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华中科技大学胡智泉团队JCP：进水运行模式对AGS培养过程中ARGs产生和传播规律影响

文摘 2024-07-01 08:30 陕西

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第一作者：胡启星、程龙

通讯作者：胡智泉

通讯单位：华中科技大学

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.142320

图文摘要

成果简介

近日，华中科技大学胡智泉课题组在环境领域学术期刊Journal of Cleaner Production上发表了题为“Emergence and spread patterns of antibiotic resistance genes during cultivating aerobic granular sludge under different feeding modes”的学术论文。该论文比较了三种常见的进水运行模式（推流式慢速厌氧进水模式（Anaerobic plug-flow feeding mode，APM）、厌氧混合模式（Anaerobic mixed-flow mode，AMM）和好氧进水模式（Aerobic feeding mode，AFM））在好氧颗粒污泥（Aerobic granular sludge，AGS）培养过程中对抗生素抗性基因（Antibiotic resistance genes，ARGs）的产生和传播规律的影响。结果表明AMM反应器中ARGs的平均相对丰度（0.063±0.025）比APM（0.148±0.061）和AFM反应器（0.147±0.047）都要低，细菌群落组成的变化及ARGs之间的共选择作用是驱动不同模式下ARGs变化的重要因素。尽管在大型污水处理厂中普遍使用的Nereda®技术采用的是APM模式，但从控制ARGs传播的角度，AMM模式可以作为一种重要的减轻ARGs传播的AGS培养模式。此外，还应尽可能选择ARGs丰度较低的种泥进行AGS培养，以降低ARGs的富集倍数，从而避免其进一步扩散。

引言

AGS技术是污水生物处理领域极具前景的技术之一，限制其推广的主要瓶颈在于污泥颗粒化时间长和长期运行稳定性，而进水运行模式对AGS的形成和稳定运行方面起着十分重要的作用。此外，抗生素的过度使用已经导致了严重的环境污染和人类健康问题，大量未被完全代谢的抗生素进入废水处理系统，使得污水厂被认为是ARGs传播的重要场所。当前大量的研究在探索污泥颗粒化及其机制、对各种废水的应用等方面等方面，针对ARGs在污水厂中的产生和传播也主要在絮状污泥中开展。AGS是一种高密度的微生物聚集体，这增加了微生物之间的接触频率，可能有利于ARGs水平基因转移的发生。目前对AGS系统中ARGs的研究主要集中在抗生素暴露下ARGs的丰度变化及不同种泥培养AGS时ARGs的传播，还未有针对常用AGS进水运行模式下ARGs的产生和传播规律的研究。基于此，本研究探究了在混合抗生素（四环素、磺胺甲恶唑、氧氟沙星和罗红霉素）压力下典型的进水运行模式（APM、AMM和AFM）对ARGs产生和传播的影响，主要包括1）：ARGs和MGEs的丰度和传播模式；2）识别潜在的ARGs宿主细菌；3）评价颗粒化过程中ARGs之间以及ARGs与细菌群落和环境因子之间的共选择作用。本研究为从ARGs控制的角度选择AGS培养的进水运行模式提供依据。

图文导读

ARGs/MGEs丰度变化

本研究成功对AGS培养过程中的污泥样品中的12个ARGs和2个MGEs进行了相对定量，所有污泥样本中检测到的ARGs和MGEs包括四个四环素类ARGs（tetG、tetM、tetO和tetX）、三个大环内酯类ARGs（ermB、mefA和ereA）、三个氟喹诺酮类ARGs（aac(6')-Ib-Cr、oqxA和qnrS）、两个磺胺类ARGs（sul1和sul2）、一个1类整合子（intl1）和一个转座子（tnpA）。总体而言，在所有进水运行模式下，ARGs和MGEs的丰度之和都逐渐增加（图1和图2），尤其以磺胺类和四环素类ARGs最为丰富。在AMM反应器中，磺胺类ARGs的相对丰度先减少后增加，这是由于反应器运行初期sul1被去除，而运行后期sul2的相对丰度显著增加（图1b）。本研究中，除了APM反应器中大环内酯类和氟喹诺酮类ARGs的相对丰度都是先升高后降低，而其他ARGs和MGEs在所有模式下均因进水中抗生素的刺激下普遍升高。值得注意的是，AMM反应器中总ARGs的平均相对丰度（0.063±0.025）显著低于APM（0.148±0.061）和AFM（0.147±0.047）反应器（图2b），主要是由于三种模式对sul1的去除和富集模式不同。总的来说，不同进水运行模式对不同抗生素类型ARGs和MGEs的变化趋势具有不同的影响。

