XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System水中
使用牛津纳米孔扩增子测序的温室灌溉水中真菌和卵菌病原体的早期评估
水传播植物的致病真菌和卵菌是温室生产系统中的主要威胁。对这些病原体的早期检测和量化将使我们能够及时治疗所需的经济和生物阈值，从而改善有效的疾病管理。在这里，我们使用了牛津纳米孢子的扩增子来分析从用于生长番茄，黄瓜和Aeschynanthus sp的温室收集的灌溉水中的微生物群落。真菌和卵形群落的特征是使用放大整体内部转录垫片（ITS）区域的引物。为了评估小兵测序的灵敏度，我们将串行稀释的模拟DNA刺激到图书馆制备之前从温室水样品中分离的DNA中。真菌和卵骨读数的相对丰盛在温室灌溉水中和来自番茄番茄的设置中的水样中与众不同。在相应的连续稀释样品中衍生出的源自真菌和卵形模拟群落的序列读数是成比例的，因此确认了最小值扩增子测序对环境监测的适用性。通过使用尖峰标准来测试使用小兵测试定量的可靠性，我们发现样品中尖峰ins的检测受到了真菌或卵形DNA的背景量的高度影响。我们观察到，与较长的尖峰（> 790bp）相比，我们大多数稀释液的长度较短（538bp）的尖峰在我们的大部分稀释液中产生。此外，相对于稀释序列，序列读数不均匀，并且在具有最高DNA浓度的背景样品中最不可检索，这表明性能的动态范围狭窄。我们建议对小兵测序进行连续的基准测试，以改善未来快速植物性诊断和监测的定量元编码工作。
可解释的机器学习，以预测地下水中五氯苯酚的命运和运输
五氯苯酚（PCP）是一种常见的顽固和有毒的地下水污染物，可抵抗降解，生物蓄积，并具有远程环境运输的潜力。采取适当的措施处理生命周期后果的污染物，需要更好地了解其在地下的行为。我们认识到，随着机器学习（ML）技术在环境应用中的到来，在受污染的地下水站点增强决策的巨大潜力。我们使用ML来增强对地下PCP传输特性动力学的理解，并确定影响其运输和命运的关键水力化学和水文地质驱动因素。我们证明了通过数据驱动方法提供的这种互补知识如何在两个高度受污染的瑞典地下水站点进行更有针对性的MONI进行和修复计划，并在此验证了该方法。我们评估了6种可解释的ML方法，3个线性回归器和3个非线性（即基于树的）回归体，以预测地下水中的PCP浓度。建模结果表明，发现简单的线性ML模型在没有任何缺失值的数据集的观察结果中很有用，而基于树的回归器更适合包含缺失值的数据集。考虑到在受污染的现场调查期间收集的数据集中缺少值很常见，这对于受污染的现场计划者和经理来说可能非常重要，最终降低了现场调查和监视成本。此外，我们使用SHAP（Shapley添加说明）方法解释了所提出的模型，以破译不同驱动因素在关键水力地球化学变量的预测和模拟中的重要性。其中，氯苯酚的总和在分析中具有最高的意义。除了模型，四氯苯酚，溶解有机碳和电导率外，还设置了该设置。因此，可以使用ML方法来改善对地下水污染运输动力学的理解，填补使用更复杂的确定性建模方法时仍然存在的知识空白。
宿主特异性细菌和线粒体DNA标记的性能评估和应用，以鉴定日本河水中粪便污染的来源
使用宿主特异性细菌的微生物源跟踪（MST）和线粒体DNA（mtDNA）标记是一种有效的工具，可以识别环境水中粪便污染的来源。这项研究评估并更新了先前报道的七个宿主特异性细菌标记的性能（三个人，两个牛和两个特定于猪）。此外，评估了牛特异性牛MtDNA和猪特异性猪MTDNA标记物的性能，然后应用于日本Yamanashi县收集的河水样品的MST。我们收集了48个粪便源样品，包括原始缝纫，继发处理的污水，一种家庭废水处理罐的废水，猪粪便，猪废水和牛粪便，这些污水是使用宿主型螺旋体和mtdna标记进行了定量分析的。bachum和gyrb标记物（人类特异性），牛和牛mtDNA标记（牛特异性）以及猪2BAC和猪MTDNA标记（特异性）是表现最佳的标记。然后，将这些选定的标记物应用于MST，以鉴定在21个地点收集的59个河水样品中的粪便污染源。分别为至少一个人，牛和猪标记的20（95％），21（100％）和16个（76％）位点为阳性，这表明需要立即采取行动和监测以控制粪便污染。
