생물학적 폐수처리 공정에서의 계절 및 유입수 성상 변화에 따른 미생물 군집 특성 변화 Changes of Microbial Community Structure According to a Changes of Season and Influent Characteristics in Biological Wastewater Treatment원문보기
실험기간 동안 생물학적 처리공정에서의 BOD와 COD의 제거율은 각각 83.1~98.6%, 67.2~85.2%였으며, 단위 공정별로 미생물 군집 변화에서는 가을과 겨울의 경우 호기조, 산소조 및 무산소조에서 전체적으로 비슷한 군집양상을 나타내었다. RRP 그룹의 경우는 무산소조에서 3배 정도 증가하여 DGGE 밴드결과에서 새로운 밴드들이 나타난 것과 일치하는 경향을 보였다. 또한 비슷한 분포를 나타내었지만, 가을엔 ${\alpha}$-Proteobacteria가 우점하였고, 겨울엔 CF 그룹이 우점을 보였다. 봄에 분석한 DGGE와 FISH의 결과에서는 유입수의 성상변화에 따른 미생물의 군집 패턴이 가을과 겨울의 경우에 비해 완전히 다른 패턴을 보였으며, FISH 결과에서 others 그룹의 증가와 DGGE 밴드결과에서 새로운 밴드들이 나타난 것과 일치하는 경향을 보였다. Eubacteria는 $1.7{\sim}7.6{\times}10^9\;cells/mL$. 정도를 보였으며, 전체적인 미생물 군집을 평가하는데 FISH와 DGGE는 매우 효과적이었고, 계절별 및 공정별 군집의 변화에 대해 유용한 평가가 가능하였다.
실험기간 동안 생물학적 처리공정에서의 BOD와 COD의 제거율은 각각 83.1~98.6%, 67.2~85.2%였으며, 단위 공정별로 미생물 군집 변화에서는 가을과 겨울의 경우 호기조, 산소조 및 무산소조에서 전체적으로 비슷한 군집양상을 나타내었다. RRP 그룹의 경우는 무산소조에서 3배 정도 증가하여 DGGE 밴드결과에서 새로운 밴드들이 나타난 것과 일치하는 경향을 보였다. 또한 비슷한 분포를 나타내었지만, 가을엔 ${\alpha}$-Proteobacteria가 우점하였고, 겨울엔 CF 그룹이 우점을 보였다. 봄에 분석한 DGGE와 FISH의 결과에서는 유입수의 성상변화에 따른 미생물의 군집 패턴이 가을과 겨울의 경우에 비해 완전히 다른 패턴을 보였으며, FISH 결과에서 others 그룹의 증가와 DGGE 밴드결과에서 새로운 밴드들이 나타난 것과 일치하는 경향을 보였다. Eubacteria는 $1.7{\sim}7.6{\times}10^9\;cells/mL$. 정도를 보였으며, 전체적인 미생물 군집을 평가하는데 FISH와 DGGE는 매우 효과적이었고, 계절별 및 공정별 군집의 변화에 대해 유용한 평가가 가능하였다.
The bacterial community structure in biological reactor in wastewater treatment system was investigated by denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) and fluorescent in situ hybridization (FISH). Samples were collected at different three points in wastewater treatment system. Through treatment p...
The bacterial community structure in biological reactor in wastewater treatment system was investigated by denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) and fluorescent in situ hybridization (FISH). Samples were collected at different three points in wastewater treatment system. Through treatment processes, BOD (biochemical oxygen demand) and COD (chemical oxygen demand) of was removal efficiency was 83.1~98.6%, 67.2~85.2% respectively. Microbial community of aerobic tank and oxic tank were similar but anoxic tank was different (RRP group was increased about tripple) by DGGE and FISH in sludge (2007 October and 2008 January). Samples in 2007 October and 2008 January were dominant ${\alpha}$-Proteobacteria and CF group respectively. Sludge in 2008 April were different comparing former results dominant others as 65~80%. Others group was dominant. Eubacteria by FISH with the probe EUB338 was about $1.7{\sim}7.6{\times}10^9\;cells/mL$. It could be successfully observed bacterial community in biological wastewater system.
