Metodología para la detección de bacterias en el agua potable a través de una nariz electrónica y lengua electrónica

Introducción: La evaluación de la calidad del agua sigue siendo un desafío para las instituciones de salud pública en la actualidad. Una de las bacterias más abundantes y que se asocia principalmente con el riesgo sanitario del agua es Escherichia coli (E. coli). La incidencia de esta bacteria indica que existe un mayor riesgo de la presencia de otras bacterias y virus de origen fecal, muchos de los cuales son patógenos. Hoy en día, para la detección de E. coli en agua, se utilizan técnicas convencionales estandarizadas y reguladas. Estas técnicas requieren al menos 24-28 horas de incubación para la detección; además de requerir reactivos y personal calificado, entre otros requerimientos. Objetivo: Este artículo presenta un análisis de la capacidad de los sistemas de percepción sensorial (e-nose y e-tongue) para determinar y discriminar E. coli de otras bacterias relacionada en muestras de agua. Metodología: Para verificar la discriminación entre bacterias, se prepararon muestras de agua contaminadas con tres bacterias: E. coli, Klebsiella oxytoca y Pseudomonas aeruginosa. Como control negativo se usó agua potable esterilizada. De otra parte, para evaluar el potencial de los sistemas en estudio para la detección de E. coli en agua potable, se analizaron muestras de agua procedentes de la planta de tratamiento de agua potable (DWTP) del municipio de Toledo (N. S). Para ello, el método microbiológico usado como referencia fue el de filtración por membrana. Resultados: La discriminación de las muestras de agua se realizó mediante el Análisis de Componentes Principales (PCA), alcanzando el 97,6% de la varianza capturada a través de la nariz electrónica. Por otro lado, con la lengua electrónica, la discriminación de la bacteria fue una variación del 99,4% en el conjunto de datos, obteniendo una respuesta similar con ambos métodos. Conclusiones: Los resultados demostraron que la metodología propuesta permitió una evaluación efectiva entre las muestras contaminadas y las muestras de control. Se observa una excelente discriminación de las categorías para las muestras obtenidas de la planta de tratamiento de agua potable.

• Autores: Carrillo Gómez, Jeniffer Katerine; Durán Acevedo, Cristhian Manuel; García-Rico, Ramón Ovidio
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Corporación Universidad de la Costa
• Repositorio: REDICUC - Repositorio CUC
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/12259
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/11323/12259; https://doi.org/10.17981/ingecuc.17.1.2021.13
• Palabra clave: E. coli; drinking water; electronic nose; electronic tongue; data processing; E. coli; agua potable; nariz electrónica; lengua electrónica; procesamiento de datos
• Rights: openAccess
• License: INGE CUC - 2021