Режим кормления: Питание детей до года по месяцам: рекомендации, таблицы.

на основе генов 16S рРНК и mcrA . Анализ T-RFLP выполняли, как описано ранее (24).Вкратце, бактериальные гены 16S рРНК подвергали перевариванию рестрикционным ферментом либо эндонуклеазой рестрикции HaeIII, либо эндонуклеазой рестрикции MspI (New England BioLabs, Schwalbach, Германия), тогда как генов mcrA переваривали BstNI (New England BioLabs, Schwalbach, Германия). ). После очистки концевых рестрикционных фрагментов (T-RF) их ресуспендировали в формамиде HiDi, содержащем стандарт карбокси-X-родамина GeneScan-500 (Applied Biosystems, Weiterstadt, Германия) и стандарт MapMarker 1000 (Bioventures Inc., Murfreesboro, TN, USA) для анализа mcrA и бактериального гена 16S рРНК соответственно. Флуоресцентно меченые T-RF разделяли с помощью капиллярного электрофореза с автоматическим секвенатором (генетический анализатор ABI Prism 3130xl; Applied Biosystems, Weiterstadt, Германия). Данные T-RFLP сравнивали с данными для внутренних стандартов с помощью программного обеспечения GeneMapper (версия 3.7) (Applied Biosystems, Weiterstadt, Германия) и экспортировали в сценарий R, нормализовали площади пиков и фильтровали шум (σ = 5 [i .е., сигналы с низкой интенсивностью были удалены в соответствии с пятикратным стандартным отклонением набора данных]). T-RF в диапазонах размеров от 50 до 500 и от 50 до 1000 п.н. рассматривались для последующего анализа генов архейной mcrA и бактериальной 16S рРНК соответственно. Для статистического анализа наборы данных T-RFLP были сокращены путем удаления T-RF с низкой численностью (ниже 1%). Относительные содержания T-RF рассчитывались путем деления площади пика для достижения T-RF на общую площадь пика.Связывание таксономической информации с основными T-RF mcrA было выполнено с использованием последовательности и базы данных T-RFLP из предыдущих исследований нашей группы (9, 24). Пример профилей T-RFLP дублированных образцов приведен для того, чтобы показать воспроизводимость подхода T-RFLP «отпечатки пальцев» (см. Рис. S1 в дополнительном материале).

Статистический анализ. Многофакторный статистический анализ на основе веганского пакета R (версия 3.0.1) (25) был проведен на профилях T-RFLP для определения изменчивости микробных сообществ.Были применены индексы несходства Брея-Кертиса, которые включают информацию об относительной численности, в дополнение к наличию и отсутствию T-RF. Матрица многомерных различий была сокращена до двух измерений, показывающих различия между структурами сообществ выборок в виде расстояний на графике. Основные параметры процесса, коррелирующие с составом сообщества, были подобраны с использованием алгоритма envfit. Значимость отдельных параметров процесса в результатах ординации неметрического многомерного масштабирования (nMDS) была проверена с использованием теста Монте-Карло с 1000 перестановками, и только значимые параметры ( P <0.05) показаны.

Статистическая значимость различий в основных параметрах процесса между двумя реакторами была определена с использованием теста Стьюдента t . Уровень принятой статистической значимости составил значение P <0,05.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Производительность процесса. Влияние изменения режима кормления (кормление каждые 2 часа, один раз в день и каждый второй день) на производительность процесса изучали на лабораторных CSTR, питаемых DDGS.Основные параметры процесса и изотопные характеристики CH ₄ и CO ₂ отслеживались в течение 128 дней в течение четырех экспериментальных фаз (рис. 1). Во время фазы I реакторы A и B работали в идентичных условиях (они подавались один раз в день, OLR составляло 4 г VS литр ^-1 день ^-1 ) для проверки однородности двух реакторов перед переходом к следующему. фаза, где использовались разные режимы кормления. Во время фаз со II по IV реакторы A и B работали в идентичных условиях, за исключением того, что интервалы подачи различались.Характеристики реактора и данные о стационарном состоянии приведены в таблице 1. Поскольку реакторы A и B работали в идентичных условиях с ежедневной подачей во время фазы I, не было значительных различий в производительности процесса между двумя реакторами ( P > 0,05 ; Таблица 1). Этот результат демонстрирует, что рабочие характеристики обоих реакторов были почти идентичны до того, как какое-либо изменение интервалов подачи использовалось в последующих экспериментальных фазах.

Долгосрочные параметры процесса (а) и изотопные сигнатуры CH ₄ и CO ₂ (b) реакторов с DDGS, контролируемых по фазам с I по IV.Значение для бутирата представляет собой сумму концентраций n -бутирата и изобутирата. f _mc — это доля метана, полученная в результате гидрогенотрофного метаногенеза. Для данных по бутирату значения 0 указывают на то, что значения были ниже предела обнаружения.