图1 不同进水运行模式下（a）抗生素失活机制ARGs；（b）细胞保护机制ARGs；（c）外排泵机制ARGs；（d）MGEs的相对丰度变化

图2 （a）不同抗生类型ARGs及MGEs相对丰度累计柱状图；（b）总ARGs相对丰度平均值

ARGs/MGEs迁移模式变化及其富集

进水运行模式不仅影响污泥颗粒化过程、污染物去除性能、ARGs的相对丰度变化，PcoA（图3a）分析表明ARGs的总体迁移模式也发生了显著性变化，并呈现出不同的迁移趋势，前两个主成分（PCs）分别解释了49.74%（P1）和30.45%（P2），总计为80.19%。接种污泥与三个反应器中第90天样本之间存在明显差异，表明任一颗粒化过程中ARGs/MGEs模式发生了明显变化。值得注意的是，与APM和AFM相比，AMM反应器表现出更为明显的变化。采用基于Bray-Curtis距离的SIMPER分析表明四环素、磺胺和大环内酯类ARGs是造成不同反应器中ARGs迁移模式差异的主要因素，累计贡献率为41.67%～81.46%，进水运行模式之间的平均差异度为44.88%，ADONIS检验也表明不同进水运行模式的ARGs和MGEs分布表现出显著性差异（P<0.05）。

图3（b～d）为ARGs和MGEs的富集倍数值（Fold change，FC），与接种污泥相比，在APM、AMM和AFM运行模式下，第90天的污泥样本中基因出现富集效应的比率分别为85.71%、71.43%和78.57%。在APM反应器中，MGE（intl1）和ARG（qnrS）的最大富集度分别达到30116.05倍和2028.19倍，而四环素类耐药基因tetM和tetO分别降低至0.20和0.0001倍。在AMM反应器中的最大FC值相对APM中较低，最大FC值的MGE和ARG分别为intl1（11973.80倍）和ermB（78.29倍）。AFM反应器的运行末期，intl1的FC值在所有基因中最高，达到12848.34倍，ARGs中aac(6')-Ib-Cr和tetX的FC值最高，分别为99.80和96.44倍，oqxA基因的FC值一度达到494.82倍，最终下降至28.35倍。该分析表明，与AMM和AFM模式相比，APM模式导致了更高的ARGs和MGEs富集水平，特别是oqxA、qnrS、ereA、tetM、sul1、sul2、intl1和tnpA等基因。另外，所有反应器中intl1的高富集倍数可能与ARGs水平转移有关，这加剧了ARGs的传播风险。当接种污泥的ARGs丰度较低时，AMM反应器中ARGs/MGEs富集能力相对较弱，可能更适合AGS培养。总的来说，不同的进水运行模式造成了不同的ARGs的FC值，与APM和AFM反应器相比，AMM反应器中对大多数ARGs的富集强度较低。

图3 （a）ARGs的PCoA分析图；不同运行模式下ARGs的富集FC热图：（b）APM；（c）AMM；（d）AFM

ARGs/MGEs之间的差异菌群和共生模式

利用高通量测序技术研究了不同进水运行模式下细菌群落的迁移模式以进一步对ARGs和MGEs潜在宿主进行鉴定。基于Bray-Curtis距离的NMDS分析揭示了不同进水运行模式下细菌群落组成的显著变化（图4a），在不同的进水运行模式下，接种污泥样品和三个反应器运行结束样品之间存在明显的差异。需要说明的是，APM和AMM反应器在约40天左右实现颗粒化，而AFM反应器自始至终未形成AGS，AFM反应器中第45天以后的样品与成功颗粒化的APM和AMM反应器中的样品分开聚集，这表明微生物群落组成与颗粒化过程之间有很强的相关性。单因素ADONIS检验表明三种进水运行模式下微生物群落组成之间具有显著性差异（Bray-Curtis，P<0.05）。除此之外，基于Bray-Curtis距离的Mantel检验也揭示了ARGs与细菌群落组成之间的相关性，AMM反应器（r=0.4196，p=0.0479）与AFM反应器（r=0.3998，p=0.0488）中具有显著相关性，而APM反应器（r=0.3345，p=0.1174）无显著相关性。本研究表明ARGs模式变化除了主要由细菌群落演变相关外，还和ARGs的相对丰度变化有关。

