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2019-04-30浏览量:1169

『公海赌船网址成果展』抗生素浓度和工艺对抗生素去除及相关耐药基因的影响

导读

药物化合物(PhCs)是一种存在于各种水生环境中的新兴污染物,抗生素是PhCs的重要组成之一,由于具有促进和维持细菌耐药性的潜力而备受关注,特别是人类病原菌获得耐药基因(ARGs)可能对人类健康产生严重影响,因此废水在进入下水道之前进行处理是控制抗生素污染的一种有效的方法。但不同的水质或不同的作业条件等对污水的处理效果不同,为全面了解抗生素浓度和工艺配置对含抗生素废水处理工艺性能、微生物群落演化和ARGs变化的影响,本研究利用高通量测序、qPCR方法结合相关化学指标的检测,比较了不同情况下的污水处理情况,有助于更好地设计含抗生素废水的处理工艺。

文献ID

题目:New insight into effect of antibiotics concentration and process configuration on the removal of antibiotics and relevant antibiotic resistance genes 

译文:抗生素浓度和工艺对抗生素去除及相关耐药基因的影响的新见解

期刊:Journal of Hazardous Materials  

发表时间:2019.03  IF:6.434

通讯作者:Helmut Bürgmann

通讯单位:哈尔滨工业大学城市水资源与环境国家重点实验室

方案设计

在三个生物反应器(MBR1#、MBR2#、SBR)中加入抗生素并在相应时间点对相关指标进行检查,具体方案设计如图1所示:

图1 研究思路

注:MBR1#:厌氧生物反应器(溶氧量:0.5mg/L)

MBR2#:需氧生物反应器 (溶氧量:2-4 mg/L)

SBR:序批式反应器

四种抗生素(最常用的广谱抗生素)诺氟沙星(NOR)、磺胺甲恶唑(SMX)、青霉素(PEN)和四环素(CTC)以1:1:1:1的比例混合

研究成果

1、反应器性能

整个实验过程中COD、NH4+-N、TN和TP的去除率的变化情况如图2所示,三个反应器对COD和NH4+-N的去除率均较高,废水的浓度达到排放标准(GB8978-2002)。抗生素的存在和工艺配置对COD和NH4+-N的去除率影响不大,但对TN和TP的去除率有一定的影响。

添加抗生素之前,MBR1#的TN去除率和MBR2#相似,但显著高于SBR ,三个反应器的TP去除效率是相似的。当以初始浓度为0.5mg/L添加抗生素时,MBR1#和SBR的TN、TP去除率均明显下降,且去除率随着抗生素浓度的增加而显著降低。MBR2#中添加50μg/L抗生素后,TN和TP去除率分别下降了17%和11%。在整个操作阶段,MBR1#和SBR的TN去除率差异大于MBR1#和MBR2#(P<0.05),而TP去除率差异小于MBR1#和SBR(P<0.05)。表明工艺配置对TN的去除效果优于抗生素浓度,而抗生素浓度对TP的去除率影响更大(图2)。

抗生素的去除效率中,青霉素和四环素经强水解去除90%以上,其次是磺胺甲恶唑经生物降解去除69.27%-86.25%,诺氟沙星经吸附去除28.66%-53.86%。

图2 不同反应器在不同运行阶段的去除率

2、微生物群落

活性污泥的系统稳定性和废水处理性能主要取决于微生物特性和群落结构,因此本研究对三个反应器中微生物群落的结构和组成进行检测。添加抗生素前,MBR1#、MBR2#、SBR中分别检测到的OTU数为1211、1249和1246个;添加抗生素后,由于高浓度抗生素对部分细菌的毒害作用,而低抗生素浓度时毒性作用不明显,MBR1#和SBR的OTU数显著下降,而MBR2#中OTU的数量相对稳定(图3)。

