High Efficiency of Removal of Pathogenic Microorganisms at Wastewater Treatment Plants in the City of Moscow

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Abstract—

While most pathogenic bacteria are efficiently removed from wastewater during biological treatment, some pathogens, notably Arcobacter, may be abundant in the purified water. Using 16S rRNA gene profiling, the composition of microbial communities of municipal wastewater in the city of Moscow was studied before and after biological purification at the Lyubertsy wastewater treatment plant. Fecal contaminants of the genera Acinetobacter, Aeromonas, Arcobacter, Bacteroides, Streptococcus, and Veillonella, which include human pathogens, predominated in the influent wastewater. After treatment, the relative abundance of these bacteria decreased by 50‒100 times. Predominant organisms in the microbiome of the effluent water were bacteria characteristic of activated sludge, including the nitrifiers of the genera Nitrospira and Nitrosomonas, as well as phosphate- and glycogen-accumulating microorganisms. Thus, pathogenic bacteria, including Arcobacter, are effectively removed at the Moscow wastewater treatment plant.

About the authors

Sh. A. Begmatov

Institute of Bioengineering, Research Center of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: shabegmatov@gmail.com
Russia, 119071, Moscow

A. G. Dorofeev

Winogradsky Institute of Microbiology, Research Center of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: shabegmatov@gmail.com
Russia, 119071, Moscow

N. V. Pimenov

Winogradsky Institute of Microbiology, Research Center of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: shabegmatov@gmail.com
Russia, 119071, Moscow

A. V. Mardanov

Institute of Bioengineering, Research Center of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: shabegmatov@gmail.com
Russia, 119071, Moscow

N. V. Ravin

Institute of Bioengineering, Research Center of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: shabegmatov@gmail.com
Russia, 119071, Moscow