废水中的微塑料污染
摘要对微塑料的越来越多的关注源于它们的重要环境和人类影响。微塑料在环境中的积累也有助于微污染物的扩散。每日人类活动涉及使用塑料，尤其是合成材料，导致其最终在废水处理厂（WWTPS）中存在。WWTP在处理过程中去除微塑料方面起着至关重要的作用，但目前使用的技术在滤除所有微塑料颗粒方面并不完全有效。因此，WWTP被认为是将微型塑料释放到环境中的主要因素。本综述探讨了微塑料的来源和流行率，用于去除WWTP的方法以及它们对人类健康构成的潜在风险。讨论了几种去除方法，包括沉积和浮选，活化的污泥和沉积，反渗透和快速砂过滤。对每种方法的效率进行了严格的评估，突出了它们在解决微型污染时的优势和劣势。此外，这篇综述强调了正在进行的全面研究和开发以提高WWTP中微塑料的去除效率的重要性。应加强优化现有的去除技术和研究新技术的努力，以实现更全面的微塑料去除。通过在WWTP级别解决微型塑料问题，我们可以减少它们进入环境的释放，从而减少潜在的健康风险。总而言之，微塑料的环境存在及其相关的微污染物需要WWTPS内的强大去除策略。
有关饮用水中铅的重要信息
请仔细阅读此信息，以查看您可以做什么以减少饮用水中的铅。发生了什么事？正在做什么？从2020年开始，MWAA做出了广泛的努力，以确定整个系统的住宅站点的潜在客户服务线，并确定铅和铜规则合规性采样和替换位置。要求有确认的铅服务线的一百十九（119）居所参加合规采样； 34（34）个住宅客户同意参加此抽样。在2023年6月至2023年9月之间，MWAA收集了34（34）铅和铜样品，并将其提交给独立的PADEP认可的实验室进行分析。采样结果表明，超过铅的第90个百分位作用水平，其中34个样品中有5（5）个浓度超过EPA铅作用水平，每升0.015毫克。该抽样的第90％铅水平为0.0223毫克每升。MWAA正在积极进行进一步的研究，以确定进行铅和铜采样的其他住宅；鼓励公众参与这种自愿采样，以确认的铅服务线和/或室内铅管道的住宅。MWAA已采取步骤来降低铅水平，包括分析分配系统位置的水质参数，该参数将被用作腐蚀控制治疗（CCT）可行性研究的一部分。MWAA已开始建造一个新的水过滤厂，该厂将取代1941年建造的现有水软化厂。这项CCT可行性研究将评估降低饮用水腐蚀性的方案，目的是降低铅水平以达到EPA要求。新的水过滤厂旨在减少饮用水中的铁和锰浓度，以解决“脏水”的投诉。在水过滤厂PADEP许可证中包含是必要时进行腐蚀控制的规定。新的水过滤厂的建设始于2022年，预计将在2024年秋天完成。下一轮铅和铜合规样品将在2024年6月30日之前完成。如果分析结果表明，铅浓度超过了第90％的动作水平（0.015 mg/L），则MWAA将准备临时许可证，以提交PADEP实施腐蚀控制治疗技术。铅的健康影响（1）铅可能会导致严重的健康问题，如果从饮用水或其他来源进入您的身体。它可能会对大脑和肾脏造成损害，并可能干扰将氧气携带到身体所有部位的红细胞的产生。铅暴露的最大风险是婴儿，幼儿和孕妇。科学家将铅对大脑的影响与儿童的智商降低联系在一起。患有肾脏问题和高血压的成年人比健康的成年人更受铅的影响。铅存储在骨头中，可以在以后的生活中释放。在怀孕期间，孩子从母亲的骨骼中获得铅，这可能会影响大脑发育。
控制乌兹别克斯坦谷物加工企业废水中阳离子的微生物污染和含量
加湿和洗涤谷物是准备用于研磨的谷物，改善其食物使用程度的过程。在湿润和随后的落叶期间，谷物中发生了物理和生物学变化，因此，壳与谷物的分离促进了胚乳的较小损失。洗涤时，清洁谷物的表面，释放出沉重和轻质的杂质和微弱的颗粒，并去除微生物。要在面粉厂润湿并清洗谷物，它们使用：用冷或温水润湿谷物的机器，以便在水热处理过程中改变其物理特性；在将各种农作物加工成谷物时，在剥离或变平之前，用蒸汽润湿谷物的机器；分离的杂质的机器与流体动力学特性不同[1]。该行业生产两种类型的加湿机器：用于在滴水状态下添加水的水喷射和喷水，用于在喷雾器中添加水，以及与垂直挤压柱的混合洗衣机[2-5]。在面粉铣削行业中使用喷气机的使用使得可以与谷物量成比例地准确剂量水。但是，没有实现其表面均匀的润湿，因此需要设备以允许将潮湿的谷物混合物进行额外混合。在喷雾状态下将水添加到谷物中的机器中实现了晶粒表面的更均匀的润湿[6-8]。水喷水