Поскольку реактор A питался ежедневно в фазе II, как и в фазе I, характеристики процесса были почти одинаковыми в двух фазах (среднее производство биогаза и метана в фазе II, 28,7 ± 0,7 и 16,5 ± 0.4 литра _N сутки ⁻¹ соответственно; SMP и SBP во II фазе, 414 ± 10,5 и 724 ± 17,4 мл ( _N г VS ⁻¹ соответственно). Однако реактор B, питаемый каждые 2 часа, показал снижение производительности процесса (производство биогаза, производство CH ₄ , SMP и SBP, 24,7 ± 1,1 литра _N день ⁻¹ , 14,4 ± 0,6 литра _N день ⁻¹ , 363 ± 15,7 мл _N г VS ⁻¹ и 622 ± 27,0 мл _N г VS ⁻¹ соответственно).Эффективность процесса значительно ухудшилась, когда подача была изменена с ежедневной на каждые 2 часа в реакторе B. По сравнению с выходами, полученными при ежедневной загрузке, выходы метана и биогаза были значительно ниже на 14 и 16%, соответственно, в реакторе, подаваемом каждые 2 часа. h ( P <0,05). VSR составляли 61,3% ± 0,1% и 59,4% ± 0,4% для реакторов A и B, соответственно (таблица 1), что показывает статистически значимые различия в разложении органического вещества между реакторами, питаемыми ежедневно, и реакторами, питаемыми каждые 2 часа.Интересно, что не было значительных различий между реакторами A и B относительно других параметров процесса [концентрация VOA, 1,1 г литр ^-1 ; VOA / TIC, примерно 0,13 г VOA г CaCO ₃ ^-1 ; Концентрация TAN, около 3 г NH ₄ ⁺ -N литр ^-1 ; концентрация ацетата от 39 до 43 мг. литр ^-1 ; общая концентрация VFA, около 58 мг уксусной кислоты (HAc) экв., литр ^-1 ]. Среднесуточный состав биогаза оставался практически одинаковым в обоих реакторах (CH ₄ , около 58%; CO ₂ , 42%; H ₂ , от 32 до 61 частей на миллион).Однако состав биогаза и концентрация ЛЖК сильно варьировались между двумя событиями подачи в реактор, подаваемый ежедневно, тогда как они оставались постоянными в реакторе, подаваемом каждые 2 часа (см. Обсуждение).

В фазе III интервал подачи был изменен с одного раза в день на каждый второй день в реакторе A, тогда как интервал подачи в реактор B оставался неизменным с интервалом каждые 2 часа. Эффективность процесса (SBP и SMP) была почти одинаковой в реакторах, питаемых ежедневно (фаза II) и каждый второй день (фаза III) (таблица 1).С другой стороны, SBP и SMP были значительно выше примерно на 18 и 13% соответственно ( P <0,05) в реакторе, подаваемом через день, чем в реакторе, подаваемом каждые 2 часа. VSR, а также концентрации TAN, H ₂ , ацетата и общего количества VFA были значительно выше в реакторе, в который подавали каждый второй день. Более высокий уровень TAN в реакторах, в которые подается питание каждый второй день, означает, что белковая фракция DDGS лучше гидролизуется и ферментируется на последующих стадиях.Однако свободный аммиак не достиг ингибирующего уровня. Более высокий показатель VSR также указывает на лучшее разложение органического вещества в реакторе, подаваемом через день. Несмотря на значительную разницу между концентрациями общих ЛЖК и ацетата в обоих реакторах, остаточные концентрации ацетата и ЛЖК были низкими (концентрации ацетата, от 28 до 43 мг литр ^-1 ; общие концентрации ЛЖК, от 35 до 52 мг HAc экв. Литр ⁻¹ ). Это показывает, независимо от интервалов кормления, что скорость продуцирования ЛЖК ферментативными бактериями и последующая продукция ацетата ацетогенными бактериями хорошо сбалансирована со скоростью потребления ацетата через путь AM и / или синтрофического окисления ацетата (SAO).Значение pH составляло от 7,69 до 7,87 при всех режимах кормления, что является оптимальным для процесса производства биогаза (26, 27).

В фазе IV был проведен краткосрочный стресс-тест путем постепенного увеличения OLR с 4 до 11 г VS литр ^-1 день ^-1 в течение последних 10 дней рабочего периода (рис. 1). Уровень производства биогаза значительно вырос в обоих реакторах с увеличением OLR. Однако увеличение OLR привело к снижению SBP и SMP в обоих реакторах.По сравнению с SMP в установившемся состоянии в фазе III, снижение SMP в стрессовых условиях составило всего 3,6% и было больше примерно на 14% в реакторах, питаемых через день и каждые 2 часа, соответственно. Подобно SMP, SBP снижалось только на 4,8% и около 14% в реакторах, питаемых через день и каждые 2 часа, соответственно. Это указывает на то, что, несмотря на снижение SMP и SBP в обоих реакторах в условиях напряжения, реактор, питаемый каждый второй день, все еще работал намного лучше, чем реактор, питаемый каждые 2 часа.Тем не менее, оба реактора поддерживали оптимальный диапазон pH и низкую остаточную концентрацию ЛЖК в стрессовых условиях.

