Очистные сооружения являются важнейшей инфраструктурой, защищающей здоровье человека и окружающей среды путем санации воды.
Однако они представляют собой очень сложные системы, которыми трудно управлять. Процесс очистки подвержен постоянным изменениям, его трудно стабилизировать в течение длительного времени, и он выделяет значительное количество парниковых газов. Поэтому существует острая необходимость в прогнозировании поведения сложного микробиома сточных вод, что позволит лучше контролировать процесс очистки и совершенствовать его инженерное обеспечение. Исследователи из группы системной экологии Люксембургского центра биомедицины, статья которых опубликована в журнале Nature Ecology and Evolution, разработали новый подход к моделированию, позволяющий предсказывать динамику и функции таких микробных сообществ на несколько лет вперед.
Одна из насущных проблем заключается в точном предсказании динамики микробных сообществ, определяющих процесс очистки, что необходимо для более эффективного управления им и обеспечения его эффективности. В своем последнем исследовании группа ученых вплотную занялась решением этой проблемы, разработав новую схему, позволяющую делать такие прогнозы с точностью до трех лет вперед. Для своей работы исследователи использовали уникальный набор образцов, которые еженедельно собирались на очистных сооружениях в течение полутора лет. Затем они получили широкий спектр молекулярных метаомических данных по каждому образцу и объединили их с экологической информацией, собранной для данного объекта.
Метаомика позволяет ученым одновременно изучать все геномы, транскриптомы и протеомы микробного сообщества, что дает полное представление о его функционировании и взаимодействии с окружающей средой. "Данные метаомики в мельчайших подробностях отражают информацию о численности, активности и метаболизме широкого спектра микробов, обитающих на очистных сооружениях, как известных, так и неизвестных", - поясняет Франческо Делогу, первый автор публикации.
Используя математическое и статистическое моделирование, исследователи смогли свести огромное количество данных только к 17 фундаментальным параметрам, которые представляют собой ключевые движущие силы микробного сообщества и могут быть использованы для прогнозирования его состава и активности на годы вперед. Такой подход может быть использован для прогнозирования времени и места возникновения потенциальных проблем, таких как пенообразование или появление патогенных микроорганизмов, и принятия контрмер. "Для консолидации разнообразных слоев информации мы использовали строгий подход к извлечению релевантной информации за определенный период времени. Мы использовали передовые методики анализа, в том числе компьютерный инструмент прогнозирования Prophet, и подтвердили точность наших прогнозов с помощью дополнительных образцов", - рассказал Делогу.
"Благодаря нашей работе микробиомы, определяющие биологическую очистку сточных вод, больше не являются "черным ящиком", - пояснил он. "Теперь эта стратегия может быть применена к другим экосистемам, будь то микробиом кишечника человека или микробные сообщества в нетронутой среде, подвергшейся возмущению. Это очень важно для прогнозирования микробных экосистем и того, как на них влияют глобальные изменения окружающей среды".
Новый подход имеет ряд важных последствий для будущего очистки сточных вод и для биотехнологических процессов, в которых используются микробиомы. Возможность прогнозирования и, соответственно, предотвращения проблем на станциях биологической очистки сточных вод может привести к повышению их надежности и эффективности, снижению затрат и уменьшению воздействия на окружающую среду. Этот новый подход может также привести к разработке новых и более эффективных стратегий очистки, улучшая общее качество очищенной воды и способствуя оздоровлению окружающей среды. Кроме того, полученные результаты могут иметь значение и для других областей, таких как производство биоэнергии и восстановление окружающей среды.
Благодаря более глубокому пониманию реакции микроорганизмов на условия окружающей среды ученые смогут разработать новые способы использования их потенциала. Наконец, этот же подход может быть использован для прогнозирования здоровья и динамики микробиома человека в зависимости от изменения рациона питания, приема лекарств и воздействия окружающей среды.
"Наше последнее исследование решает одну из основных задач нашей группы - точное прогнозирование поведения микробиомов. В качестве следующего важного шага мы намерены использовать наши возможности прогнозирования для рационального управления микробиомами на очистных сооружениях и в других областях", - отмечает Делогу.
Источник: Phys.org, 14 Nov.,2023