嫌気性消化前の食品廃棄物の微生物群集組成
ホームページホームページ > ニュース > 嫌気性消化前の食品廃棄物の微生物群集組成

嫌気性消化前の食品廃棄物の微生物群集組成

Jun 04, 2024

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12703 (2023) この記事を引用

2 オルトメトリック

メトリクスの詳細

嫌気性消化は、食品廃棄物を処理して価値を回収するために広く使用されています。 商業的な食品廃棄物の嫌気性消化施設は、より高いスループットを可能にするためにプロセス効率の改善を求めています。 消化前の食品廃棄物中の微生物群集の組成に関する情報は限られており、前処理プロセスにおける微生物の触媒能の合理的な利用は制限されています。 この知識のギャップに対処するために、商業的な嫌気性消化施設からの食品廃棄物サンプル中の細菌および真菌群集を 3 か月間にわたって特徴付けました。 16S rRNA 細菌遺伝子の存在量は、真菌の遺伝子間スペーサー (ITS) 配列の存在量よりも約 5 桁多く、嫌気性消化前の食品廃棄物では細菌が真菌より数的に優勢であることを示唆しています。 嫌気性消化前の保存中の食品廃棄物中の細菌の大量増殖の証拠が提示されています。 細菌群集の組成は時間の経過とともに変化しますが、乳酸菌科内の系統が一貫して優勢です。 窒素含有量と pH は群集の変動と相関しています。 これらの発見は、食品廃棄物の微生物生態を理解するための基礎を形成し、嫌気性消化のスループットをさらに向上させる機会を提供します。

2017 年には、世界中で 20 億トンの都市固形廃棄物が発生しました。 そのうち 84% が回収され、リサイクルされたのは 15% のみでした1。 この廃棄物の流れの約 60% は有機物であり 2、嫌気的に消化してエネルギーを回収できます。 2018 年オーストラリア政府廃棄物発生報告書では、食品廃棄物の 87% が埋め立てられ、埋め立てガスと浸出水の問題が生じています。 食品廃棄物のわずか 1% がエネルギー回収施設に送られました3。 都市廃棄物の有機画分の管理を誤ると、温室効果ガス、埋め立て浸出水、および有機廃棄物の制御されていない分解によるその他の有害な生成物の生成を引き起こす可能性があります4,5。埋め立てガスと浸出水は環境に有害であり、安全性への懸念を引き起こします6,7。有機廃棄物の嫌気性消化 (AD) は、有機廃棄物からバイオガスと栄養素を収集することにより、埋め立て地からの圧力を軽減できます。 この研究は、有機廃棄物の流れのうち食品廃棄物の部分に焦点を当てています。

嫌気性消化は、酸素の不在下で有機物質を分解する微生物に依存しています8。 消化プロセスには 4 つの段階 (加水分解、酸生成、アセト生成、メタン生成) が含まれ、それぞれが異なるグループの微生物によって実行されます。 複雑な食品マトリックスは細胞外でより単純な化合物に加水分解され、その後酸性化および酢酸化され、最終的に細菌によって酢酸、二酸化炭素、二水素に発酵します9。 これらの生成物は、メタン生成古細菌によるメタン生成の基質として機能します10。 市販の嫌気性消化システムは、より高いバイオガス収量、より高いメタン:二酸化炭素比、より低い残留固体収量に焦点を当てて、数十年にわたって最適化されてきました11。 積載量の増加による経済的トレードオフにもかかわらず、蒸解装置のスループットの増加に注目が集まることはほとんどありません12。 AD施設の収入のほとんどが食品廃棄物処理の支払いから来ていることを考えると、これは驚くべきことである。 したがって、消化装置の装填率を高めると、そのような施設の経済的実行可能性が向上し、より多くの有機廃棄物が埋め立て地から転用されます。

食品には関連する微生物群集があり、非生物的分解や生分解の影響を非常に受けやすくなっています。 食品が収穫、加工、生産されるとすぐに腐敗が始まります。 嫌気性消化施設は、ますます活発化する土着の微生物群集から腐敗の初期段階にある食品廃棄物を受け入れます13。 食品廃棄物に固有の微生物群集が下流の嫌気性消化で役割を果たす可能性があるにもかかわらず、AD 施設の食品廃棄物原料(嫌気性消化前の食品廃棄物)の微生物群集に関して入手可能なデータは限られています。 たとえば、食品廃棄物中の細菌および真菌群集の多様性と均一性、および微生物群集の組成が pH、水分含有量、元素含有量などの環境パラメータによってどのような影響を受けるかは不明です。 食品廃棄物の組成が変化する可能性があることを考えると、微生物群集の組成も変化すると予想するのは合理的ですが、これは調査されたことがありません。

 40% of community) were kept for further correlation calculations. Similarly, the analysis of the community of fungi included the four most abundant species. GraphPad Prism 9 was used to analyse the correlation between environmental parameters and variances in community structure. Correlations are examined using nonparametric Spearman correlations to cover more than linear relations and to generate heat maps. The P values were calculated with the student t-test in Prism 9./p> 70% relative abundance of bacteria community, Fig. 3a,b) under comparable conditions and estimates of available growth substrates (Supplement information 1). The model was used to determine whether the residence time between the hydropulper and the digestor feed tank (~ 16 h) was sufficient to account for the observed 26-fold increase in bacterial abundance. From a starting point of 6.2 × 108 copies/g, the model reached a 16S rRNA gene copy density of 1 × 1010 copies/g after 16 h and plateaued at 1.3 × 1010 copies/g after 18 h. Growth model data and qPCR data are consistent with the proliferation of bacteria in food waste between the hydropulper and the anaerobic digestor feeding tank./p> 1% relative abundance (Lin1-7). Minor Lactobacillaceae include all Lactobacillaceae lineages with less than 1% relative abundance. Lin 1–3 on the graphs correspond to Lactobacillus/Lactiplantibacillus Lin1-3 in the legend. (c) Maximum likelihood phylogenetic tree of Family Lactobacillaceae extracted from the Illumina 16S rRNA Illumina sequence entries (Lin1-7 indicated by solid circle). Number and scale in figure showing the phylogenetic relationship between bacterial lineages observed in food waste and their closest cultured relatives. Numbers represent bootstrap (branch point confidence) values from 500 replicates./p>