В дополнение к долгосрочным параметрам процесса, представленным выше, краткосрочные параметры процесса также контролировались в течение 48 часов в фазе III (рис. 2). Производство биогаза было высокодинамичным в реакторе A, в который подавали каждый второй день, при этом самая высокая скорость производства биогаза (4,6 литра _N ч ^-1 ) наблюдалась в течение 1 часа после подачи, а самая низкая скорость составляла 0.5 литров _N ч ⁻¹ непосредственно перед следующим кормлением (рис. 2а). Скорость производства биогаза в этом реакторе в течение первых 24 часов всегда была выше, чем в реакторе, подаваемом каждые 2 часа. Содержание метана в этом реакторе снизилось до минимального значения 47% в течение 4 часов после подачи и, наконец, вернулось к исходному значению 60% через 12 часов и оставалось на уровне 60% до следующего события подачи (рис. 2c). Качество газа оценивали с периодичностью до 2 ч. Это означает, что каждое измерение является результатом среднего качества газа, полученного как минимум за 2 часа, и, таким образом, качество газа в реальном времени было еще более изменчивым, чем могут показать данные измерений.Качество биогаза с точки зрения горючести было ниже в течение 4 часов после подачи из-за более низкого содержания метана в биогазе. Однако биогаз обычно хранится в течение нескольких часов во время работы полномасштабной биогазовой установки. Это позволяет смешивать биогаз с различным составом в резервуаре для хранения или в свободном пространстве перед его использованием для выработки электроэнергии в когенерационных установках (10). Таким образом, качество биогаза, поступающего на ТЭЦ, более стабильно и лучше, чем качество биогаза, произведенного в течение 4 часов после подачи.Метан, произведенный в течение одного этапа подачи (48 часов) в реактор, подаваемый через день, имел среднее содержание метана от 58 до 60% от содержания метана в реакторе, подаваемом каждые 2 часа (таблица 1). Концентрации H ₂ и общее количество ЛЖК в реакторе, подаваемом через день, значительно увеличились после кормления и достигли пиковых значений 127 ppm через 2,5 часа и 664 мг HAc в эквиваленте ^-1 через 7 часов соответственно (рис. 2c). и г). И H ​​ ₂ , и VFA вернулись к своим нормальным значениям в течение периода отсутствия кормления.Концентрации отдельных ЛЖК, таких как ацетат, пропионат и бутират, колебались в некритических диапазонах от 30 до 343, от 2 до 278 и от 0,2 до 11,5 мг на литр ^-1 , соответственно (рис. 2d и e). Значительное увеличение концентраций H ₂ и VFA после подачи в реактор, подаваемого через день, указывает на активность стадий гидролиза, ацидогенеза и ацетогенеза. С другой стороны, процесс производства биогаза был менее динамичным в реакторе B, питаемом каждые 2 часа, с узким диапазоном производительности биогаза (0.От 8 до 1,6 литров _N ч ⁻¹ ), почти постоянное содержание CH ₄ (59%), узкий диапазон концентраций общих и индивидуальных ЛЖК (общий диапазон концентраций ЛЖК, от 21 до 56 мг HAc экв. ^-1 ; диапазон концентраций ацетата от 15 до 41 мг литр ^-1 ; диапазон концентрации пропионата от 2,2 до 5,6 мг литр ^-1 ; диапазон концентрации бутирата <1,8 мг литр ^-1 ) и ниже H ₂ концентраций (диапазон от 7 до 40 ppm). Более того, в фазах I и II реактор, в котором ежедневно подается питание, также был более динамичным в отношении производства биогаза и летучих жирных кислот, чем реактор, в который подавали каждые 2 часа (данные не показаны).

Краткосрочные параметры процесса (от a до e) и сигнатуры изотопов углерода для CH ₄ и CO ₂ (f и g) для реактора A, питаемого каждый второй день, и реактора B, питаемого каждые 2 часа в фазе III . На панели b предполагается, что потребление электроэнергии будет в течение первых 12 часов после кормления, а хранение биогаза предполагается в течение периода низкой потребности в энергии (от 13 до 48 часов). L _N , литр нормированный.

