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公开(公告)号：CN107531528A
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201680019682.8
申请日：2016-03-30
Applicant: 住友化学株式会社
Abstract: 本发明生成高精度且可靠地对水处理后的水质进行预测的预测规则。预测规则生成系统(1)的计算机(10)具备：输入部(12)，其输入存在于进行水处理的活性污泥中的多种微生物各自的存在比例或存在于该活性污泥中的多种碱基序列各自的存在比例的时间序列数据、以及与构成该时间序列数据的各时刻的数据相对应的表示水处理后的水质的水质信息；主成分分析部(13)，其对所输入的时间序列数据进行主成分分析，计算出构成时间序列数据的各时刻的数据的主成分得分；以及，预测规则生成部(14)，其基于所计算出的主成分得分和所输入的表示水处理后的水质的水质信息，由多种微生物各自的存在比例或多种碱基序列各自的存在比例生成用于预测水处理后的水质的预测规则。
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公开(公告)号：CN107533592A
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201680019683.2
申请日：2016-03-30
Applicant: 住友化学株式会社
Abstract: 高精度地分析进行水处理的活性污泥中所含的微生物群落。微生物群落分析系统(1)的计算机(10)具备：输入部(12)，输入多个数据组，所述数据组包含表示存在于进行水处理的活性污泥中的多种微生物各自的基因的碱基序列的信息；相似度计算部(13)，基于所输入的数据组中所包含的碱基序列，计算数据组间的相似度；以及坐标计算部(14)，基于所计算出的相似度，计算数据组各自在多维空间上的坐标。
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公开(公告)号：CN107531528B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201680019682.8
申请日：2016-03-30
Applicant: 住友化学株式会社
Abstract: 本发明生成高精度且可靠地对水处理后的水质进行预测的预测规则。预测规则生成系统(1)的计算机(10)具备：输入部(12)，其输入存在于进行水处理的活性污泥中的多种微生物各自的存在比例或存在于该活性污泥中的多种碱基序列各自的存在比例的时间序列数据、以及与构成该时间序列数据的各时刻的数据相对应的表示水处理后的水质的水质信息；主成分分析部(13)，其对所输入的时间序列数据进行主成分分析，计算出构成时间序列数据的各时刻的数据的主成分得分；以及，预测规则生成部(14)，其基于所计算出的主成分得分和所输入的表示水处理后的水质的水质信息生成预测规则，该预测规则用于由多种微生物各自的存在比例或多种碱基序列各自的存在比例预测水处理后的水质。
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公开(公告)号：CN107533592B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201680019683.2
申请日：2016-03-30
Applicant: 住友化学株式会社
Abstract: 高精度地分析进行水处理的活性污泥中所含的微生物群落。微生物群落分析系统(1)的计算机(10)具备：输入部(12)，输入多个数据组，所述数据组包含表示存在于进行水处理的活性污泥中的多种微生物各自的基因的碱基序列的信息；相似度计算部(13)，基于所输入的数据组中所包含的碱基序列，计算数据组间的相似度；以及坐标计算部(14)，基于所计算出的相似度，计算数据组各自在多维空间上的坐标。
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公开(公告)号：CN107532160A
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201680019319.6
申请日：2016-03-31
Applicant: 住友化学株式会社
CPC classification number: C02F3/34 , C02F3/302 , C02F3/341 , C02F2101/16 , C02F2101/36 , C02F2209/36 , C12N1/20 , C12N11/14 , C12N15/10 , C12Q1/6809 , C12Q1/689 , C12Q2535/122
Abstract: 本发明的微生物制剂的制造方法具备：在含有对象化合物的培养基中添加含有对象化合物分解性微生物的生物质和无机微粒载体，使生物质所含的微生物载持在无机微粒上，一边监视载持于无机微粒载体的微生物中的对象化合物分解性微生物的存在比例、一边进行培养的工序；和在对象化合物分解性微生物的存在比例达到预定值之后，对载持有对象化合物分解性微生物的无机微粒载体进行回收，获得微生物制剂的工序；其中，对象化合物分解性微生物的存在比例通过包含以下工序的方法获得：对载持于无机微粒载体的微生物的16S rRNA基因的预定区域进行扩增，获得扩增产物的工序；和对扩增产物的碱基序列数据进行分析，根据各碱基序列数据间的同源性将所得碱基序列数据分为多个组，将具有各个组的碱基序列数据的微生物作为单一的种类，根据各个组的代表碱基序列数据确定对象化合物分解性微生物的种类，并根据所得碱基序列数据的数量计算全部微生物中的对象化合物分解性微生物的存在比例的工序。
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