The bacterial community structure in biological reactor in wastewater treatment system was investigated by denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) and fluorescent in situ hybridization (FISH). Samples were collected at different three points in wastewater treatment system. Through treatment processes, BOD (biochemical oxygen demand) and COD (chemical oxygen demand) of was removal efficiency was 83.1~98.6%, 67.2~85.2% respectively. Microbial community of aerobic tank and oxic tank were similar but anoxic tank was different (RRP group was increased about tripple) by DGGE and FISH in sludge (2007 October and 2008 January). Samples in 2007 October and 2008 January were dominant ${\alpha}$-Proteobacteria and CF group respectively. Sludge in 2008 April were different comparing former results dominant others as 65~80%. Others group was dominant. Eubacteria by FISH with the probe EUB338 was about $1.7{\sim}7.6{\times}10^9\;cells/mL$. It could be successfully observed bacterial community in biological wastewater system.
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문제 정의
본 연구에서 DGGE와 FISH를 이용하여 혼합폐수의 생물학적 처리 단위공정의 미생물의 군집을 분석한 결과, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 전체적인 미생물 군집을 평가하는데 FISH와 DGGE는 매우 효과적이었으며, 계절별 및 공정별 군집의 변화에 대해 유용한 평가가 가능하였다.
본 연구에서는 피혁 폐수와 수산 폐수를 혼합하여 처리하는 생물학적 폐수처리 공정의 단위공정들 내에 형성된 미생물 군집의 구조와 밀도를 DGGE와 FISH 기법을 이용하여 계절변화 및 유입수의 성상 변화에 따른 생물학적 처리공정에서의 미생물 군집들의 분포 특성을 평가하였다.
제안 방법
전기영동은 Bio-Rad사의 D-Code system (USA)를 이용하여 60℃에서 20 V로 30분간 pre-running 후, 200 V로 3시간 30분 running하였다. 0.01% SYBR Gold (invitrogen)를 이용하여 20분간 staining하였으며, UV tansilluminator (MyImager 1000TM, SLB, USA)로 관찰하였다.18)
PCR을 통해 증폭하여 정제된 DNA 2 μg/μL를 8% acrylamide gel에 loading하였다. Gel의 농도구배는 urea와 formamide를 변성제로 사용하여 35~55%로 하였다. 전기영동은 Bio-Rad사의 D-Code system (USA)를 이용하여 60℃에서 20 V로 30분간 pre-running 후, 200 V로 3시간 30분 running하였다.
PCR을 통해 증폭하여 정제된 DNA 2 μg/μL를 8% acrylamide gel에 loading하였다.
시료 채취는 2007년 10월, 2008년 1월 및 2008년 4월에 유입되는 혼합 폐수와 각 반응조에서 처리된 처리수를 채수하여 수질분석을 하였으며, 각 반응조(Tank 1~3) 내의 슬러지를 채집하여 미생물 군집을 조사하였다.
Gel의 농도구배는 urea와 formamide를 변성제로 사용하여 35~55%로 하였다. 전기영동은 Bio-Rad사의 D-Code system (USA)를 이용하여 60℃에서 20 V로 30분간 pre-running 후, 200 V로 3시간 30분 running하였다. 0.
추출된 chromosomal DNA를 주형으로 27F와 1492R primer를 이용하여 16S rDNA 부분을 direct PCR 한 후에, GC-clamp가 달린 341F-GC와 518R primer를 이용하여 nested PCR을 진행하였다. 증폭된 PCR 산물은 PCR 정제 kit로 DNA를 정제하였다.18) 본 연구에 사용된 primer의 종류를 Table 2에 나타내었다.
채취한 슬러지 600 μL를 fast DNA®SPIN for soil kit (MP Biomedicals, France)를 이용하여 chromosomal DNA를 추출하였다.
SPIN for soil kit (MP Biomedicals, France)를 이용하여 chromosomal DNA를 추출하였다. 추출된 chromosomal DNA를 주형으로 27F와 1492R primer를 이용하여 16S rDNA 부분을 direct PCR 한 후에, GC-clamp가 달린 341F-GC와 518R primer를 이용하여 nested PCR을 진행하였다. 증폭된 PCR 산물은 PCR 정제 kit로 DNA를 정제하였다.
19) 미리 가열된 washing buffer로 48℃에서 15분 동안 세정하고 공기 중에서 건조시켰다. 형광현미경(Axioskop 2 plus, Carl Zeiss, Germany)과 scanning confocal laser microscopy (LSM 510, Carl Zeiss, Germany)를 사용하여 800배 및 400배의 배율에서 field내에 나타난 세균 등을 10회 이상 계수하여 그 평균값을 계산하였다.
