研究简介:产电生物膜以独特的方式呼吸，利用固体外部材料作为其新陈代谢的终端电子受体，这在生物电化学系统（BES）中作为催化剂很有意义，例如微生物燃料电池（MFC）和微生物电解电池（MEC），以及海水淡化、生物修复和传感系统。目前尚不清楚阳极生物膜内的电流密度和pH分布如何相互关联。细胞产生的质子及其从阳极生物膜的运输，应该会导致整个生物膜形成质子梯度。生物膜深度上pH梯度的形成会导致内部微生物的性能降低并影响其生长。因此了解微型生物膜内pH分布的详细特征及其对发电性能的影响对于提高阳极性能至关重要。本研究是量化发电生物膜深度的空间和时间pH分布和变化。还探讨了pH分布和电流密度之间的关系。Geobacter spp是发电细菌的绝佳候选者，因为它可以将乙酸盐转化为阳极上的电子，并且电子转移被认为是直接的。通过pH微电极获得地杆菌生物膜内的pH深度剖面，可对活生物膜进行非侵入性、非破坏性、高空间分辨率和实时测量。找到上述条件取决于对阳极生物膜内部微观条件的理解，本研究推荐了一种通过绘制pH深度剖面导数来估计生物膜和边界层厚度的方法。


Unisense微电极系统的应用


pH微电极（Unisense，丹麦）用于表征阳极生物膜内的pH分布。微电极尖端的直径为50μm。每次测量之前，使用商业缓冲溶液（pH=4.01、6.86和9.18）校准pH微电极。获得斜率在-58.10–-58.80mV/pH范围内的线性校准曲线。pH值测量是在操作条件下进行的。通过移除生物膜阳极上方的橡胶塞来打开端口以插入微电极及其参比电极。纯氮气不断地吹入顶部空间，以尽量减少氧气从开放端口侵入系统。最初将pH微电极尖端放入高于生物膜表面数千微米的本体溶液中，然后逐步向下移动（生物膜外增量为50-200μm，生物膜内增量为25μm），由计算机上的SensorTrace Profiling软件进行定期控制，并同时记录pH值。当通过批量溶液、浓度边界层并最终到达生物膜底部（阳极表面）时进行记录。


实验结果


采用pH微电极研究了不同电流密度下地杆菌生物膜内部的空间pH分布。在350μm厚的地杆菌生物膜(10.23A m-2)中，检测到的阳极表面附近的pH水平低至5.57，而本体溶液的pH水平为6.90。在此，pH差达到最大值1.33个单位，这意味着电极表面附近的质子浓度几乎比本体溶液高20倍。这项研究还表明，在厚生物膜中的低缓冲液浓度条件下，质子无法有效地从生物膜中转运出来。

图1、在恒定施加电位（-0.1 V vs.Ag/AgCl）下的Geobacter生物膜生长情况。红色箭头表示用于pH和CV测量的各种电流密度（它们分别为1.07Am2，1.27Am2，2.58Am2，2.97Am2，4.46Am2，5.89Am2，7.93Am2，9.25Am2，9.83Am2，10.71Am2，10.23Am2和10.70Am2，分别为45小时，72小时，116小时，140小时，205小时，256小时，285小时，330小时，418小时，440小时，455小时和482小时）。

图2、在电流密度为1.07A m-2和1.27A m-2时Geobacter生物膜内的平均pH分布，边界层和批量溶液（a）；在2.58 A m-2和2.97A m-2时（b）；在4.46A m-2，5.89 A m-2和7.93A m-2时（c）；在9.25A m-2和9.83 A m-2时（d）；在10.71A m-2，10.23A m-2和10.70A m-2时。误差线表示标准偏差。图2(f)是在7.93A m-2下测量的剖面之一，以及Geobacter生物膜内上方和内部的质子浓度剖面。

图3、在7.93A m-2下pH对深度的一阶导数图，插图显示了平均曲线，误差线表示标准偏差。（a）；各种电流密度下的生物膜厚度及其活性部分和非活性部分（b）。

图4、阳极表面附近和批量溶液中的pH变化以及作为电流密度函数的pH差异（a）。Geobacter生物膜内平均pH变化曲线及各种电流密度下相应的质子浓度曲线，插图显示了电流密度和平均pH值之间的线性相关性（r2=0.99）（b）。

图5、缓冲浓度（25 mM、50 mM、75 mM和100 mM）对Geobacter生物膜内pH分布的影响。误差线表示标准偏差。


结论与展望


本研究采用了pH微电极量化了发电生物膜及其浓度边界层以及本体溶液内的空间pH分布。探讨了pH分布与电流密度之间的关系。结果发现(1)在350μm厚的地杆菌生物膜上，检测到阳极表面附近的pH水平低至5.57，而本体溶液的pH水平为6.90；生物膜内的平均pH值随着时间的推移而下降；生物膜内的pH变化使循环伏安法的中点电位发生变化，每个pH变化59.0mV；25mM磷酸盐缓冲溶液的阳极表面附近的pH值低至4.91，而100mM磷酸盐缓冲溶液的pH值则为5.73。此外，还推荐了一种通过绘制pH值-深度分布的导数来估计生物膜厚度的方法。