Стабильные изотопные сигнатуры и метаногенные пути. Сигнатуры изотопов углерода CO ₂ и CH ₄ за 118-дневный рабочий период были получены для проб газа, отобранных непосредственно перед подачей (рис.1б). Значения δ ¹³ CH ₄ могут быть использованы для различения путей AM и HM, причем значения, показывающие большее истощение, указывают на преобладание HM (21). Как описано в разделе «Материалы и методы», изотопная сигнатура CH ₄ была использована для оценки f _mc . Интересно, что для всех режимов кормления количество δ ¹³ CH ₄ оставалось почти постоянным (от -48,2 до -51,8 ‰) на протяжении всех экспериментальных фаз. То же самое верно и для δ ¹³ CO ₂ , которое оставалось в узком диапазоне 7.От 6 до 11,4 ‰ для обоих реакторов. Расчетное значение f _mc составляло от 46 до 54% ​​для обоих реакторов, если учитывать значения, измеренные до подачи, что указывает на почти равный вклад двух путей в производство метана независимо от различных интервалов подачи.

Краткосрочные сигнатуры изотопов углерода также отслеживались в течение 48 часов во время фазы III (рис. 2f и g). Уровни δ ¹³ CH ₄ были более динамичными в реакторе A, питаемом каждый второй день, тогда как они оставались относительно постоянными в реакторе B, питаемом каждые 2 часа.В реакторе, загружаемом через день, уровни δ ¹³ CH ₄ снизились после подачи и достигли минимального значения -59,4 ‰ через 2 часа. Рассчитанное значение f _mc составило 0,75 через 2 часа, показывая, что ТМ доминировал после кормления. Последующее повышение уровня δ ¹³ CH ₄ до наивысшего значения -46,1 ‰ за 9 часов показывает переход от HM к AM с течением времени ( f _mc , 0,38 через 9 часов). В периоды отсутствия кормления между 12 и 48 часами, CH ₄ продуцировался обоими путями ( f _mc диапазон, 0.41 до 0,49). Истощение и обогащение ¹³ C CH ₄ в течение 2 часов и позже сильно коррелировали с увеличением уровней H ₂ и ацетата в эти периоды, соответственно (рис. 2c и d). Поскольку H ₂ является субстратом для HM, а ацетат является субстратом для AM, временное изменение уровней δ ¹³ CH ₄ (следовательно, метаногенез) отражает доступность субстрата. Незначительное истощение ¹³ C CO ₂ от 9.От 0 до 6,3 через 6 часов может отражать разбавление пула бикарбоната вновь произведенным CO ₂ на стадиях гидролиза / ферментации. Эти временные тенденции в изотопных сигнатурах не наблюдались в реакторе B, питаемом каждые 2 часа. Поскольку уровни H ₂ и ацетата оставались стабильными после подачи, уровни δ ¹³ CH ₄ и δ ¹³ CO ₂ в реакторе, подаваемом каждые 2 часа, практически не изменялись после подачи, что указывает на менее динамичный характер. процесса.Эти два пути почти в равной степени способствовали производству метана в этом реакторе (диапазон f _mc , от 0,41 до 0,49). Мы рассчитали среднее количество метана, произведенного посредством ТМ между двумя кормлениями (в течение 48 часов), умножив значения f _mc (Рис. 2g) на уровень производства биогаза (Рис. 2a). Результат показал, что независимо от динамики метаногенеза в реакторе, питаемом через день, в среднем около 47% CH ₄ было произведено через ТМ в обоих реакторах.

Структура микробного сообщества. Структура сообщества бактерий и метаногенных архей изучалась с использованием профилей T-RFLP для 16S рРНК и функциональных генов mcrA и mrtA соответственно. Члены сообщества с относительной численностью 1% или менее были исключены из анализа T-RFLP. Как показано на рис. 3, разнообразие метаногенов во всех реакторах практически не зависело от различных режимов кормления, и это можно описать как доминирование рода Methanosarcina (69-83%), за которым следует род Methanobacterium (11 до 31%).Низкая численность рода Methanoculleus наблюдалась в фазах I и III. Представители рода Methanosaeta были обнаружены несколько раз с очень низкой численностью. Более того, T-RF обнаружили незначительный вклад других метаногенов, не соответствующих последовательностям клонов в нашей базе данных.

T-RFLP функциональных генов mcrA и mrtA , описывающих структуру метаногенного сообщества. Названия образцов состоят из цифр и букв: заглавные буквы (A и B) относятся к реакторам A и B, числа рядом с заглавными буквами указывают фазы (от 1 до 3 обозначают фазы с I по III, соответственно), а числа после дефиса обозначены моменты времени отбора проб (числа от 1 до 5 обозначают пробы, собранные в дни 16, 29, 37, 59 и 81, соответственно).Mb, Methanobacterium; Msae, Methanosaeta; Mc, Methanoculleus; Msar, Methanosarcina. Цифры в ключе относятся к размеру TRF (в базах).