为了进一步确定不同进水运行模式导致的细菌群落差异的特异性细菌，对三个反应器中的所有污泥样品的微生物群落结构进行LEfSe分析，如图4b所示，共有53种细菌具有显著性差异并被富集（α < 0.05，LDA得分> 2.0）。细菌富集的差异表明进水运行模式对细菌群落结构的直接影响，进一步证实了它们在AGS形成和污染物去除中的关键作用。因此有理由推测这些差异微生物可能会影响ARGs和MGEs的出现和传播模式。

图4 不同运行模式下（a）基于Bray-Curtis距离的细菌群落的非度量多维尺度（NMDS）分析；（b）微生物群落结构的LEfSe分析，图中蓝色、绿色和红色对应的菌分别表示APM、AMM和AFM反应器中富集的差异细菌

通过网络分析观察到了鉴定的差异细菌与ARGs/MGEs之间独特而复杂的相关性（图5），根据网络分析细菌和基因相关性边的数量从多到少从圆的正下方逆时针排列。在APM反应器中，属于APM组的差异细菌（红色节点）与ARGs/MGEs呈正相关或负相关的比例较高。相比之下，在AMM反应器中，更多的属于AMM组的差异细菌（绿色节点）与ARGs/MGEs具有显性相关性。与APM和AMM反应器相比，AFM反应器中代表差异细菌的蓝色节点比例显著增加。这表明，受种泥、温度、进水特点和进水运行模式等多种因素的影响，差异细菌可能是改变并塑造ARGs模式的重要驱动力。除此之外，ARGs/MGEs之间的共选择作用也会影响单个ARG的命运。在APM、AMM和AFM反应器中，出现共选择作用的基因分别为10、12和11个，并且共现网络的复杂程度不同，网络中分别有19、33和48个边。在APM反应器中观察到了明显的共选择作用的影响，10个节点中的8个（tetX、qnrS、sul1、sul2、mefA、intl1和tnpA）的相对丰度随着颗粒化进行同时增加，在AMM和AFM反应器中也观察到类似的共选择效应，进而影响ARGs/MGEs的丰度。此外，AMM反应器中tetM、sul1和tnpA的相对丰度下降可能是由于它们之间的共选择效应，导致AMM反应器中总ARGs丰度较低（图2b）。因此，这揭示了共选择作用和ARG模式之间复杂的动态关系，表明ARGs模式的改变可能取决于微生物群落的演替特别是其中差异细菌的变化及ARGs之间的共选择作用。

为了更深入地研究ARGs的动态变化，采用Mantel检验来评估不同反应器中差异细菌和ARGs/MGEs之间的相关性（图6）。值得注意的是，在APM反应器中，只有属于APM组的差异细菌与ARGs/MGEs（tetM和tnpA）呈现显著正相关关系，在AMM反应器中属于AMM组的差异细菌发现与tetO的具有显著的正相关性。在AFM反应器中，属于不同组的差异细菌与ARGs/MGEs之间的相关性表现更为明显，只有属于AFM组的差异细菌呈现出与tetG、tetX、tetO、sul2和tnpA的显著正相关性。Spearman相关分析进一步突出了三个反应器中功能基因之间的显著正相关关系，需要指出的是，在APM、AMM和AFM反应器样品中，int1分别与7、6和8个ARGs呈正相关，这些发现与网络分析得出的结论一致，表明了差异细菌和ARG之间的共同选择对ARGs模式变化有显著的影响。与先前将ARGs传播与HGT联系起来的研究一致，我们的研究结果强化了微生物群落和共选择作用在影响ARGs模式中的关键作用。差异细菌、共选择效应和ARG模式之间的相互依存关系为污水处理系统中控制ARG动态的复杂调节机制提供了有价值的见解。

图5 （a）APM、（b）AMM和（c）AFM反应器中ARGs/MGEs与差异细菌的网络分析及ARGs/MGEs之间的共选择关系，实线和虚线分别代表正相关和负相关，属于APM、AMM和AFM反应器的差异细菌分别用红色、绿色和蓝色表示

