Modeling and optimization of chlorpyrifos and glyphosate biodegradation using RSM and ANN: Elucidating their degradation pathways by GC-MS based metabolomics.
Ecotoxicol Environ Saf · 2023 · 252:114628 · PMID 36774796 · 등급6 세포·모델 모델링연구 · 물질과 작용기전 > AMPA·분해 · 사람
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농약의 지속적이고 광범위한 사용은 환경과 인간 건강에 부정적인 영향을 미친다. 미생물 기반 정화는 친환경적이며 비용 효율적인 기술이므로 중요성이 크다. 본 연구에서는 콩 근권에서 분리된 Bacillus cereus AKAD 3-1 균주의 클로르피리포스(CHL) 및 글리포세이트(GLY) 분해 잠재력을 조사하였다. 반응 표면 방법론(RSM)과 인공 신경망(ANN)을 이용하여 다양한 공정 변수의 최적화 및 검증을 수행하였다. 분해 과정에 영향을 미치는 주요 변수는 초기 농약 농도, pH, 그리고 접종원 크기이다. 최적 조건에서 해당 균주는 각각 클로르피리포스와 글리포세이트를 94.52%와 83.58% 제거하는 능력을 보였다. 중앙 복합 설계(CCD-RSM)와 ANN 접근법 모두 성장 조건을 모델링하고 최적화하는 데 우수한 성능을 보였다. 최적의 ANN-GA 모델은 클로르피리포스와 글리포세이트에 대해 각각 R2 ≥ 0.99를 나타냈으며, RSM의 경우 얻어진 R2 값은 각각 0.96과 0.95였다. 결과는 공정 변수들이 클로르피리포스 및 글리포세이트 생분해에 유의미한(p < 0.05) 영향을 미침을 시사하였다. 더욱이, 예측된 RSM 모델은 클로르피리포스와 글리포세이트에 대해 각각 "lack of fit p-value"가 "0.8849"와 "0.2502"였다. GC-MS 분석 결과, 해당 균주는 먼저 클로르피리포스를 3,5,6-트리클로로 피리딘-2-올 및 O,O-디에틸 O-황인산오트산으로 전환시켰다. 이후 이러한 중간 대사 산물들은 분해되어 독성이 없는 부산물로 완전히 광물화되었다. 유사하게, 글리포세이트는 먼저 2-(메틸아미노) 아세트산과 아미노-옥시인산으로 전환되었으며, 이는 추가적으로 독성 부산물 없이 광물화되었다. 종합해 볼 때, 본 연구의 결과는 생분해 경로를 명확히 하고 B. cereus AKAD 3-1이 클로르피리포스와 글리포세이트계 제초제에 오염된 환경에서 생물학적 정화에 잠재력이 높음을 강조한다.ORIGINAL ABSTRACT
Ongoing and extensive use of pesticides negatively impact the environment and human health. Microbe-based remediation bears importance as it is an eco-friendly and cost-effective technique. The present study investigated chlorpyrifos (CHL) and glyphosate (GLY) degrading potential of Bacillus cereus AKAD 3-1, isolated from the soybean rhizosphere. Optimization and validation of different process variables were carried out by response surface methodology (RSM) and artificial neural network (ANN). Critical parameters which affect the degradation process are initial pesticide concentration, pH, and inoculum size. At optimum conditions, the bacterial strain demonstrated 94.52% and 83.58% removal of chlorpyrifos and glyphosate, respectively. Both Central-composite design (CCD-RSM) and ANN approaches proved to perform well in modeling and optimizing the growth conditions. The optimum ANN-GA model resulted in R2 ≥ 0.99 for chlorpyrifos and glyphosate, while in the case of RSM, the obtained R2 value was 0.96 and 0.95, respectively. Results indicated that the process variables significantly (p < 0.05) impact chlorpyrifos and glyphosate biodegradation. Moreover, the predicted RSM model had a "lack of fit p-value" of "0.8849" and "0.2502" for chlorpyrifos and glyphosate, respectively. GC-MS analysis revealed that the strain first converted chlorpyrifos into 3,5,6-trichloro pyridin-2-ol & O, O-diethyl O-hydrogen phosphorothiate. Later, these intermediate metabolites were broken and completely mineralized into non-toxic by-products. Similarly, glyphosate was first converted into 2-(methylamino) acetic acid and amino-oxyphosphonic acid, which were further mineralized without any toxic by-products. Taken together, the results of this study clarify the biodegradation pathways and highlights the promising potential of B. cereus AKAD 3-1 in the bioremediation of chlorpyrifos and glyphosate-polluted environments.| 저자 | Malla, M. A.; Dubey, A.; Kumar, A.; Yadav, S.; Kumari, S. |
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| 저널 | Ecotoxicology and environmental safety |
| 권·호·쪽 | 252, 114628 |
| PMID | 36774796 |
| DOI | 10.1016/j.ecoenv.2023.114628 |
| MeSH | Amino Acids; Biodegradation, Environmental; Chlorpyrifos; Gas Chromatography-Mass Spectrometry; Neural Networks, Computer; Pesticides; Glyphosate |