2023-11-10
图1 DOMFC和数据融合系统。(A)数据采集和分析系统。(B)DOMFC装配工艺示意图。(C)上流反应器用于实验室实验。(D)DOMFC在实验室中的实际操作。(E)使用DOMFC进行现场测试
最近，四川大学在《Chemical Engineering Journal》发表了题为“Fast deployable real-time bioelectric dissolved oxygen sensor based on a multi-source data fusion approach”的论文。文中指出研究团队开发了一种基于集成无腔室微生物燃料电池(DOMFC)为核心，树莓派微型计算机为数据采集系统的溶解氧（DO）生物传感器。通过利用电化学、显微镜和微生物组学技术深入研究了该新方法的操作机制。同时，这项研究证明了结合生物电化学和多源数据融合技术来精确监测溶解氧的鲁棒性和实用性，并有望建立一个示范性的、可现场部署的DO监测系统和网络平台。
01、研究背景
溶解氧（DO）是决定天然水体和人工水体水质的关键环境参数。富营养化和极端气候会导致自然水域中DO的急剧减少，对生物代谢和水的自净化过程产生不利影响，并对水生生态系统造成不可逆转的损害。废水处理设施经常采用广泛的持续曝气，以保持DO水平，确保高需氧微生物代谢活动，并保证废水质量。因此，一种可部署的低成本传感器系统，可以实时获取多深度DO数据，将适用于快速水质分析和废水处理优化。商用的DO传感器主要基于电化学或荧光猝灭原理和技术。通过电化学传感器对DO的监测依赖于电极的氧化还原产生的电流。然而，电解质和细胞膜在恶劣的操作条件下容易被污染，因此需要经常的常规更换。相比之下，基于荧光猝灭的DO传感器具有无电解质和精度高的优点。然而，它往往很昂贵，而且不适合更大规模的实施。基于此本研究开发了一种基于集成无腔室微生物燃料电池(DOMFC)为核心，树莓派微型计算机为数据采集系统的溶解氧（DO）生物传感器。
02、研究方法
测序方法：16S rRNA基因V3-V4区
测序平台： Illumina Novaseq PE250
03、研究结果
1、DOMFC操作性能
首先学者对实时检测的生物电溶解氧感受器进行测试，测试结果（图2A）发现，感受器在稳定30分钟后，电压达到0.867V。当外部电阻范围在2-10KΩ是，由于氧化还原反应的存在，会有一个极速的电压下降。当外部电阻在10KΩ时，感受器的电压达到0.702V，而电量密度值达到41.067mW/ m2。与之对比，当电阻在1KΩ时，电压是0.435V，电量密度值达到157.69mW/ m2。另外，带有低电阻的高电流会增加氧气消耗量，从而会影响检测环境。受到氧气胁迫的影响，在驯化电极的过程中，电压可能随着孵育的时间而增加（图2A）。在外部电压分别为1KΩ、2KΩ、4.7KΩ时，最大电压分别是0.428V、0.491V、0.636V，这意味着感受器可以快速的在不同电阻下接收高电压输出。此测试发现4.7KΩ的外部电阻可以为后续所有的实验达到最大化的电压输出。另外，此感受器可以在不同溶解氧梯度下维持稳定的电压输出（图2C）。
图2：DOMFC的电气性能。(A)偏振曲线和功率密度曲线由DOMFC得到。(B)在充满氧的条件下，DOMFC的电压输出。(C)DOMFC对不同水平溶解氧的持续反应的稳定性。
2、连续操作后的电极表面形态学与微生物演替
铝泡沫作为一种优良的电活性细菌（EAB）信号导体和掩体，在恶劣条件下也能长期作为阳极。即使在长时间运行20-160分钟后，在铝泡沫上也没有发现明显的结构变化。相比之下，阴极处有一些类似细胞外聚合物的粘附，只观察到少数单个细胞。