水中的方法开发和验证
6化学系，Banasthali Vidyapith，Newai-304022，Rajasthan India摘要摘要一个微型，基于Quecher的，液体 - 液 - 液体提取方法，然后开发了76个Qunice same and Samame and Samame and Samame and Samame and same and Samame and same and same and same and same prigental and tandem气体色谱 - 质量仪表/20212121212122/2022/202222221221212213122/2022222222222。来自印度地区德里NCR的确定农药残留物。评估了该方法的准确性，精度，特异性，线性，可重复性，可重复性，鲁棒性，稳健性，限制和该方法的定量限制。计算每个分析物的不确定性测量。使用液态液体提取过程将样品用二氯甲烷提取。使用多个反应监测（MRM）模式，通过不同的MS参数和色谱条件来优化每种农药。在每种农药的线性回归共效率（r 2）值中，确定为0.9856- 0.9997的范围。在1、5和10 LOQ尖峰水平的87.98-119.99中发现平均回收率百分比。可以实施符合法规要求的方法性能。LOD和LOQ分别为10µg/L和30µg/L。根据Sante 11312/2021，所有农药的不确定性的扩展测量值低于平均恢复值的±50％。有机磷，杀菌剂和拟除虫菊酯是最常见的农药。在这项研究中，在MRL上方发现了12种农药（EEC理事会指令1980/778/EEC）。此外，在地下水样品中发现了现在在印度被法律禁止的迪尔德林。该方法提供了具有令人满意的选择性，灵敏度，准确性和精度的多级农药的高通量分析。
普罗逊富集的海水中（在25°C时为7 psu）
FeCl 3 (0.96 g/l stock solution) 100.00 ml H 3 BO 3 (22.4 g/l stock solution) 100.00 ml NaNO 3 (84.0 g/l stock solution) 100.00 ml Na 2 -EDTA x 2 H 2 O (25.3 g/l stock solution) 100.00 ml Sodium beta-glycerophosphate (8.0 g/l stock solution) 100.00 ml
1831a：1/2 Swes-咸水中等
土壤提取物的准备：填充1升Schott瓶中三分之一的花园或中等含量的花园或叶子土壤，但腐殖质含量不高。土壤不得含有肥料或植物保护剂。土壤提取物的成功取决于选择合适的土壤。那些粘土含量高的人通常不那么令人满意。用Milli Q水弥补至700毫升，并在24小时内两次高压灭菌1小时进行消毒。通过离心分离倒液提取物与颗粒。通过Whatman滤纸将上清液过滤到1升Schott瓶中，在121°C下持续20分钟，然后将其存储在冰箱中。准备培养基，无菌去除30 ml土壤提取物。
地下水中己唑酮的人类健康参考水平
1。hha计算的人类健康参考水平（HHRL）用于筛查己酸唑酮及其在地下水中降解的检测，使用（1）（1）来自国家健康和营养检查调查（NHANES）2005-2010数据库的饮用水急性和慢性消耗率； （2）美国环境保护署（US EPA）建立的毒理学终点。2。己唑酮及其在G3170，A，A-1，B，C，D，1和2的关注物中被认为具有同等毒性，应在同一样品中检测到它们时应求和。3。己唑酮的DPR HHRL为500亿（PPB）。己唑酮及其降解等于地下水中等于或小于500 ppb的最大残留浓度预计不会对人类健康构成风险，包括敏感的亚种群。