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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。
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。
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
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。
用水和处理的垃圾水平。 ...
在Moeve，我们认识到水不仅是生命的重要资源，而且是生态系统和社区福祉的平衡。符合我们2030年的“积极运动”战略和联合国可持续发展目标（SDG）6，该目标呼吁确保水及其所有人的可持续管理，我们重申我们对护理和负责任的水域的承诺，并承认获得清洁和安全的饮用水的普遍权利。作为这项承诺的一部分，我们认为有必要最大程度地减少取水并最大程度地提高其在所有运营中的效率，并采用最佳的可用技术来促进可持续的水管理。
探索药用废水作为热稳定脂肪酶产生微生物的来源的统计见解
细菌无处不在，能够在包括工业废水在内的各种环境中繁荣发展，这些环境通常会带来严峻的物理和化学条件。这些微生物产生各种细胞内和细胞外生物分子，可实现这种极端环境的适应，耐受性和利用。认识到对热稳定脂肪酶的工业需求不断增长，这项研究集中于从印度西孟加拉邦西孟加拉邦加尔各答的北24 Parganas的一家工厂收集的药物垫片中产生脂肪酶的细菌的隔离，表征和优化。十九个产生脂肪酶的细菌分离株，并使用Tributyrin琼脂（TBA）板筛选。通过具有20/80琼脂和甲基红色的杯子板法证实了细胞外脂肪性活性。通过形态学和生化测试对分离株进行表征。细胞外脂肪酶活性是在50 mM TRIS-HCL缓冲液中用二硝基苯基棕榈酸酯（PNPP）作为底物对分光光度计进行定量的，并在65°C孵育20分钟后在410 nm下测得的吸光度为20分钟，以评估可温度。产生了热不稳定脂肪酶，而8种则表现出热稳定脂肪酶活性。其中，三个分离株（MWS14，MWS6和MWS18）表现出高温脂肪酶的产生，其中MWS18是最有生产力的。结型和爆炸分析表明，这些分离株分别与肠球菌，芽孢杆菌和Serratia spe CIE共享99％的序列相似性。使用Kruskal-Wallis H检验的统计分析证实，在这三组分离株中，脂肪酶产生的显着差异。 该研究还可以预测，与革兰氏阳性分离株相比，革兰氏阴性细菌菌株中的脂肪酶产生潜力更大。 这些发现突出了药物废水作为热稳定脂肪酶产生细菌的来源的工业相关性。使用Kruskal-Wallis H检验的统计分析证实，在这三组分离株中，脂肪酶产生的显着差异。该研究还可以预测，与革兰氏阳性分离株相比，革兰氏阴性细菌菌株中的脂肪酶产生潜力更大。这些发现突出了药物废水作为热稳定脂肪酶产生细菌的来源的工业相关性。
使用先进的处理方法去除废水中的新兴污染物。综述
摘要 水中新兴污染物的增多对科学界和水处理利益相关者提出了挑战，要求他们设计出简单、实用、廉价、有效且环保的修复技术。新兴污染物包括抗生素、激素、非法药物、内分泌干扰物、化妆品、个人护理产品、杀虫剂、表面活性剂、工业产品、微塑料、纳米颗粒和纳米材料。去除这些污染物并不容易，因为传统的废水处理系统并非为处理新兴污染物而设计的，而且污染物通常以痕量形式存在于复杂的有机矿物混合物中。在这里，我们回顾了去除废水中新兴污染物的先进处理方法，重点关注使用非常规吸附剂（如环糊精聚合物、金属有机骨架、分子印迹聚合物、壳聚糖和纳米纤维素）的吸附导向工艺。我们描述了用于降解和去除新兴污染物的生物技术。然后，我们提出高级氧化过程由于其简单性和效率而作为最有前景的策略。
全氧化废水处理厂阶段
这种紧凑型设备用于处理中小型社区的废水，具有高处理性能，符合皇家法令 509/1996 和欧洲理事会指令 91/271/EEC 的要求。根据 UNE-EN 12566-3 标准，HE 小于 50 的型号带有 CE 标志，该标准规定了处理效率性能、净化能力、防水性、结构行为测试和耐久性。这些设备按照 UNE EN 976-1:1998 标准制造，从 15 HE（含）开始采用“纤维缠绕”系统，5 和 10 HE 设备采用“手工铺层”层压。
从红树林土壤和药物废水中分离出来的velezensis和cupriavidus basilensis对新霉素的有效降解 抗生素负载的骨水泥和负压伤口疗法的临床疗效在多药耐药的生物中糖尿病足溃疡：回顾性分析 T淋巴细胞中调节免疫受体的替代剪接：一种新鉴定的抗癌药物免疫疗法的机制 Marfan综合征：动物模型的见解 STEM教育中的计算思维：当前最新... 功能多样性对哥斯达黎加可可农林系统中生态系统服务的影响 携带MCR的临床大肠杆菌的传播... 随机临床试验的荟萃分析 每周一次的半卢比特单药治疗在患有Prader-Willi综合征，肥胖和2型糖尿病的年轻受试者中的功效和安全性：病例报告 比较分析
新霉素是一种氨基糖苷抗生素，被广泛用于预防疾病的兽医医学。生物降解是从环境中去除新霉素的关键途径。迄今为止，仅记录了Ericae的白rot真菌versicolor和Ericoid Mycorrhizal真菌rongus rhizoscyphus ericae，以有效地降解新霉素。然而，尚无报道称为新霉素能力的细菌物种，突显了与新霉素修复有关的微生物研究的显着差距。在这项研究中，分别通过富集培养和逐渐适应性化，从药物废水和无新霉素的红树林土壤中分离出了cuprividus basilensis和velezensis。这些分离株显示新霉素的降解速率为46.4和37.6％，在96小时内，100 mg·l -1新霉素作为唯一的碳源。cuprividus basilensis的补充硫酸铵的降解率达到50.83％，而velezensis芽孢杆菌的降解速率为58.44％的可溶性淀粉的优质降解效率为58.44％。我们的发现为新霉素的微生物降解提供了宝贵的见解。首次分离出两种新霉素的细菌。在4天内，这两种物种都将新霉素降解为唯一的碳源或在合成代谢条件下。微生物适应新霉素应激，并超过了受污染源的微生物。这挑战了以下假设：抗生素降解的微生物主要起源于污染的环境。这些发现扩大了已知的新霉素降解微生物的多样性，并证明了它们从药物废水中去除难治性新霉素的潜力。