氯和紫外消毒过程中胞外抗性基因的产生特征

考察了城市污水氯和紫外消毒过程中不同物理形态的胞外抗性基因的产生行为与及微生物群落的关联特征.结果表明,氯消毒尽管使胞内抗性基因丰度下降,但使结合型胞外抗性基因丰度明显上升(0.7±0.1)log,而游离型胞外抗性基因丰度下降(0.2±0.1)log.紫外消毒也使胞内抗性基因下降,但使游离型胞外抗性基因显著上升(0.4±0.2)log,而结合型胞外抗性基因丰度下降(0.3±0.1)log.氯消毒后,结合型胞外DNA(a-eDNA)中变形菌门丰度下降而其他菌门的丰度上升,细菌多样性指数由4.2上升到4.7;而游离型胞外DNA(f-eDNA)中变形菌门上升了6.6%,多样性指数则从3.5降低到2.8.紫外消毒后,a-eDNA中变形菌门丰度下降了36.6%,多样性则上升到4.8,而f-eDNA中细菌丰度变化较小.分子生态网络分析揭示了抗性基因与细菌间广泛的寄存关系,tetA、tetX、sulI和sulII分别与17、15、15和5种菌属间存在共现性,表明抗性基因潜在宿主的变化是导致消毒后胞外抗性基因产生的关键原因.本研究表明氯和紫外消毒不能消除抗性基因风险,反而通过导致不同胞外抗性基因的大量产生,使风险的形式发生变化.

随机扰动优化和多模型融合的目标密度非线性重建

针对高能闪光X射线图像线性重建结果受系统模糊影响的问题,提出一种随机扰动优化和多模型融合的非线性重建算法。构建非线性正向模型并推导相应的雅可比矩阵形式,结合贝叶斯理论考虑该反演问题的求解及不确定量化,引入基于弱信息先验的超参数构建非线性分层贝叶斯模型。通过加速求解随机扰动的优化问题对条件分布进行采样,结合雅可比矩阵投影约束该优化问题的求解,并设计目标参数的提议分布以减小样本统计偏差。此外,提出一种多模型融合策略,在最小方差准则下融合线性与非线性贝叶斯模型的样本值,提高样本估计效率的同时确保重建结果呈现清晰的边缘和较高的精度。实验结果表明,该算法可以有效抑制系统模糊及噪声的影响,相比于线性重建算法可以得到更加准确的重建结果。