图6 差异细菌与ARGs/MGEs的Mantel检验分析，利用spearman相关性构建ARGs/MGEs热图，（a）APM、（b）AMM和（c）AFM

ARGs的潜在宿主以及细菌群落、环境因子和ARGs之间的相关性

为解析不同进水运行模式下ARGs的潜在宿主，进一步研究了ARGs/MGEs与细菌（科水平，前35丰度且相对丰度> 1%）的相关性。图7（a～c）显示了APM、AMM和AFM反应器中不同的相关模式，其中APM和AFM反应器中细菌和ARG/MGEs主要表现为正相关，而AMM反应器中则表现为负相关，APM、AMM和AFM反应器中分别有12、4和12个细菌与ARGs/MGEs呈显著正相关，这种差异可能是由于ARGs/MGEs的相对丰度不同，特别是在AMM反应器中，例如，在AMM反应器中，只有特定的细菌类群（气味黄杆菌科（Flavobacteriaceae）、NS9_marine_group、Muribaculaceae、芽单胞菌科（Gemmatimonadaceae））与特定的ARGs（ermB、tetM、aac(6')-Ib-Cr、tetM）呈正相关。值得注意的是，在所有三个反应器中，气味黄杆菌科（Flavobacteriaceae）、芽单胞菌科（Gemmatimonadaceae）和Defluviicoccaceae等细菌科均与ARGs/MGEs呈一致的正相关或负相关。如在APM反应器中，这些细菌科与tetO、ermB和oqxA呈正相关，在AFM反应器中，芽单胞菌科（Gemmatimonadaceae）和Defluviicocccaceae与tetO和oqxA呈正相关。重要的是，细菌群落的变化往往伴随着与细菌科与ARGs/MGEs呈正相关的数量的变化，表明了细菌群落与ARGs/MGEs之间一种动态的相互作用。网络分析是一种在复杂微生物群落中追踪潜在ARG宿主的行之有效的方法，该方法在APM、AMM和AFM反应器中分别鉴定出12、4和12个细菌分类群可能是ARG宿主。然而，必须认识到这些仅仅是潜在的目标，通过纯培养法或宏基因组学分析进一步验证对于破译特定的ARGs宿主至关重要，除此之外，未来还需要对ARGs宿主的鉴定进行更多的原位研究。

采用RDA探究了不同进水运行模式下ARGs、细菌群落（门水平、前6丰度且相对丰度>1%）与环境因子之间的相互作用。将MGEs如intl1和tnpA以及污泥特性（MLVSS、SVI、污泥粒径和EPS浓度）作为影响ARGs的环境因子。前两个主坐标轴在APM、AMM和AFM反应器中分别占总变化的61.99%、57.82%和60.42%（图7（d～e））。在所有模式中，intl1与污泥粒径和EPS浓度呈正相关，而tnpA与MLVSS和EPS浓度呈正相关。值得注意的是，主要的细菌门包括拟杆菌门（Bacteroidota）、厚壁菌门（Firmicutes）和放线菌门（Actinobacteriota）都与intl1或tnpA呈正相关，而厚壁菌门（Firmicutes）在所有运行模式下都与两种MGEs呈正相关关系。不同进水运行模式下，细菌门与MGEs呈现出不同的相关性关系，在APM反应器中，拟杆菌门（Bacteroidota）与tnpA呈正相关关系，AMM反应器中，拟杆菌门（Bacteroidota）和放线菌门（Actinobacteriota）分别与intl1和tnpA呈正相关关系，而在AFM反应器中，放线菌门（Actinobacteriota）同时与intl1和tnpA呈正相关关系。这些细菌或许可以作为MGEs变化的指标，帮助评估不同进水运行模式下AGS培养过程中ARGs的传播模式，这一认识为进一步制定对策以减少ARGs传播提供依据。