污泥、曝气、batch和缺氧样品属水平上的微生物群落结构和多样性显示，污泥中以嗜热厌氧菌Tepidimicrobium（16.05%）和SRB2（18.50%）为主。经过阳极驯化后，微生物群落结构发生了显著变化。结果显示（图3），DO的变化驱动了优势物种的转移。氧气的存在通常降低了SRBs的丰度，从而降低了电极腐蚀的风险。batch和缺氧样品的环境与传感器的实际工作条件非常相似，证明了DOMFC的鲁棒性。结果中典型的产电细菌（如Geobacillus）没有被观察到，由于它们是严格的厌氧菌，因此非厌氧物种主导的生物膜更适合DO传感器的开发。
图3：电极形态表征及阳极微生物群落结构分析。(A) 操作6（a-c）和12（d-f）h后阳极生物膜的CLSM图像。(B)在生物膜内的DO分布。(C)阳极和阴极操作前后的扫描电镜图像。a-c：在不同的放大倍数下，操作前的铝泡沫的形态学特征。d-f：在不同的放大倍数下操作后的铝泡沫的形态学特征。g: 无催化剂负载的碳布的形态学表征。h-i：操作前后具有催化剂负载的碳布的形态学表征。(D)在属水平上的阳极微生物群落结构分析。(E)基于前10个属的聚类热图分析。
3、基于多数据融合策略的传感器补偿
在所有的实验室测试结果中（图4），感受器的DOMFC的电压和DO浓度都是一致的。所有测试样本都发现 DO 和 DOMFC 电压之间存在高度显著的正相关性（r = 0.976，p < 0.001）。尽管如此，水质因素对 DOMFC 发电的影响会干扰准确的 DO 监测，如 pH、电导率、温度等。同时，基于多源数据构建并优化了GA-BPNN模型，利用多源数据融合校准生物传感器的可靠性和鲁棒性。GA-BPNN在实验室实验中的性能参数显示RMSE、MAE和R2分别为0.0447、0.0401和0.997，与线性回归模型相比，给出了更稳健的预测。最后作者的实验结果表明，GA-BPNN 有效地映射了 DO 浓度和电压等输入因素。与机械模型和数值模型相比，GA-BP模型不需要复杂的数学模型或校准参数，并且可以补偿显着的外部干扰。
图4：对DOMFC批量操作的实验结果进行了分析。(A)3334个样本的三维图像数据。将血管间的电压除以不同的颜色，从而显示出第四维的信息。(B)水质因子之间的相关性。(C)的特征是输入因素的重要性排序。平均下降精度（MDA）表示剔除变量后模型精度损失的程度。平均降低基尼系数（MDG）显示了特征对节点分类过程的影响。平均降低精度或平均降低基尼分数的值与该变量在模型中的重要性成正比。(D)基于涉及两个变量（电压和水温）的多元线性回归分析的数据可视化。(E)基于实验室规模试验的GA-BPNN的预测结果。(F)基于实验室尺度结果的GA-BPNN的相对误差。(G)现场条件下DO和DOMFC电压的变化。黄色和紫色的背景分别表示阳光和非阳光（多云/雨天和夜间）的情况。(H)基于现场结果的GA-BPNN的相对误差。
04、研究结论
本研究开发了一种以集成的无室微生物燃料电池（DOMFC）为核心，以树莓派微型计算机作为数据采集系统的DO生物传感器。DOMFC传感器具有较低的内电阻（9.62 Ω），可以在不到一分钟的时间内响应DO的变化，并产生可靠的电压信号，在具有挑战性的条件下记录DO（0.15-9.5 mg/L）。DOMFC传感器和预测模型在复杂的自然应用（不同的pH值、电导率、水温等）中表现出良好的一致性（R2 = 0.954），涵盖了广泛的应用范围。由于传感器微型监测系统价格低廉，易于制造和大规模使用，因此它是天然和人工水域中氧测量的一个很有前途的替代方法。
以上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。如需进一步讨论，欢迎讨论区留言或者发邮件给我们哟（邮箱地址：metasupport@personalbio.cn）！
文章索引
Li Y, Chen Y, Chen Y, et al. Fast deployable real-time bioelectric dissolved oxygen sensor based on a multi-source data fusion approach[J]. Chemical Engineering Journal, 2023, 475: 146064.
