2018-12-06
正文
最近，派森诺生物与山东师范大学合作，在《Chemical Engineering Journal》（影响因子6.735）再次发表论文，结合人工湿地与微生物燃料电池技术，构建新型污水处理模型，并利用高通量测序技术和PICRUSt代谢功能预测分析，研究了人工湿地微生物燃料电池中微生物群落的变化和产电性能。
研究背景
近年来，人工湿地（CW）已经被成功运用到了生活污水、渗滤液、降雨径流和工业废水的二次加工处理中，且因其成本低，易操作的特点，正被广泛研究与应用中。而CW正好能为微生物燃料电池（MFC）提供所需的氧化还原条件，厌氧阳极和好氧阴极，因此，目前的研究认为，CW与MFC技术的结合，是一种获取生物能源的经济有效的方法，有望成为一种新型的废水处理技术。
不过，目前在CW-MFC系统的研究中，主要关注在pH、植被类型和有机基质对系统的影响，鲜少有关于与污染物去除和发电有关的功能微生物的群落结构，以及微生物群落结构对CW-MFC系统性能影响的研究。化学活性细菌（EAB）通常被认为是导致CW-MFC系统中微生物群落结构改变与生物电波动的主要因素，因此，研究微生物的分布有助于更好的了解CW-MFC系统中生物能源的产生和生物降解机制。
研究目的
研究CW-MFC和CW系统中生物能源产生、水质净化效率和微生物群落结构的关系。
研究方法
测序技术：Illumina MiSeq高通量测序平台
测序模式：微生物组细菌16S rRNA基因V4-V5区测序
实验对象：污泥
实验设计
利用有机玻璃制作如图1所示的两个反应装置（直径20 cm，高55 cm），反应装置里的基质为石英砂、陶粒、活性污泥和活性炭的混合物，种植的植物为芦苇，添加植物正常生长发育所需的微量元素，并将合成废水加入装置中模拟河流污水。
其中，河流污水的组成为：蔗糖（53.483 mg/L），硫酸铵（37.714 mg/L），硝酸钾（50.500 mg/L）和磷酸二氢钾（6.581 mg/L）。
实验开始后，一方面，利用水泵，将模拟废水从进水口泵入两个装置中，每三天收集一次进水口与出水口处的水体样本，测定水质指标：铵态氮（NH4+-N）、总磷（TP）、总氮（TN）、化学需氧量（COD）。同时，每十分钟监测一次电阻器两端的振荡电压，记录电压后根据欧姆定律计算电流与电功率数据。
另一方面，收集污泥样本，并通过高通量测序技术研究污泥样本中的菌群结构变化，污泥样本的取样信息与表1所示。
图1：实验所用反应装置
（A：沙；B：活性炭；C和E：砂和陶粒和混合物；D：污泥和活性炭的混合物；F：水层；G：污水；H：入水口；I：铜线；J：电阻；K：万用表；L：泵；M：钛网）
表1：污泥样本取样信息
研究结果
污水处理能力
研究检测了两个系统中的COD，NH3-N，TN和TP，并分析了每种指标的平均去除率。检测结果如图2所示，CW-MFC系统的污水处理能力总体上要好于CW系统。
图2：CW-MFC和CW系统中，COD、NH3-N、TN和TP随时间变化的去除率
生物电产生能力
本研究中，CW-MFC系统中种植的植物为芦苇，作者将CW-MFC的产电能力与其它研究中种植物为灯芯草的CW-MFC系统进行了比较，发现，芦苇CW-MFC系统的产电能力（平均电压为265.77 ± 12.66 mV）（图3）要远优于灯芯草CW-MFC系统（0.182 ± 0.029 V）。
图4为芦苇CW-MFC系统中的偏振曲线和功率密度曲线，其中，最高功率密度值为3714.08 mW·m−2，对应的电流密度为16.63 mA·m−2，显著高于其它研究中种植物为香蒲的CW-MFC系统（21.53 mW·m−2）。
图3：种植了芦苇的CW_MFC的生物电产生能力
图4：种植了芦苇的CW-MFC系统的偏振曲线和功率密度曲线
微生物群落变化