图3 三个反应器的OTU数

(a)添加抗生素前 (b)添加抗生素后

shannon和simpson指数也表明,随着抗生素浓度的增加,物种丰富度和群落均匀度下降(表1)。

表1 不同反应器在不同运行阶段的α多样性

PCA分析表明,在使用抗生素之前,SBR (C30)的微生物群落组成与MBRs(A30和B30)明显不同;MBR体系中,与MBR2# 中B70与B30的差异相比,MBR1#(A70)添加抗生素后的微生物组成与初始微生物群落(A30)的差异更大,说明抗生素浓度越高,微生物群落的变化越大。相比于MBR1#,SBR 的C70与C30差异更大,虽然MBR1#和SRB的运行参数是相同的(图4)。

图4 主成分分析(PCA)显示不同反应器中细菌群落的变化

(黑色方块,红色圆圈和蓝色三角形分别代表样本MBR1#,MBR2#和SBR)

属水平的物种丰度中,脱氯单胞菌属(Dechloromonas)所占比例最高(14.59%-48.15%),在SBR各个操作阶段都存在,MBRs中也大量存在。MBR1#和SBR中,随着抗生素用量从0mg/L增加到3mg/L,Azonexus的丰度分别从3.62%和4.18%下降到0.02%和0%。

放线菌(Actinobaculum)和Sediminibacterium只在SBR中被检测到,当抗生素浓度从0增加到3mg/L时,它们的丰度分别从0和0.03%增加到0.25%和1.03%(图5)。

根据SIMPER分析,脱氯单胞菌(Dechloromonas)、红白杆菌(Rhodobacter)和Thiothrix对反应器之间的差异贡献最大,MBR1#与SBR的差异(50.65%)高于MBR1#与MBR2#的差异(43.95%)。

不同反应器之间的主成分分析和差异性分析表明,不同反应器之间操作构型对细菌群落差异性的影响比抗生素浓度的影响更大。

图5 不同反应器中top30属的热图

3、ARGs对不同条件的响应

4类抗生素的抗性基因、MGEs和16S rDNA绝对丰度在不同反应器中存在显著差异(图6a)。16S rDNA(反应生物量)含量在三个反应器中均随运行时间而增加,ARGs的总拷贝数随抗生素的添加而增加。SBR的16S rDNA与ARGs含量在各个抗生素水平下均高于MBR1#。然而,虽然MBR2#的抗生素浓度较低,但总ARGs的丰度MBR2#略高于MBR1#;基于基因拷贝量,三个反应器在添加抗生素后,总ARG均有富集(图6a、6b)。

图6 不同反应器中ARGs的绝对丰度

(a)反应器中ARG相对丰度 (b)反应器中ARGs绝对丰度  (c)出水中ARG的相对丰度 (d)出水中ARG的绝对丰度

Pearson分析表明,不同ARGs之间存在显著相关性,表明遗传连锁可能在活性污泥中ARGs的共同选择中发挥一定的作用,导致ARGs在活性污泥中的流行和蔓延。

三个反应器的出水中的ARGs的丰度如图6c和d所示,各反应器中ARGs的绝对丰度均有所降低,但出水中ARGs的含量仍相对较高。

研究结论

1、青霉素和四环素经强水解去除90%以上,其次是磺胺甲恶唑经生物降解去除69.27%-86.25%,诺氟沙星经吸附去除28.66%-53.86%;

2、工艺配置对全氮去除率影响较大,抗生素浓度对全磷去除率影响较大;

3、MBR1由于膜组件的保留作用,在降低磺胺甲恶唑、诺氟沙星和ARGs方面优于SBR;

4、与添加抗生素前的OTU数相比,MBR1#和SBR的OTU数分别下降23.7%和28.7%,而MBR2#的OTU数保持相对稳定。

亮点

该研究结合微生物群落结构分析不同反应器对抗生素废水的处理情况,以探究影响抗生素废水处理的因素,对废水的处理提供了一定的指导意义。

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