Полученные бактериальные профили T-RFLP всех реакторов характеризовались большим количеством различных пиков и более разнообразными и разнообразными бактериальными группами (см. Рис. S2 в дополнительном материале). Фигуры S2a и b в дополнительном материале показывают паттерны T-RF, определенные с помощью рестрикционных эндонуклеазных ферментов HaeIII и MspI, соответственно.Всего наблюдали 37 и 43 различных T-RF с использованием ферментов HaeIII и MspI, соответственно. В целом набор данных HaeIII дал картину, аналогичную полученной с набором данных MspI.

Дальнейшее понимание взаимосвязи между наблюдаемыми структурами бактериального сообщества и параметрами реактора (pH; ОКЧ, общие концентрации ЛЖК, ацетата, пропионата и бутирата; SBP; VSR; содержание и производство CH ₄ ; содержание CO ₂ ; Концентрация H ₂ ; уровень производства биогаза; концентрация VOA; и соотношение VOA / TIC) было исследовано более подробно с помощью многомерного анализа (рис.4). Структура бактериального сообщества была исследована на основе в общей сложности 14 образцов (по 7 образцов для каждого реактора), собранных в шести различных точках отбора проб на этапах с I по III (две разные точки отбора проб для каждой фазы) и одной точке отбора проб на этапе IV. Динамика сообществ была аналогичной в наборах данных HaeIII и MspI, но корреляция с параметрами реактора была не такой сильной в случае набора данных MspI. За исключением фазы I, наблюдалась четкая сегрегация между структурами бактериального сообщества двух реакторов, питаемых при разных режимах питания.Результаты для образцов, собранных из двух реакторов в фазе I, сгруппированы вместе, поскольку они работали в идентичных условиях. Четкое разделение результатов для двух реакторов во время фаз II — IV и группирование результатов для двух реакторов во время фазы I показало, что на структуру бактериального сообщества явно повлияло изменение режима питания. Более того, структуры сообществ для образцов из одного и того же режима питания с течением времени были более похожи друг на друга, чем для образцов из того же реактора, питавшихся с разными режимами питания.Статистическое сравнение структуры бактериального сообщества и параметров реактора показало, что наблюдаемые паттерны T-RFLP (полученные с использованием фермента HaeIII) лучше всего объясняются разницей в концентрациях TAN и H ₂ и значениях pH (статистически высокодостоверно , P <0,01), а также по САД и концентрациям общих ЛЖК и ацетата в некоторой степени (статистически значимо, P <0,05). С другой стороны, значение pH и концентрации H ₂ , ОКЧ, общего количества ЛЖК и ацетата были относительно основными параметрами реактора ( P <0.05), объясняющие наблюдаемые паттерны бактериального сообщества (полученные с использованием фермента MspI).

Неметрическое многомерное масштабирование (nMDS) данных бактериального сообщества T-RFLP для 14 образцов, собранных из двух реакторов с DDGS (реакторы A и B) по фазам с I по IV с ограничением HaeIII (A) и MspI (B) ферментное пищеварение. Статистически значимые ( P <0,01) и значимые ( P <0,05) параметры реактора, коррелирующие со структурами сообществ, показаны синими и сплошными стрелками пурпурного цвета соответственно.Направление стрелок показывает соответствие структурам сообщества, а длина стрелок указывает силу корреляции с осью ординации. Пробы из реакторов A и B обозначены открытыми кружками и треугольниками, соответственно, и отображается название варочного котла. Названия образцов состоят из цифр и букв: заглавные буквы (A и B) относятся к реакторам A и B, числа рядом с заглавными буквами указывают фазы (с 1 по 4 обозначают фазы с I по IV соответственно), а числа после дефиса обозначены моменты времени отбора проб (числа от 1 до 7 обозначают пробы, собранные в дни 16, 29, 37, 59, 81, 107 и 115, соответственно).

ОБСУЖДЕНИЕ

С момента недавнего внедрения концепции гибкого производства биогаза комплексное исследование, в котором рассматривается влияние гибкого производства биогаза на производительность процесса, микробное сообщество и метаногенез, еще не опубликовано. Настоящее исследование рассматривает возможность управления кормлением как стратегию гибкого производства биогаза в CSTR, питаемых DDGS. Кроме того, также оценивалось влияние изменения интервалов кормления на процесс производства биогаза, структуру микробного сообщества и метаногенез.Результаты показывают, что менее частая подача большего количества субстрата за один раз при сохранении того же самого общего OLR приводила к более высокому уровню производства биогаза сразу после кормления и что кормление можно было остановить по крайней мере на 2 дня в период низкой потребности в энергии. По сравнению с обычными более частыми режимами кормления, менее частые режимы кормления обеспечивали гибкое производство биогаза с более высокой эффективностью процесса и улучшенной стабильностью процесса. Кроме того, изменение интервалов кормления влияло на состав бактериального сообщества, тогда как метаногенные сообщества оставались стабильными.

