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通过生物过滤器处理废水：硝化和...
硝化和反硝化生物过程用于去除废水处理中的氮，可提高出水水质，从而减少接收介质中的硝化和随后的氧气消耗；进一步将输送到沿海地区的氮降低到防止沿海水体富营养化的水平[1]。硝化是一个自养需氧过程，通过两个连续的反应将铵转化为硝酸盐：NH 4 + NO 2 – NO 3 –。在铵氧化的第一步中，铵被铵氧化细菌转化为亚硝酸盐，在第二步中，亚硝酸盐被亚硝酸盐氧化细菌转化为硝酸盐。众所周知，硝化生物的比例随着废水 C/N 比的增加而减少。反硝化是一种异养缺氧过程，通过反硝化生物体将硝酸盐转化为气态氮，反应顺序如下：NO 3 – NO 2 – NO N 2 O N 2 [2]。在废水处理中，硝化和反硝化通常分两个步骤进行，因为这两个过程的环境条件不同。废水的生物处理需要培养专门的细菌种群，这些细菌种群可通过固定化等工程技术来强化和加速。事实上，生物过滤器相对于活性污泥的主要优势在于其致密性和在废水生物处理中的效率 [3]。通常，生物膜被描述为基质包裹的微生物，它们粘附在表面和/或彼此上，产生一个动态环境，其中组成微生物细胞似乎达到体内平衡，并被最佳地组织起来以利用所有可用的营养物质。尽管有相当多的综合评论涵盖了生物膜特征和生物膜形成 [3]，但它们通常不太强调生物物理原理在生物膜中的作用 [4]。在本研究中，我们根据最近的技术和理论进展重新审视膜催化生物物理模型，以及如何利用它们来强调膜介导硝化和反硝化的细节。我们研究了氮浓度在膜催化中可能造成的影响，并将注意力集中在用于确定分配常数的技术上。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：MC Conville，J。，Kvarnström，E.，Jonsson，H。等（2017）。是瑞典废水SE
一项国际灾难模拟和系统性风险治理的联合国际研究实验室，北京师范大学，朱海大学519087，中国B国家安全与紧急事务管理学院，北京师范大学，北京师范大学519807，中国cate tiban Plateau thepeart and Resources Encoriest and Resources Accories（TPESE），tpeci eytibe emecte flat plat fall afection f the of 100101，中国d汤吉大学，中国D调查与地理信息学院，上海200092，中国e太空，地球和环境系，查尔默斯技术大学，SE-412，SE-412 96，瑞典哥德堡，地球地球科学与技术学院，Nanjing Tech大学，Nanjing Tech，Nanjing 211816，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnnnnnnnan H中期地球系统科学研究所，城市与环境科学学院，北京大学，北京大学100871，中国I城市规划与设计学院，深圳研究生院，北京大学，深圳518055，中国一项国际灾难模拟和系统性风险治理的联合国际研究实验室，北京师范大学，朱海大学519087，中国B国家安全与紧急事务管理学院，北京师范大学，北京师范大学519807，中国cate tiban Plateau thepeart and Resources Encoriest and Resources Accories（TPESE），tpeci eytibe emecte flat plat fall afection f the of 100101，中国d汤吉大学，中国D调查与地理信息学院，上海200092，中国e太空，地球和环境系，查尔默斯技术大学，SE-412，SE-412 96，瑞典哥德堡，地球地球科学与技术学院，Nanjing Tech大学，Nanjing Tech，Nanjing 211816，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，Yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnan，yunnnnan，yunnnan，yunnnnnnnnnan H中期地球系统科学研究所，城市与环境科学学院，北京大学，北京大学100871，中国I城市规划与设计学院，深圳研究生院，北京大学，深圳518055，中国
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
基于CRISPR的方法增强了废水中抗生素耐药性的检测
废水包含许多不同的ARG与来自人类，病毒和细菌在内的各种来源的遗传物质混合在一起。因为ARG仅占总DNA含量的很小比例，因此在废水样品中发现它们需要敏感的检测方法。最常见的技术是定量聚合酶链反应（QPCR）。此方法使用称为引物的RNA指南来识别已知ARG的特定DNA序列，然后将其放大以进行检测。
创新的'四个池塘和两个水坝的湿地系统增强了水产养殖废水处理
曝气池在增强溶解的氧气水平方面起着至关重要的作用，这为7月份的磷去除和11月的氮去除提供了最佳条件。在曝气池和生物过滤器池塘内，附生细菌α多样性明显高于其他治疗池，这表明这些区域提供了有利于细菌定植和活性的富集微环境。
中性粒细胞水平与麻疹的回顾性废水跟踪
此预印本版的版权持有人于2025年3月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.11.25322836 doi：medrxiv preprint
田间注释：在废水中检测疫苗衍生的脊髓灰质炎病毒2型 - 五个欧洲国家/地区，2024年9月至12月
欧洲CVDPV2分离株的测序鉴定出与Sabin 2疫苗菌株的43-50个核苷酸的VP1衣壳蛋白编码区的差异。总体而言，在所有欧洲分离株中都发现了这些核苷酸差异中的38个。它们具有13个核苷酸的常见差异，与最接近的NIE-ZAS-1分离株发生了变化，这些分离株先前在阿尔及利亚，几内亚和马里被检测到。在这些欧洲国家中检测到的病毒群体呈现出单个谱系（即它们表现出核苷酸变化的共同模式，这使得它们与彼此之间的关系更紧密，而不是与Nie-Zas-1出现中的任何其他非欧洲分离物更紧密相关）；但是，集群中存在一系列遗传差异，同一国家不同地点的同时分离彼此之间表现出很大的差异（4）。
使用Lanxess的Lewatit Mk51精炼高纯度电池金属
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