대상 데이터
본 연구에 사용된 probe (Coa-biosystem, Germany)는 주문, 제작하여 사용하였으며, probe의 종류와 염기서열 등은 Table 2에 나타내었다. 형광 dye는 fluorescein isothiocyanate (FITC), infrared fluorescence dye IRD 700, IRD 800, rhodamine-green, rhodamine-red를 사용하였다.
본 연구에 사용된 probe (Coa-biosystem, Germany)는 주문, 제작하여 사용하였으며, probe의 종류와 염기서열 등은 Table 2에 나타내었다. 형광 dye는 fluorescein isothiocyanate (FITC), infrared fluorescence dye IRD 700, IRD 800, rhodamine-green, rhodamine-red를 사용하였다.
성능/효과
Wagner 등의 연구21)에서 CF 그룹의 우점비율은 혐·호기 조건에 관계없이 8~9% 정도를 차지하였으며, HGC 그룹은 19~24% 정도를 차지하는 것으로 보고하고 있어 CF 그룹은 유사한 경향을 보인 반면 HGC 그룹의 경우는 Wagner 등의 연구21)와 비교하여 50% 정도 낮은 비율을 나타내었다. NSV 그룹은 10월의 결과와 비교해서 다소 증가한 17.6~26.6%의 비율을 나타내었으며, RRP 그룹의 경우는 Tank 3에서 7.0%의 비율로 가장 높게 나타나 10월의 결과와 유사한 경향을 보였다.
또한, Table 4에 나타낸 계절별 처리효율 비교에서 EUB의 생체량이 가장 높게 나타난 2007년 10월에 BOD, COD 및 T-N에 대한 제거율이 높은 것으로 나타나 생물학적 처리공정의 처리효율과 EUB의 생체량은 높은 상관성을 가지는 것으로 나타났다. Tank 1 (aerobic 공정)에서의 BOD 및 COD 제거율과 EUB 생체량과의 상관계수(r2)는 0.96과 0.85 정도로 나타났고, Tank 3 (anoxic 공정)에서의 T-N 제거율과 EUB 생체량과의 상관계수(r2)는 0.99 정도로 나타났다.
Tank 2의 경우는 proteorbacteria 그룹이 차지하는 비율이 32.8%로 Tank 1에 비해 20% 정도 감소하였고, RRP 그룹의 비율이 조금 증가하였다. 그 외의 그룹들은 Tank 1과 거의 유사한 결과를 보였다.
그 외의 그룹들은 Tank 1과 거의 유사한 결과를 보였다. Tank 3에서는 proteobacteria 그룹의 비율은 33.8%로 Tank 2와 거의 비슷한 결과를 나타내었고, RRP 그룹을 제외한 모든 그룹의 비율이 감소하였으나, RRP 그룹의 비율은 2.4배 정도 상승하였다. RRP 그룹10)은 Rhodobacter, Rhodovulum, Roseebacter 및 Paracoccus 속의 탈질 미생물들이 주종을 이루기 때문에 Tank 3에서의 주반응이 탈질반응인 것을 고려하면 일치하는 결과이며, 이는 앞의 DGGE 밴드결과에서 새로운 밴드들의 분포와도 밀접한 관련이 있다.
각각의 단위 생물학적 처리공정에서 채취한 슬러지로부터 추출된 DNA를 주형으로 16S rDNA 부위를 direct PCR한 결과, 실험결과는 나타내지 않았으나 약 1,460 bp의 size로 1% agarose gel에서 밴드가 확인되었으며, direct PCR을 통해 증폭된 16S rDNA를 주형으로 DGGE를 위한 nested PCR을 진행한 결과 약 160 bp의 size로 1% agarose gel에서 밴드가 확인되었다. 증폭된 DNA를 DGGE Gel에 loading하여 시료 채취 시기별, 생물학적 처리 반응조별로 분석한 결과는 Fig.
이러한 이유는 봄(2008년 4월)의 경우 유입 혼합 폐수의 성상이 피혁 폐수가 80%, 수산 폐수가 20%를 차지하여 이전의 가을(2007년 10월)과 겨울(2008년 1월)의 피혁 폐수가 55~60%, 수산 폐수가 40~45%와 비교하여 혼합 비율에서 많은 차이를 나타내었기 때문으로 피혁 폐수의 혼합 비율이 높아지면 유해 중금속 함량 증가, 유기성 오염물질 성상 변화 및 pH 저하 등의 유입수 성상변화가 유발되어 생물학적 처리 공정의 운영에 악영향을 미친다. 따라서 Fig. 2에서와 같이 피혁 폐수의 함량 증가에 따른 생물학적 처리공정에서의 미생물 군집 구조의 변화를 DGGE 밴드 패턴의 결과로 확인할 수 있었다.