Наши результаты показывают, что изменение режима кормления с более частого кормления на менее частое при сохранении того же общего OLR приводит к производству большего количества биогаза после кормления и меньшего количества биогаза в период отсутствия кормления, что указывает на пригодность последний для гибкого производства биогаза. Наши результаты также показали, что H ₂ и ЛЖК накапливались как продукты стадии ферментации после кормления, но возвращались к нормальным уровням в период отсутствия кормления.Такая зависящая от времени динамика количества продуктов ферментации также отражалась в значениях δ ¹³ CH ₄ как результат временных изменений в метаногенезе. Наши результаты согласуются с результатами более раннего исследования, в котором менее частое кормление привело к временному накоплению ЛЖК после кормления и последующему снижению уровня ЛЖК до нормального уровня перед следующим кормлением (9). Mauky et al. также наблюдали кратковременное повышение уровней ЛЖК после кормления, но в течение длительного периода эксплуатации не происходило накопления в CSTR, которые потребляли реже (10), что указывает на то, что на долгосрочную стабильность процесса производства биогаза не влияла гибкость производство биогаза.

Еще одним ключевым выводом этого исследования была повышенная эффективность процесса (более высокие выходы метана и биогаза до 14 и 18%, соответственно) и более высокая устойчивость реактора с менее частой загрузкой к перегрузке субстрата по сравнению с эффективностью процесса и устойчивостью к перегрузка субстрата обычного реактора с более частой загрузкой. Наши результаты согласуются с результатами предыдущего исследования, в котором реактор с меньшей загрузкой, по-видимому, имел более высокую степень функциональной стабильности и даже большую устойчивость к органической ударной нагрузке (12).Улучшение рабочих характеристик процесса в реакторе с менее частой загрузкой не было связано с экспериментальными ошибками и ошибками измерений, так как начальные условия в реакторе были почти идентичными и счетчики газа работали правильно. Вместо этого можно предоставить два возможных объяснения того, почему эффективность процесса различалась при разных интервалах подачи. Поскольку ЛЖК не накапливались в течение длительного периода работы ни в одном из реакторов, разница в выходах метана определялась первыми двумя стадиями анаэробного сбраживания (стадиями гидролиза и ацидогенеза).Одна из возможностей заключается в разнице в среднем времени, которое только что добавленный субстрат проводит в реакторе до того, как вытекающий поток будет забран из реактора. Для реакторов, питаемых ежедневно, через день и каждые 2 часа, стоки удаляли один раз в день и с 2-дневными и 2-часовыми интервалами, соответственно. Это означает, что для субстрата, содержащего как медленно, так и быстро разлагаемые фракции, была высокая вероятность того, что медленно разлагаемая фракция субстрата будет частично удалена до того, как разложение будет завершено в реакторе, подаваемом каждые 2 часа, тогда как у медленно разлагаемой фракции было больше времени. перед тем, как его вынули из реакторов, подаваемых ежедневно и через день, что может дать значительное время для дальнейшего разложения субстрата.Это возможное объяснение, основанное на том факте, что химический состав твердых частиц субстратов, таких как DDGS, кукурузный силос и другие твердые сельскохозяйственные отходы, как правило, неоднороден, и такие субстраты содержат как быстро разлагаемые, так и медленно разлагаемые фракции (28-30 ). Тем не менее, необходимы дальнейшие исследования для определения скорости гидролиза DDGS в реакторах периодического действия и состава быстро и медленно разлагаемых фракций.

Второе объяснение заключается в том, что изменение интервала кормления могло привести к изменению окружающей среды, которая способствовала росту и активности бактерий.Наши результаты показывают, что произошли изменения в бактериальном сообществе, концентрации TAN и VSR при разных режимах кормления. Более того, реактор с менее частой загрузкой показал высокодинамичную среду, связанную с кратковременным накоплением продуктов ферментации (ЛЖК, H ₂ / CO ₂ ) и временным изменением рН по сравнению с характеристиками менее динамичного реактора, питаемого каждый раз. 2 ч. Такая динамическая среда была также подтверждена кратковременными измерениями изотопов, показывающими временные изменения в путях метаногенеза.Изменения в структуре бактериального сообщества при трех режимах кормления лучше всего коррелировали с различиями в концентрациях TAN и H ₂ и значениях pH, как показал многомерный анализ профилей T-RFLP. Динамическая среда внутри реактора с менее частой загрузкой может предоставить больше функциональных ниш для гидролизующих и ацидогенных бактерий, чтобы они могли эффективно расти и разлагать DDGS. Было показано, что различные значения pH, окислительно-восстановительный потенциал и концентрации продуктов ферментации влияют на рост и активность ферментирующих микроорганизмов (30).Более высокая концентрация TAN в реакторе с менее частой загрузкой, чем в реакторе с более частой загрузкой, также указывает на более полное разложение DDGS, поскольку TAN является продуктом ферментации белка. Более того, в этом реакторе наблюдался более высокий VSR, что также указывает на улучшенное разложение DDGS в реакторе с менее частой загрузкой. Тем не менее наблюдаемые более высокие выходы биогаза и метана в реакторе с менее часто подаваемым DDGS нельзя распространить на реакторы, работающие с другими субстратами.Поскольку разные субстраты имеют разные пропорции медленно и легко разлагаемых фракций, необходимы дальнейшие исследования для улучшения нашего понимания эффективности процесса в реакторах, питаемых с разными субстратами и с разными интервалами подачи.