Alpha多样性分析显示（表2），CW-MFC系统中的微生物的多样性与群落均匀度都要高于CW系统，并且CW-MFC系统中，阳极的微生物均匀度与丰度是最高的。同时，CW-MFC（C）组样本中的Chao1指数和ACE指数都要高于CW组和Control组。这表明微生物燃料电池可能会提高CW-MFC系统中的微生物多样性。
不同分类水平上，各反应装置中的微生物群落组成如图5所示，可以看出，两个装置中微生物群落的物种组成具有明显差异。
在门水平上，CW-MFC系统中丰度最高的细菌门类为Proteobacteria，在CW-MFC（C）和CW-MFC（A）中分别为60.39%和49.69%，几乎是对照组样本中Proteobacteria 的两倍。CW系统中丰度最高的是Bacteroidetes，其次是Proteobacteria。
在纲水平上，CW-MFC系统中的主要细菌类群为Betaproteobacteria，Gammaproteobacteria 和Alphaproteobacteria，而CM系统中主要是Bacteroidia，在CW（C）和CW（A）中的相对丰度分别为41.31%和40.70%。属水平上，CW-MFC（C）中Silanimonas 的相对丰度为15.46，几乎是其它样本中该属对应丰度的3至4倍。作为厌氧氨氧化菌的Planctomyces 在CW-MFC（A）的丰度最高，为2.82%。
表2：各组样本中微生物的多样性指数
图5：门、纲、目、科、属水平上，两个反应装置中的微生物群落组成
（C：阴极，A：阳极）
微生物群落功能分析
CW-MFC（A）中，氨氧化细菌（AOB）、亚硝酸盐氧化细菌（NOB）和厌氧氨氧化菌类功能性微生物的含量最高；CW-MFC（C）中，反硝化细菌（DNB）、硝态氮异化还原成铵（DNRA）和电化学活性细菌（EAB）类功能性微生物含量都显著高于其它组样品，这表明，CW-MFC系统的氮磷去除能力和发电能力都显著高于CW系统（P<0.05）。
表2：每组样本中的功能微生物含量
代谢功能预测分析结果显示（图6），在所有样本中，关于氨基酸代谢与碳水化合物代谢有关的功能基因在整个预测结果里占主要地位，且在Control、CW和CW-MFC中有显著差异，其中，CW-MFC系统中关于氨基酸代谢与碳水化合物代谢有关的功能基因丰度要显著低于CW系统。
同时，CW-MFC系统中与能量代谢有关的功能基因含量显著高于CW系统。氨基酸代谢和碳水化合物代谢都与碳水化合物的降解有关，即这些过程可能会与污水降解中的有机质有关系，即在CW-MFC系统中，与污水治理有关的功能微生物群落减少了，但微生物电的产生能力却有所增强，其中，能量代谢基因和能量的转换与代谢有关，这代表CW-MFC系统中，有更多的生物质能被转换为了电能。因此，CW-MFC系统中的能量代谢会显著高于Control和CW系统。
图6：代谢功能预测分析结果
总结
本文结合人工湿地技术、微生物燃料电池技术与高通量测序技术，研究了闭合环路的CW-MFC和CW在连续运转模式下，CW-MFC的产电性能，比较了CW-MFC和CW设备的污水处理能力，分析了CW-MFC和CW系统中生物能源产生、水质净化效率和微生物群落结构的关系，并得到以下结论：
①CW-MFC系统不仅比CW系统的污水净化能力更强，还具有很好的产电性能；
②CW-MFC系统中的微生物群落多样性与丰度都高于CW系统；
③CW-MFC阳极中数目最多的是氨氧化菌、亚硝酸氧化菌和厌氧氨氧化菌；
④CW-MFC阴极中反硝化菌、硝态氮异化还原成铵和电化学活性细菌阴极显著高于其他组（P＜0.05）。
本研究的测序和部分数据分析工作由上海派森诺生物科技股份有限公司完成。
文章索引
Fei Xu， Fu-qian Cao， Qiang Kong， et al. Electricity production and evolution of microbial community in the constructed wetland-microbial fuel cell. Chemical Engineering Journal.2018.
