工业园区水环境中氨氧化菌的构成及其在氨氮转化中的作用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51178002
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E1007.环境污染治理与修复
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

我国工业的集约化快速发展使区域环境面临巨大压力,在已严格控制COD排放总量的前提下,水环境中氨氮超标问题日趋突出,氨氮被列为"十二五"期间新的减排指标。氨氧化是水体脱氮的关键步骤,包括氨氧化细菌、氨氧化古菌、厌氧氨氧化菌及异养硝化菌的4类氨氧化菌在氨氮转化中发挥着重要作用,水生态系统中氨氧化菌的构成及对环境因子的响应决定了氨氮转化的总进程和效率。本项目拟在我国经济活跃的长江三角洲地区,选择杭州湾上虞工业园区为研究对象,联合使用分子生态技术与环境学手段,对园区内的废水、污泥及纳污海域连续采样和监测,考察氨氮微生物转化途径及调控机理,重点研究不同环境条件下氨氧化菌的种群构成及各类菌对氨氮转化的贡献,综合评价园区对周边水体的生态影响以及微生物种群对污染的适应性变化。研究将揭示污水处理的人工环境和受人为干扰的自然环境中氨氮转化机制,为有效削减工业园区氨氮排放总量和控制水体富营养化提供科学依据。

结项摘要

项目团队通过定量PCR、焦磷酸测序、稳定同位素探针等技术分析了工业园区废水处理系统和纳污海域中微生物群落,特别是氨氧化菌群结构;结合水体、沉积物理化性质和其他环境因子指标分析,探究了工业园区废水排放对纳污海域微生物群落的生态影响,重点探讨了不同氨氮污染水平下氨氧化菌群的群落差异、活性变化及对氮循环过程的贡献。主要研究发现和结论有:.1)采集上虞工业园区内典型行业的废水处理系统、园区废水集中处理的污水处理厂的活性污泥以及杭州湾内纳污区域的沉积物,从水流向关系的角度,进行了微生物群落结构的比较。结果显示,废水处理系统活性污泥比杭州湾沉积物具有更高的生物量,而两类样品中细菌数量均高于古菌数量;废水处理系统中氨氧化古菌(AOA)数量极低,氨氧化细菌(AOB)的数量远高于AOA,是氨氧化菌群的主体;而杭州湾沉积物中AOA、AOB数量接近;废水流向关系对样品间细菌群落结构相似性的影响更明显;陆源污染输入对纳污区域AOB群落结构的影响更明显。.2)对纳污区域沉积物的微生物群落结构进行时空差异的分析。结果显示,纳污区域的微生物群落结构,包括氨氧化菌群落结构,存在明显的季节差异,而纳污区域内各位点微生物群落结构之间保持较高的相似度;细菌的主要群落为Betaproteobacteria、Alphaproteobacteria,与温度表现出很强的正相关性,而与水体COD呈现很强的负相关性;主要的古菌群落为Marine_Group_I,与温度表现出一定的负相关性;Nitrosomonas-like簇、Nitrosomonas Nitrosa簇、Nitrosomonas europaea簇是主要的AOB群落,Nitrosopumilus是AOA群落结构中最主要的类群;水体氨氮浓度的提高可能使纳污区域AOA在氨氧化菌群中的比例得到提高。.3)通过构建不同氨氮浓度模拟培养体系结合稳定同位素探针技术,揭示了水体氨氮浓度对纳污区域沉积物中氨氧化菌群结构影响的规律,即在贫氨氮条件下(≤0.1 mg/L),沉积物中AOA的氨氧化活性高于AOB,是氨氧化作用的主要菌群;氨氮浓度升高(≥2 mg/L)能极大地刺激AOB的生长和氨氧化活性,使其成为沉积物中氨氧化的主体,而AOA的氨氧化活性在较高氨氮浓度下受到抑制。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(0)
细菌硝酸盐异化还原成铵过程及其在河口生态系统中的潜在地位与影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    微生物学通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陶怡乐;温东辉
  • 通讯作者:
    温东辉
Bioaugmentation with pyridine-degrading bacterium in an MBR treating pharmaceutical wastewater
在 MBR 处理制药废水中使用吡啶降解菌进行生物强化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Environmental Sciences
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Zhang, Jing;Xiong, Ruilin;Liu, Rui;Chen, Lujun
  • 通讯作者:
    Chen, Lujun
Abundance of ammonia-oxidizing bacteria and archaea in industrial and domestic wastewater treatment systems
工业和生活废水处理系统中氨氧化细菌和古细菌的丰度
  • DOI:
    10.1111/j.1574-6941.2012.01296.x
  • 发表时间:
    2012-05-01
  • 期刊:
    FEMS MICROBIOLOGY ECOLOGY
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Bai, Yaohui;Sun, Qinghua;Tang, Xiaoyan
  • 通讯作者:
    Tang, Xiaoyan
Ammonia-oxidizing bacteria and archaea in wastewater treatment plant sludge and nearby coastal sediment in an industrial area in China
中国某工业区污水处理厂污泥及附近沿海沉积物中的氨氧化细菌和古细菌
  • DOI:
    10.1007/s00253-014-6352-9
  • 发表时间:
    2015-01
  • 期刊:
    Applied Microbiology and Biotechnology
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Sun, Renhua;Dai, Tianjiao;Tian, Jinping;Wen, Donghui
  • 通讯作者:
    Wen, Donghui
Ammoniamanipulates the ammonia-oxidizing archaea and bacteria in the coastalsediment-seawater microcosms
氨操纵沿海沉积物-海水微观世界中的氨氧化古菌和细菌
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Applied Microbiology and Biotechnology
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Chen, Lujun;Dai, Tianjiao;Sun, Renhua;Wen, Donghui
  • 通讯作者:
    Wen, Donghui

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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李琪琳

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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