Состав бактериального сообщества менялся при разных режимах питания, тогда как метаногены оставались стабильными в наших реакторах с DDGS. Наши результаты согласуются с выводами предыдущих исследований, в которых состав метаногенного сообщества оставался стабильным в реакторах, питаемых ежедневно и каждый второй день, тогда как бактериальное сообщество существенно отличалось с более высокими уровнями динамики в последних (12).Более того, независимо от интервалов кормления наблюдалось более высокое разнообразие бактериального сообщества, чем сообщество метаногена. Это неудивительно, поскольку бактерии участвуют в нескольких стадиях деградации биомассы от гидролиза до ацетогенеза, тогда как метаногены отвечают только за производство метана. Отсутствие или низкая численность Methanosaeta, но преобладание Methanosarcina во всех реакторах с DDGS, несмотря на разницу в режимах питания, может быть связано с относительно высокими уровнями TAN в этих реакторах (2.От 6 до 3,6 г NH ₄ ⁺ -N литр ^-1 ) (31–33). Хорошо известно, что Methanosarcina и гидрогенотрофные метаногены более устойчивы к более высоким уровням аммиака (33), тогда как представители рода Methanosaeta чувствительны к аммиаку (33) и больше не могут быть обнаружены при концентрациях TAN, превышающих 2,5 г NH ₄ ⁺ -N литр ^-1 (26, 34).

Подобно нашим выводам, ранее было показано, что реакторы, питаемые DDGS, с преобладанием Methanosarcina работали при высоком OLR 5 г VS литр ^-1 день ^-1 с концентрацией TAN 2.94 г NH ₄ ⁺ -N литр ^-1 , тогда как Methanosaeta доминировала с низким OLR 2 г VS литр ^-1 день ^-1 с концентрацией TAN 1,82 г NH ₄ ⁺ -Н литр ^-1 (18). Ранее было показано, что высокий уровень TAN ингибирует AM в пользу продукции метана посредством SAO, связанного с HM (31, 32). У нас нет прямых доказательств наличия SAO в наших реакторах с DDGS, но в предыдущих исследованиях наблюдались относительно высокие уровни Methanosarcina в процессах с преобладанием SAO (33, 35–37).Поскольку при стандартных условиях SAO является эндергоническим, гидрогенотрофные организмы Methanobacterium могут участвовать в снижении парциального давления H ₂ до уровня, при котором SAO является энергетически выгодным. Синтрофные ацетатокисляющие бактерии (SAOB), способные к SAO, были обнаружены в лабораторных мезофильных CSTR с высокими концентрациями аммиака (37) и в промышленных мезофильных или термофильных CSTR (38). Другое недавнее открытие также показало, что высокие уровни аммиака в мезофильных варочных котлах свиней вызывают переход от AM к SAO, и последний осуществляется динамичным и гетерогенным сообществом с этой метаболической способностью, а не известными определенными культурами SAOB (39).Дальнейшие исследования идентичности бактериальных сообществ в наших реакторах с питанием от DDGS позволят лучше понять роль каждой функциональной группы в бактериальном сообществе.

Практическое значение этого исследования состоит в том, что при менее частом кормлении можно производить больше биогаза в течение нескольких часов после события кормления, чтобы удовлетворить высокий спрос на энергию, а в период низкого спроса на энергию кормление можно прекратить как минимум на 2 дня. В реакторе, питаемом каждый второй день, почти 50% всего биогаза, произведенного за один этап подачи, было произведено в течение первых 12 часов, тогда как только 25% биогаза было произведено в течение того же периода времени в реакторе, подаваемом каждые 2 часа. (Рис.2б). Если предполагается спрос на электроэнергию в течение первых 12 часов после подачи питания в реактор через каждые вторые сутки и предполагается отсутствие потребности в энергии между 13 и 48 часами, тогда от 50% до 75% биогаза, вырабатываемого через 12 часов реакторами, питаемыми каждые второй день и 2 ч соответственно необходимо хранить с перерывами. Этот упрощенный расчет показывает, что более длительные интервалы кормления (например, кормление каждый второй день) могут позволить либо более гибкую возможность производства электроэнергии, либо более низкий спрос на емкость хранения, что, таким образом, обеспечит экономию за счет исключения необходимости дополнительных инвестиций в емкость хранения.Для практической реализации необходимо рассмотреть более точные расчеты и различные сценарии (10). С практической точки зрения, менее частая подача может обеспечить более легкую работу установки и механическую стабильность из-за возможности использования ручной и менее частой подачи, но требует дальнейших исследований о ее преимуществах для полномасштабных биогазовых установок.

