近期，广东药科大学基础医学院盛彬彬博士团队在Bioresource Technology（JCR分区Q1，中科院环境科学与生态学生物工程与应用微生物1区，广药大共识期刊B刊，IF 9.7）在线发表了题为Microbial community dynamics in different floc size aggregates during nitrogen removal process upgrading in a full-scale landfill leachate的研究论文。该论文揭秘了实际垃圾渗滤液处理厂脱氮工艺升级过程中不同粒径絮凝体的微生物菌群动态。

随着城市化进程的加快，垃圾填埋场产生的渗滤液成为环境污染的重要源头。这些渗滤液含有高浓度的有机和无机污染物，对环境和公共健康构成严重威胁。因此，开发和优化可持续的渗滤液处理技术，提高处理效率，减少能源和化学品消耗，对于实现碳中和目标具有重要意义。

在这一背景下，广东药科大学基础医学院的盛彬彬博士团队在垃圾渗滤液处理领域取得了新突破。他们聚焦于实际垃圾渗滤液处理厂（LLTP）由传统硝化反硝化脱氮工艺（CND）向部分硝化反硝化脱氮工艺（PND）升级过程中，不同絮凝体大小的微生物群落动态变化及其对渗滤液处理效率的影响。

该研究通过深入分析脱氮工艺升级过程中微生物多样性的变化，识别了关键生物标志物如Nitrosomonas（一种氨氧化细菌AOB），揭示了絮凝体大小对微生物群落结构的显著影响，并利用多网络分析技术深入理解了微生物间的相互作用。尤为引人注目的是，他们利用一种基于卷积神经网络的深度学习模型，预测污染物去除效率，这一创新性方法为环境工程技术领域带来了全新的视角。他们的研究工作不仅推动了微生物群落研究在实际应用中的进展，为垃圾渗滤液处理工艺升级提供了科学依据，也为实现环境保护和碳减排目标做出了贡献。

广东药科大学为该论文的第一署名单位和通信单位，广东药科大学基础医学院盛彬彬博士和其指导的生物工程专业研究生刘士通为该论文的共同第一作者，盛彬彬博士和广东药科大学生命科学与生物制药学院张荣信教授为该论文的共同通讯作者。该工作得到了广东省普通高校特色创新项目、广州市基础与应用基础研究项目、广东药科大学高层次人才科研启动经费等基金的支持。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.biortech.2024.131484