有研究表明MLVSS和污泥粒径与ARGs的传播密切相关。ARGs与这两个参数的相关性在完成颗粒化的反应器（APM和AMM）和没有形成AGS的反应器（AFM）之间明显不同。在APM反应器中，大量ARGs（tetG、tetX、ereA、aac(6′)-Ib-Cr、qnrS、sul2）与MLVSS及污泥粒径呈显著的正相关关系，AMM反应器中也观察到4个ARGs（tetG、mefA、ereA、oqxA）具有相同的趋势，而在AFM反应器中，只有较少的ARGs（tetX和sul2）表现出这种关系。相反，在APM和AMM反应器中，分别只有3种ARGs（tetM、tetO和oqxA）和2种ARGs（ermB和oqxA）与SVI呈正相关，而在AFM反应器中，有9种ARGs（tetG、tetX、ereA、mefA、aac(6′)-Ib-Cr、oqxA、qnrS、sul1和sul2）与SVI呈正相关。这表明AGS和絮状污泥之间的ARGs传播机制存在根本差异，AGS致密紧凑的结构可能加大了细胞间相互接触而促进由MGEs介导的水平基因转移（Horizontal gene transfer，HGT）。因此有理由推测，AGS粒径的增大可能会增加ARGs传播的潜在风险，Pearson相关系数（APM：r=0.818，P<0.05；AMM：r=0.739，P<0.05；AFM：r=0.901，P<0.01）显示三种运行模式下污泥粒径和ARGs的总相对丰度呈显著相关关系，表明污泥粒径是ARGs传播的关键因子。此外，有研究发现在AGS中含量丰富并且对活性污泥至关重要EPS在ARGs传播中起着重要的作用，在三种进水运行模式下，EPS与测定的12种ARGs中的9种都呈正相关关系，这可能是因为抗生素可通过调节生物膜EPS和微生物群落加剧ARG传播。尽管三个反应器的进水水质和操作参数相同，但进水和曝气时间的差异表明，进水运行模式通过改变污泥特性、EPS含量和微生物群落结构，进而显著地影响ARGs的传播和积累。

图7 （a）APM、（b）AMM和（c）AFM运行模式下微生物群落结构（科水平）和ARGs/MGEs之间的网络相关性分析，细菌和功能基因之间红色和蓝色的连接线分别代表正相关和负相关关系；（d）APM、（e）AMM和（f）AFM运行模式下ARGs、细菌群落和环境因子之间的相互作用的RDA分析

ARGs的水平转移

本研究中，intl1（r=0.757，P<0.05）和tnpA（r=0.790，P<0.05）与APM反应器中总ARGs呈显著正相关，然而在AMM反应器中intl1或tnpA和总ARGs却都没有明显的正相关或负相关关系，在AFM反应器中，只有intl1与总ARGs呈显著正相关（r=0.767，P<0.05）。这表明在APM运行过程中，intl1和tnpA在促进ARGs的HGT中发挥了重要作用，其中intl1在AFM运行过程中发挥了主要作用，intl1和tnpA的不同作用可能源于它们在ARGs、MGEs和细菌类群中不同的共现模式，而在AMM反应器中，VGT或其他未识别的MGEs可能在ARGs传播中占主导地位。在不同的运行模式中还观察到MGEs和ARGs之间存在着显著的共选择作用，这可能会进一步放大ARGs的传播。如图1和图5所示，在APM运行过程中发现了intl1/tnpA与部分ARGs（sul1、sul2、qnrS）之间的共选择现象，导致这些ARGs在反应器运行过程中被显著富集；同样地，在AMM反应器中，与intl1/tnpA有共选择作用的ARGs（ermB、mefA、ereA、tetG、tetM）的相对丰度除了tetM是先降低后增加外，其余ARGs的相对丰度都逐渐增加；在AFM运行过程中，只有intl1和部分ARGs（qnrS、tetX、sul2）之间存在明显的共选择关系，这可能是由于tnpA的相对丰度远低于intl1。

ARGs的传播规律及应用启示

不同进水运行模式下AGS培养和运行过程ARGs的传播具有不同特点，进而导致ARGs被不同程度富集。一方面，ARGs的水平转移促进了其传播，APM反应器中intl1和tnpA都与总ARGs呈显著正相关，AMM反应器中intl1或tnpA和总ARGs都没有显著的正相关或负相关关系，AFM反应器中只有intl1与总ARGs呈显著正相关。另一方面，ARGs之间及MGEs与ARGs之间的共选择作用同样有助于其传播，在所有检测的14个ARGs和MGEs中，APM、AMM和AFM反应器中出现共选择作用的基因分别为10、12和11个。在AMM反应器中，虽然ARGs的水平转移可能较弱，但tetM、sul1和tnpA之间存在显著的共选择作用使这3个基因的丰度在运行过程中都逐渐降低，由于sul1和sul2的相对丰度较高，使得在AMM反应器中的ARGs相对丰度在三种模式中最低。