References

  1. Загайнова А.В., Асланова М.М., Курбатова И.В., Ракова В.М., Федец З.Е., Пай Г.В., Грицюк О.В., Панькова М.Н., Новожилов К.А., Абрамов И.А., Иванова П.А., Недачин А.Е., Автономова А.А., Стародубова Н.Ю., Савостикова О.Н. Оптимизация методов санитарно-микробиологического и санитарно-паразитологического контроля сточных вод // Гигиена и санитария. 2022. Т. 101. С. 545‒555.
  2. Altwegg M., Geiss H.K. Aeromonas as a human pathogen // Crit. Rev. Microbiol. 1989. V. 16. P. 253‒286.
  3. Antunes L.C, Visca P., Towner K.J. Acinetobacter baumannii: evolution of a global pathogen // Pathog Dis. 2014. V. 71. P. 292‒301.
  4. Azcarate-Peril M.A., Roach J., Marsh A., Chey W.D., Sandborn W.J., Ritter A.J., Savaiano D.A., Klaenhammer T.R. A double-blind, 377-subject randomized study identifies Ruminococcus, Coprococcus, Christensenella, and Collinsella as long-term potential key players in the modulation of the gut microbiome of lactose intolerant individuals by galacto-oligosaccharides // Gut Microbes. 2021. V. 13. Art. 1957536. https://doi.org/10.1080/19490976.2021.1957536
  5. Begmatov S., Dorofeev A.G., Kadnikov V.V., Beletsky A.V., Pimenov N.V., Ravin N.V., Mardanov A.V. The structure of microbial communities of activated sludge of large-scale wastewater treatment plants in the city of Moscow // Sci. Rep. 2022. V. 12. Art. 3458. https://doi.org/10.1038/s41598-022-07132-4
  6. Collado L., Figueras M.J. Taxonomy, epidemiology, and clinical relevance of the genus Arcobacter // Clin. Microbiol. Rev. 2011. V. 24. P. 174‒192.
  7. Di Cesare A., De Carluccio M., Eckert E.M., Fontaneto D., Fiorentino A., Corno G., Prete P., Cucciniello R., Proto A., Rizzo L. Combination of flow cytometry and molecular analysis to monitor the effect of UVC/H2O2 vs UVC/H2O2/Cu-IDS processes on pathogens and antibiotic resistant genes in secondary wastewater effluents // Water. Res. 2020. V. 184. Art. 116194. https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.116194
  8. Edgar R.C. Search and clustering orders of magnitude faster than BLAST // Bioinformatics. 2010. V. 26. P. 2460‒2461.
  9. Fisher J.C., Levican A., Figueras M.J., McLellan S.L. Population dynamics and ecology of Arcobacter in sewage // Front. Microbiol. 2014. V. 5. Art. 525. https://doi.org/10.3389/fmicb.2014.00525
  10. Frey B., Rime T., Phillips M., Stierli B., Hajdas I., Widmer F., Hartmann M. Microbial diversity in European alpine permafrost and active layers // FEMS Microbiol. Ecol. 2016. V. 92. Art. fiw018. https://doi.org/10.1093/femsec/fiw018
  11. Frigon D., Biswal. B.K., Mazza A., Masson L., Gehr R. Biological and physicochemical wastewater treatment processes reduce the prevalence of virulent Escherichia coli // Appl. Environ. Microbiol. 2013. V. 79. P. 835‒844.
  12. Hultman J., Tamminen M., Pärnänen K., Cairns J., Karkman A., Virta M. Host range of antibiotic resistance genes in wastewater treatment plant influent and effluent // FEMS Microbiol. Ecol. 2018. V. 94. Art. fiy038. https://doi.org/10.1093/femsec/fiy038
  13. Karaolia P., Vasileiadis S., Michael S., Karpouzas D., Fatta-Kassinos D. Shotgun metagenomics assessment of the resistome, mobilome, pathogen dynamics and their ecological control modes in full-scale urban wastewater treatment plants // J. Hazard. Mater. 2021. P. 418. Art.126387. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2021.126387
  14. Koivunen J., Siitonen A., Heinonen-Tanski H. Elimination of enteric bacteria in biological-chemical wastewater treatment and tertiary filtration units // Water. Res. 2003. V. 37. P. 690‒698.
  15. Koskey A.M., Fisher J.C., Eren A.M., Ponce-Terashima R., Reis M.G., Blanton R.E., McLellan S.L. Blautia and Prevotella sequences distinguish human and animal fecal pollution in Brazil surface waters // Environ. Microbiol. Rep. 2014. V. 6. P. 696‒704. https://doi.org/10.1111/1758-2229.12189
  16. Kristensen J.M., Nierychlo M., Albertsen M., Nielsen P.H. Bacteria from the genus Arcobacter are abundant in effluent from wastewater treatment plants // Appl. Environ. Microbiol. 2020. V. 86. Art. e03044-19. https://doi.org/10.1128/AEM.03044-19
  17. Magoc T., Salzberg S. FLASH: Fast length adjustment of short reads to improve genome assemblies // Bioinformatics. 2011. V. 27. P. 2957‒2963.
  18. Mølgaard K., Nickelsen C., Jansen J. Hygienic quality of wastewater from municipal treatment plant. Report no. 684. Danish Environmental Protection Agency, Odense, Denmark. 2002. https://www2.mst.dk/udgiv/publikationer/ 2002/87-7972-078-1/pdf/87-7972-080-3.pdf
  19. Rognes T., Flouri T., Nichols B., Quince C., Mahé F. VSEARCH: a versatile open source tool for metagenomics // PeerJ. 2016. V. 4. https://doi.org/10.7717/peerj.2584
  20. Shchegolkova N.M., Krasnov G.S., Belova A.A., Dmitriev A.A., Kharitonov S.L., Klimina K.M., Melnikova N.V., Kudryavtseva A.V. Microbial community structure of activated sludge in treatment plants with different wastewater compositions // Front. Microbiol. 2016. P. 7. Art. 90. https://doi.org/10.3389/fmicb.2016.00090
  21. Wexler H.M. Bacteroides: the good, the bad, and the nitty-gritty // Clin. Microbiol. Rev. 2007. V. 20. P. 593‒621.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Ш.А. Бегматов, А.Г. Дорофеев, Н.В. Пименов, А.В. Марданов, Н.В. Равин

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».