Efficient nitrous oxide production and metagenomics-based analysis of microbial communities in denitrifying systems acclimated with different electron acceptors  

基于不同電子受體馴化的反硝化系統中高效氧化亞氮生產及微生物群落的宏基因組學分析  

來源：International Biodeterioration & Biodegradation, Volume 138, 2019, Pages 92-98

《國際生物退化與生物降解》，第138卷，2019年，第92-98頁

 

摘要  

這篇論文研究了電子受體（硝酸鹽和亞硝酸鹽）和游離亞硝酸（FNA）濃度對反硝化性能和氧化亞氮（N2O）生成的影響。通過在馴化于硝酸鹽（SBRA）和亞硝酸鹽（SBR1）的反硝化系統中進行實驗，發現亞硝酸鹽作為電子受體時N2O生成更高，最高轉化率達89.9%，這歸因于FNA對N2O還原酶（Nos）的抑制和電子不足。宏基因組學分析顯示微生物群落結構差異，SBRA中優勢菌為Acidovorax，SBR1中為Thauera。  

 

研究目的  

本研究旨在探究不同電子受體和FNA濃度對反硝化過程及N2O生成的影響，通過宏基因組學分析微生物群落和功能基因，闡明反硝化機制，并為廢水處理中能源回收（以N2O形式）提供策略。  

 

研究思路  

研究設置兩個序批式反應器（SBR），分別馴化于硝酸鹽（SBRA）和亞硝酸鹽（SBR1）作為電子受體。進行長期運行和循環實驗，測量氮化合物濃度、COD、N2O等參數。使用宏基因組學技術分析微生物群落結構和反硝化基因豐度。通過計算FNA濃度、電子消耗率和N2O轉化率，評估電子競爭和FNA抑制對N2O生成的影響。  

 

測量的數據及研究意義  

1 氮濃度數據（NO3-N、NO2-N、N2O），來自Fig. 1。研究意義：顯示SBRA的硝酸鹽去除率為75.2%，SBR1的亞硝酸鹽去除率為99.8%，表明亞硝酸鹽作為電子受體時反硝化效率更高，但N2O積累更嚴重，為優化電子受體選擇提供依據。  

 

2 N2O生產速率數據，來自Fig. 2。研究意義：初始階段N2O生產速率高（SBR1達28.9 mg N/g VSS·h），平均速率較低，反映電子競爭和FNA抑制的動態變化，幫助理解N2O生成機制。  

 

3 FNA濃度與N2O生產速率關系數據，來自Fig. 3。研究意義：FNA濃度越高，N2O生產速率越高，最高FNA濃度（0.1527 mg/L）對應N2O轉化率89.9%，證實FNA對Nos活性的抑制是N2O積累的關鍵因素。  

 

4 基因豐度數據（nar、nir、nor、nos），來自Fig. 4。研究意義：SBRA中nar基因豐度較高，SBR1中nir基因豐度較高，但nos基因豐度相似，表明N2O生成更受環境因素（如FNA）影響而非基因豐度，深化了對反硝化酶功能的理解。  

 

5 微生物群落數據，來自Fig. 5。研究意義：SBRA中Acidovorax占21.9%，SBR1中Thauera占11.3%，顯示電子受體馴化對群落結構的影響，為微生物工程應用提供參考。  

 

結論  

1 亞硝酸鹽作為電子受體可實現完全氮去除，但N2O生成更高，最高轉化率達89.9%。  

2 FNA濃度是影響N2O生成的主要因素，高FNA抑制Nos活性，導致N2O積累。  

3 電子競爭在反硝化過程中起關鍵作用，亞硝酸鹽作為電子受體時，Nir消耗更多電子，使Nos電子不足。  

4 微生物群落結構因電子受體而異，SBRA以Acidovorax為主，SBR1以Thauera為主，但N2O生成更受FNA影響而非基因豐度。  

5 研究為廢水處理中N2O作為能源回收提供了理論支持，建議優化操作條件以最大化N2O生產。  

 

使用丹麥Unisense電極測量數據的研究意義  

在實驗中，使用丹麥Unisense N2O微電極（型號N2O-500-9707）在線測量水相N2O濃度。研究意義：該電極提供高精度、實時監測，能夠準確捕捉N2O的動態變化，特別是在反硝化初始階段N2O快速積累的過程。這有助于量化N2O生產速率、評估FNA抑制效果和理解電子競爭機制。電極數據證實了亞硝酸鹽作為電子受體時N2O生成更高，且FNA濃度與N2O積累正相關，為反硝化過程的優化和N2O能源化利用提供了可靠的數據支持。