鉴于ARGs引起的人类健康问题的日益受到关注，未来在污水处理厂设计和提标改造中有必要考虑这一问题。与APM和AFM反应器相比，在AMM反应器中污泥样本的总ARGs的平均相对丰度明显较低，这使得AMM模式成为在AGS培养和运行过程中减轻ARGs传播的有效策略，这一发现从减轻ARGs对环境影响的总体目标的角度为AGS技术在污水处理厂中的应用提供了部分基础数据。

尽管在大型污水处理厂中普遍使用的Nereda®技术采用的是APM模式，但也有研究提出了采用AMM模式的可行性，并在处理能力为12～14.4 m³/d的中试规模上进行了验证。值得注意的是，第二章的研究表明在混合抗生素压力下AMM反应器在总磷去除、抗生素去除和长期运行稳定性方面的明显优势，特别是在温度降低的状况下的运行稳定性。APM模式的一大优势是促进了厌氧条件下PAOs和GAOs将易生物降解COD转化为聚-β-羟基烷酸酯（Poly-β-hydroxyalkanoates，PHAs）并在细胞中储存，在随后的曝气阶段，微生物利用储存的PHA慢速生长，这就限制了丝状菌的过度生长，阻止了由此导致的AGS不稳定，因此AGS稳定的运行可能需要进水中较高的易生物降解COD浓度，但有证据表明，以葡萄糖为唯一碳源可以实现成功的颗粒化和长期稳定的反应器性能，另外也可以通过水解酸化预处理有效地解决实际城市污水中挥发性脂肪酸浓度较低的问题。此外，在传统的连续污水处理厂实施AGS技术时，废水可能不可避免地与AGS发生厌氧混合，这进一步使AMM模式成为除APM模式外的重要可供选择的运行模式之一。

未来迫切需要深入研究AMM运行过程中ARGs丰度增加或降低的机制，全面探索不同进水运行模式下微生物群落动态、代谢过程和控制ARGs变化的相互作用。此外，研究AGS在AMM条件下的长期稳定性和性能，并评估其他运行参数如进水水质波动、微塑料等其他新污染物的响应，对于进一步了解AMM模式在实际废水中的适用性至关重要，这有望改善AGS技术在污水处理厂中的应用前景，并提高解决废水处理领域抗生素耐药性带来的多方面挑战的能力。

小结

在混合抗生素压力下，三个反应器中污泥样本的ARGs丰度都显著增加，AMM反应器中总ARGs的相对丰度显著低于APM和AFM反应器，细菌群落组成的变化及ARGs之间的共选择作用是驱动不同模式下ARGs变化的重要因素，tnpA和intl1是APM和AFM反应器中携带ARGs的两种主要移动基因元件，尽管在大型污水处理厂中普遍使用的Nereda®技术采用的是APM模式，但从控制ARGs传播的角度，AMM模式可以作为一种重要的减轻ARGs传播的AGS培养模式，此外，还应尽可能选择ARGs丰度较低的种泥进行AGS培养，以降低ARGs的富集倍数，从而避免其进一步扩散。

该研究得到了国家重点研发计划课题（No. 2019YFA0905504）的资助。

主要作者介绍

胡智泉：华中科技大学环境科学与工程学院教授，博士生导师。湖北省生态环境应急专家、中国环境科学学会水环境分会委员、巴塞尔公约亚太区域中心化学品和废物环境管理智库专家。目前主要从事环境生物技术、固体废物资源化、生态能源研究。承担国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、863课题、国家水专项专题、教育部留学回国人员科研启动基金、湖北省自然科学基金、武汉市国际合作计划等国家和省部级科研项目20多项，其它校企联合项目30余项。主编教材及专著各一部，在国内外发表论文一百余篇，其中第一作者/通讯作者SCI收录50余篇。获湖北省科技进步二等奖和湖北省自然科学三等奖各1项，获批专利10余件。

胡启星：华中科技大学环境科学与工程学院博士研究生。研究方向为城市污水处理及蓝藻热化学转化。参与国家重点研发计划课题、国家自然科学基金等项目，以第一/共同第一作者发表SCI论文3篇，授权发明专利1项。

程龙：华中科技大学环境科学与工程学院博士研究生。研究方向为好氧颗粒污泥污水处理技术。参与国家重点研发计划课题、国家自然科学基金等项目，以第一/共同第一作者发表SCI论文7篇，授权发明专利5项。

来源：华科大胡智泉团队

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编辑 | 杜瑛、汤皓婷

校对 | 刘喆、刘文如、韩昫身

校核 | 刘喆、刘文如、韩昫身

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