В заключение, это исследование демонстрирует, что гибкое производство биогаза, которое адаптирует выработку биогаза к потребностям в энергии, можно регулировать путем менее частой подачи, не влияя на долгосрочную стабильность процесса.В дополнение к гибкости, значительно более высокий выход метана и улучшенная стабильность процесса против органической перегрузки были достигнуты за счет более редкой подачи. Метаногенное сообщество оставалось стабильным при различных режимах питания, в то время как временные изменения изотопного состава метана отражали изменение активности метаногенов в реакторах, в которые подавались реже. Состав бактериального сообщества варьировался между реакторами, питаемыми через разные промежутки времени, и эти изменения сильно коррелировали с различием в некоторых параметрах процесса.Тем не менее, необходимы дальнейшие исследования, чтобы продемонстрировать преимущества менее частого режима подачи в крупномасштабных реакторах, в которых используется DDGS, а также в реакторах, в которых используются другие субстраты.

БЛАГОДАРНОСТИ

Мы благодарны Маттиасу Гере и Урсуле Гюнтер за их поддержку в лаборатории изотопов Отделения изотопной биогеохимии.

• Copyright © 2016, Американское общество микробиологии. Все права защищены.

Влияние рациона питания и режима кормления на рост и воспроизводство морского ежа Strongylocentrotus droebachiensis

Для определения влияния рациона питания и режима кормления на рост и размножение Strongylocentrotus droebachiensis (Müller), морских ежей в лабораторных аквариумах использовали кормили ламинарию ( Laminaria longicruris ), получавшую либо высокий (H, ad libidum ежедневно), либо низкий (L, ad libidum 1 день ^-1 ) рацион в два последовательных 12-недельных интервала в течение репродуктивного периода.После 24 недель ежи, получавшие высокий рацион постоянно (HH) или только последние 12 недель (LH), имели значительно больший средний индекс гонад [(масса гонад / общая масса тела) × 100] и вес тела, чем ежи, получавшие низкий рацион. рацион постоянно (LL) или только в течение последних 12 недель (HL). У ежей, получавших лечение HL, гонадный индекс был значительно выше, чем у ежей, получавших лечение LL; не было значительной разницы в индексе гонад между лечением ЛГ и ГГ. У самок в конце эксперимента гонадный индекс был выше, чем у самцов, получавших низкий рацион (LL и HL); не было значительных различий между полами при лечении с высоким рационом (ЛГ, ДГ).Гаметогенез продолжал созревать при всех обработках, и некоторые особи нерестились в конце эксперимента. У самок, получавших лечение с высоким рационом (ДГ и ЛГ), в яичниках была большая доля питательных фагоцитов, чем у самок, получавших лечение с низким рационом, но не было никакого эффекта от лечения кормлением на размер ооцитов или яйцеклетки. Обработка кормлением не влияла на относительное количество питательных фагоцитов в семенниках, хотя доля сперматоцитов была выше (а доля сперматозоидов ниже) при использовании высокого рациона, чем при лечении с низким рационом.У ежей, получавших лечение с высоким рационом, в конце эксперимента был более низкий средний индекс высоты челюсти [(высота челюсти / испытательный диаметр) × 100] и больший средний испытательный диаметр, чем у ежей, получавших лечение с низким рационом, хотя эти различия не были статистически значимыми. . Скорость кормления водорослей в конце эксперимента была значительно выше для ежей в условиях низкого рациона, чем в режимах лечения с высоким рационом. Наши экспериментальные результаты показывают, что даже относительно низкие рационы ламинарии поддерживают рост соматики и гонад у S.Дрёбахиенсис . Увеличение количества водорослей, особенно в период активного гаметогенеза, приводит к максимальным темпам роста и воспроизводства. Эти результаты предполагают, что популяции S. droebachiensis в пустошах могут получать значительную часть своего питания от дрейфующих водорослей, что может способствовать их сохранению в этих местообитаниях. Они также объясняют большой размер тела, высокую репродуктивную способность и плодовитость ежей, пасущихся на грядках из водорослей.