检测无法区分活生物量和死生物量，这不仅使维持最佳F:M比变得非常困难，而且对于理解生物系统的整体健康情况也无法保证。为期5天的BOD检测速度太慢，无法用于工艺决策。当污水处理装置发现碳负荷不平衡时，生物质的不健康状况事实上已持续了多日。这对于污水负荷可变的处理装置尤其是个问题。此外，由于BOD5取决于细菌的使用，因此缺乏可接受的准确性和精确度，且样品中存在的有毒化合物可能会严重干扰检测结果。对生物质的“食物”进行更准确和有效的监测方法是采用总有机碳TOC分析来直接测定污水中的碳含量。与间接BOD测量不同，TOC分析仪直接检测样品中的碳含量。检测更准确，不存在BOD测试常见的干扰问题。TOC检测可以在数分钟内完成，从而使其成为用于工艺控制和处理优化的更有效工具。通过使用TOC分析来检测生物处理有机物负荷，处理装置可以确定“更真实的F:M比”。案例一美国一家大型炼油厂实施了一项为期12个月的研究，对在传统活性污泥生物处理装置中采用TOC分析来确定“真实F:M比”带来的优势进行了分析。通过使用TOC分析快速获得的准确结果，该处理装置能够快速识别有机物负荷变化并确定理想的F:M平衡。工厂认为，当处理装置在其可接受范围内运行时，去除效率非常稳定，且与典型的需氧量测试相比，TOC分析是保持F:M平衡的更有效工具。此外，TOC分析提供的连续在线数据使处理装置能够快速调整流速，并通过确保适当数量的“食物”供给，以使用F:M比，对工艺进行更有效的控制。这减少了生物处理存在的工艺紊乱，并最终节省了与不良微生物健康状况相关的时间和成本。案例二除F:M比，TOC分析已成为优化污水生物处理营养平衡的有用工具。许多处理装置要求污水中的碳含量与养分（通常为氮和磷）保持适当的平衡。美国一家大型饮料厂决定将其传统的生物处理系统升级为高流量膜生物反应器（MBR）系统。虽然这有助于降低工厂的占地面积并改善污水中有机物的去除程度，但由于新上的MBR系统流量大且工厂排放污水中糖负荷会发生变化，这就意味着需氧量测试太慢而无法确保生物处理系统的营养平衡。该工厂要求C:N:P养分平衡比为100:5:1，在增加TOC分析后，该工厂能够跟踪污水中有机物含量的变化并快速进行工艺调整。工厂操作人员能够确定碳含量并调整添加到污水中的氮，以保持最佳的养分平衡。新的工艺可以连续地脱除有机物，大大减少了工艺紊乱，每年为工厂节省数十万美元。传统上，使用生化需氧量确定废水处理是否有效。采用总有机碳TOC分析直接监测碳含量，对于尝试优化生物处理工艺的污水处理装置而言可能是一个强大的工具。与传统的需氧量测试不同，TOC分析可在几分钟内提供准确数据，使操作人员能对工艺快速做出控制决策。使用TOC数据保持有效的F:M比或C:N:P养分平衡，可以确保生物处理工艺的优化。通过TOC分析来监测生物反应器的健康状况，有助于工厂最大程度地减少工艺紊乱，有效去除污染物，获得符合法规要求的外排水。作者简介Adit Jatkar，苏伊士旗下水务技术与方案——Sievers分析仪全球产品应用专员，获得普渡大学化学学士学位，拥有分析仪器和工艺化学技术背景，并在水处理和石油化工行业有丰富的工作经验。本文原文英文版刊登于《Rocky Mountain Water》2020年9月刊。