또한 비슷한 분포를 나타내었지만, 가을엔 α-Proteobacteria가 우점하였고, 겨울엔 CF group이 우점을 보였다.
또한, NSV 그룹의 경우는 Tank 1 보다 Tank 2와 3에서 조금 더 높은 비율을 차지하였으며, NSV 그룹은 Nitrosospira cluster에 포함되며, 질산화 관련 미생물 그룹25)으로 β-Proteobacteria에 속하며, T 1~T 3에서 β-Proteobacteria의 12.5~17.4% 정도를 차지하는 것으로 나타났다.
92로 낮게 나타났다. 또한, Table 4에 나타낸 계절별 처리효율 비교에서 EUB의 생체량이 가장 높게 나타난 2007년 10월에 BOD, COD 및 T-N에 대한 제거율이 높은 것으로 나타나 생물학적 처리공정의 처리효율과 EUB의 생체량은 높은 상관성을 가지는 것으로 나타났다. Tank 1 (aerobic 공정)에서의 BOD 및 COD 제거율과 EUB 생체량과의 상관계수(r2)는 0.
또한, 계절별 변화에 따른 DGGE의 band 패턴의 경우 가을(2007년 10월)과 겨울(2008년 1월)의 Tank 1∼3의 DGGE 결과를 비교해보면 겨울의 경우가 유입수의 수온 저하로 인해 미생물의 생체량이 줄어드는 경향을 보이고 있으나 군집 패턴에는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다.
또한 비슷한 분포를 나타내었지만, 가을엔 α-Proteobacteria가 우점하였고, 겨울엔 CF group이 우점을 보였다. 봄에 분석한 DGGE와 FISH의 결과에서는 유입수의 성상변화에 따른 미생물의 군집 패턴이 가을과 겨울의 경우에 비해 완전히 다른 패턴을 보였으며, FISH 결과에서 others 그룹의 증가와 DGGE 밴드결과에서 새로운 밴드들이 나타난 것과 일치하는 경향을 보였다. Eubacteria는 1.
2%였다. 생물학적 처리 단위 공정별로 미생물 군집 변화에서는 가을과 겨울의 경우 호기조, 산소조 및 무산소조에서 전체적으로 비슷한 군집양상을 나타내었고, RRP 그룹의 경우는 무산소조에서 3배 정도 증가하여 DGGE 밴드결과에서 새로운 밴드들이 나타난 것과 일치하는 경향을 보였다. 또한 비슷한 분포를 나타내었지만, 가을엔 α-Proteobacteria가 우점하였고, 겨울엔 CF group이 우점을 보였다.
생물학적 폐수처리 공정으로 유입되는 유량은 평균 5,000 톤/일이었으며, Table 1에 유입 혼합 폐수의 성상을 나타내었다. 실험 기간 동안 유입되는 혼합 폐수의 pH는 7.2~8.9의 범위로 나타났고, BOD와 COD의 농도는 각각 302~489 mg/L와 332~588 mg/L로서 COD 구성물질 중에서 BOD가 차지하는 비율은 68~91%의 범위로 나타났다. 또한, T-N과 T-P의 경우는 각각 226~338 mg/L와 20~32 mg/L의 범위로 나타났다.
3(a)~(b)와는 매우 상이한 경향을 나타내고 있다. 앞서의 DGGE 밴드결과에서도 나타났듯이 전체적인 군집의 분포가 다르게 나타났으며, 본 실험에서 사용한 probe들에 검출되지 않은 others 그룹이 가장 많은 분포로 나타나 Proteobacteria 그룹을 비롯한 다른 그룹들의 우점비율이 현저히 감소하는 경향을 보였다. 이는 앞서 언급한 유입수의 성상 변화에 기인한 결과로 유입수중의 피혁폐수 함유비율이 80% 정도까지 증가하여 이러한 영향들이 각각 생물 반응기내의 미생물 군집에 악영향을 끼친 것으로 판단된다.
본 연구에서 DGGE와 FISH를 이용하여 혼합폐수의 생물학적 처리 단위공정의 미생물의 군집을 분석한 결과, 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 전체적인 미생물 군집을 평가하는데 FISH와 DGGE는 매우 효과적이었으며, 계절별 및 공정별 군집의 변화에 대해 유용한 평가가 가능하였다. BOD와 COD의 제거율은 각각 83.
