成果報告書詳細
管理番号20100000001794
タイトル平成19年度-平成21年度成果報告書 「微生物群のデザイン化による高効率型環境バイオ処理技術開発/システム論的アプローチによる微生物コミュニティーデザイン」
公開日2010/11/10
報告書年度2007 - 2009
委託先名学校法人早稲田大学
プロジェクト番号P07024
部署名バイオテクノロジー・医療技術開発部
和文要約本委託事業では排水処理システム内の微生物コミュニティーを一つのシステムとして捉え、実験的解明およびシミュレーション解析を併用したシステム論的アプローチにより微生物コミュニティーのデザインを行うことを目的として研究開発に取り組んだ。具体的には微生物グラニュールによる窒素・リン同時除去型排水処理システムをモデルケースとして、本テーマで開発するシステム論的アプローチを適用し、微生物コミュニティーの最適化および処理性能の予測を行い、微生物コミュニティーデザインの基盤技術として確立させることを目指した。本研究の成果は以下の通りである。第一に、窒素・リン同時除去システム内で反応に関わる有用細菌群を見出し、増殖に関するパラメータを呼吸活性測定および分子生態学的手法を併用し、分離・培養の操作無しに測定を行った。第二に、実験室スケールの半回分式リアクター(SBR)を使用して微生物グラニュールを用いた窒素・リン同時除去型排水処理システムを構築した。このリアクターの運転条件を様々に変化させたのべ6系(RUN)を立ち上げ、排水処理能およびグラニュール形成に関わる各種実験データを取得した。第三に、上記排水処理システムで形成された微生物グラニュールについて、分子生物学的手法による微生物コミュニティーの実験的解析を行った。微生物生態構造の評価には主にFluorescent in situ hybridization法および微小電極を適用させた。第四に、微生物コミュニティー形成に関するシミュレーションモデルの構築を行った。本研究では空間スケールの異なる2種類のモデル、すなわちリアクタースケールモデル(マクロモデル)とグラニュールスケールモデル(ミクロモデル)を独立に構築し、それらを適切に接続するというマルチスケールモデリングの戦略をとった。まず蓄積された実験データとの比較が可能な、窒素・リンを同時に除去する微生物反応として5菌種・36反応からなるモデルを構築した。次に、SBRの運転初期におけるグラニュールの個数変動を表現したマクロモデル、およびグラニュール内微生物生態構造を表現したミクロモデルをそれぞれ構築した。その際、ミクロモデルでは細菌を球体として表現するIndividual-based modelのアルゴリズムを用いた。以上独立に構築した2種類のモデルを、ある時点を定めて適切に接続する手法を確立し、マクロとミクロを結合した統合モデルの構築を行った。これにより、リアクタースケールでのマクロな操作パラメータとグラニュールの内部構造というミクロな情報をリンクすることが可能となった。最後に、システム論的アプローチの窒素・リン同時除去システムへの適用を実践した。まず、ある1つのRUNで得られたDay0における水質データを再現するモデルパラメータセットの探索を行った。次に結合モデルのシミュレーションを行い、Day30付近におけるモデルの予測結果と実際の実験データとの比較を行ったところ、水質データ・グラニュール内微生物生態構造ともに定性的に良く一致することを見出した。このことは本研究で導入したモデル化戦略の妥当性を示している。本テーマにおける最終目標である、微生物コミュニティーの最適化および処理性能の予測のためには、さらに数多くの実験データとの比較を行い、モデルの改良・再構築を通してモデルの精度を高めていく必要がある。
英文要約Title: Development of High-efficiency Environmental Biotreatment Technology Using Artificially Designed Microbial Communities / Microbial Community Design Using Novel Systematic Methodology (FY2007-FY2009) Final Report
The aim of this project is to establish novel systematic methodology, in which predictions made by mathematical models are used for designing microbial community that optimizes performance of biological wastewater treatment. As a model case applicable of this approach, simultaneous nitrogen and phosphorus removal process using microbial granular sludge is considered. In this process, nitrogen and phosphorus are removed simultaneously in a single reactor because nitrifying bacteria and denitrifying organisms can coexist within the granular sludge. Because of this complexity, constructing a mathematical model for this process by considering interactions between solute and particulate species is essential to predict microbial community structure and/or to optimize the treatment performance. The following five items were achieved: (1) Kinetic and stoichiometric parameters of the microorganisms involved essentially in the simultaneous nitrogen and phosphorus removal process were estimated with batch respirometric assays. (2) A simultaneous nitrogen and phosphorus removal system based on a laboratory-scale sequencing-batch reactor was constructed and operated. A total of six RUNs, which are different each other in the operational conditions, were operated, and the experimental data were collected. (3) Microbial community structure in aerobic granules produced in the system mentioned above was characterized experimentally by fluorescence in situ hybridization and microelectrode measurements. (4) A computational model of the microbial community structure formation was constructed. First, a microbial reaction model composed of 36 reactions mediated by five bacteria was introduced. Next, two types of mathematical models, the macroscopic and the microscopic models, were developed. While the macroscopic model involves dynamics of the number of granules in a reactor, the microscopic model can describe microbial community structure in the granules. Last, these two models were connected and a unified computational model was developed. (5) The systematic methodology was applied to the present granular sludge system. First, a parameter set, with which the macroscopic model can reproduce the experimental data obtained at Day 0, was determined manually. Next, the simulation results of the unified model at about Day 30 were compared with the corresponding experimental data. Then the model was found to be able to reproduce qualitatively the concentration profile and the microbial community structure in the granules. This shows the validity of the present modeling strategy. To achieve the final goal of this project, i.e. to design microbial community that optimizes performance of biological wastewater treatment, it is needed to refine the current model exhaustively by comparing the simulation results with a lot of experimental data sets.
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