각각의 단위 생물학적 처리공정에서 채취한 슬러지로부터 추출된 DNA를 주형으로 16S rDNA 부위를 direct PCR한 결과, 실험결과는 나타내지 않았으나 약 1,460 bp의 size로 1% agarose gel에서 밴드가 확인되었으며, direct PCR을 통해 증폭된 16S rDNA를 주형으로 DGGE를 위한 nested PCR을 진행한 결과 약 160 bp의 size로 1% agarose gel에서 밴드가 확인되었다. 증폭된 DNA를 DGGE Gel에 loading하여 시료 채취 시기별, 생물학적 처리 반응조별로 분석한 결과는 Fig. 2에 나타내었고, Fig. 2에서 보는 바와 같이 2007년 10월에서 2008년 1월까지의 DGGE 분석결과를 보면 Tank 1과 Tank 2에서의 미생물 군집은 양적인 차이는 보이고 있으나 패턴은 아주 유사하게 나타났다. 그러나 Tank 3의 분석결과는 Tank 1, 2에서와는 매우 다른 패턴을 나타내었고, Tank 1, 2의 DGGE 결과에서는 볼 수 없었던 새로운 band들이 검출되었다.
혼합 폐수의 유입수와 각각의 생물학적 처리공정에서의 BOD, COD, 총질소(T-N) 및 총인(T-P)에 대한 제거율을 Table 4에 나타내었다. 처리공정으로 유입되는 폐수의 BOD 농도는 302~489 mg/L, COD 농도는 332~588 mg/L로서 COD 구성물질 중에서 BOD가 차지하는 비율(BOD/COD)은 68~91%의 범위로 나타났다. 또한, T-N과 T-P의 경우는 각각 226~338 mg/L와 20~32 mg/L로 나타났다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
처리공정의 운전효율이 미생물의 활성이나 생체량과 같은 인자들이 많은 영향을 미치는 이유는 무엇인가?
하·폐수처리 공정에서의 유기성 오염물질이나 질소 및 인의 제거는 다양한 공법의 생물학적 처리공정들에서 이루어진다. 생물학적 처리공정에 존재하는 다양한 미생물 군집은 하·폐수의 특성에 따라 다양한 생태계를 형성하기 존재하기 때문에 생물학적 처리공정의 운전효율은 미생물의 활성이나 생체량과 같은 인자들이 많은 영향을 미친다.1~4) 일반적으로 도시 하수나 산업 폐수를 처리하는 생물학적 처리공정에서는 30종 이상의 다양한 미생물들이 관찰되었다고 보고하고 있으며,1,5) 이들은 외부 환경적 요인의 변화에 따라 미생물 군집들 사이에 많은 변화를 유발하기 때문에 다양한 미생물 군집들의 변화를 파악하고자 하는 연구들이 많이 시도되었다.
생물학적 처리공정에 대한 미생물 군집을 해석하는 방법으로 최근 사용하는 기법은 무엇인가?
최근에는 생물학적 처리공정에 대한 미생물 군집을 해석하는 방법으로 분자유전학적 방법의 일종인 FISH (fluorescent in situ hybridization)와 DGGE (denaturing gradient gel electrophoresis) 기법을 많이 이용하고 있다.10~14) 이러한 기법들은 미생물들을 배양하지 않는 비배양적인 방법이기 때문에 미생물들의 군집을 자연상태 그대로 나타낼 수 있으며, 쉽고 간단하게 측정되는 장점과 미생물 군집의 시간·공간적 변화를 파악하는 데에 효과적이어서 최근 이를 활용한 다양한 연구들이 진행중이다.
생물학적 처리공정의 효율적인 운영을 위해서 폐수 성상에 따라 형성되는 미생물 군집의 구조와 밀도를 파악하는 연구가 중요한 이유는 무엇인가?
생물학적 처리공정은 일반적으로 물리·화학적 처리공정들에 비해 많은 장점들을 가지지만 오염물질 농도 부하, 수온, pH, 용존 산소 등과 같은 유입수의 성상 변화에 매우 민감하기 때문에 처리효율에 많은 영향을 받는다.17) 따라서 생물학적 처리공정에서는 실제 현장에서의 효율적인 처리공정의 설계와 운영을 위하여 폐수 성상에 따라 형성되는 미생물 군집의 구조와 밀도를 파악하는 연구가 매우 중요하다.
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