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 indic...
- Autores:
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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
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- E. coli
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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. |
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Krishnamurthy, B.S. Supreetha, M. Deccaraman & N. Vijayashree, “E-Nose System to Detect E-Coli in Drinking Water of Udupi District,” Int J Eng Res, vol. 1, no. 12, pp. 58–64, 2012. Available: http://www.ijerd.com/paper/vol1-issue12/H01125864.pdf J. L. Herrero, J. Lozano, J. P. Santos & J. I. Suarez, “On-line classification of pollutants in water using wireless portable electronic noses,” Chemosphere, vol. 152, pp. 107–116, Jun. 2016. Available: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2016Chmsp.152..107H/abstract I. Campos, M. Alcañiza, D. Aguado, R. Barat, J. Ferrer, L. Gil, M. Marrakchi, R. Martínez-Mañeza, J. Soto, J. L. Vivancos, “A voltammetric electronic tongue as tool for water quality monitoring in wastewater treatment plants,” Water Res, vol. 46, no. 8, pp. 2605–2614, May. 2012. https://doi.org/10.1016/j.watres.2012.02.029 G. Comina, M. Nissfolk & J. Solis, “Development of a Portable Water Quality Analyzer,” Sen Transducers, vol. 119, no. 8, pp. 72–81, Aug. 2010. 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García , “Bacterial discrimination of drinking water through of an electronic nose and a volatiles extraction equipment,” RCTA, vol.1, no. 33, pp. 155–165, Sep. 2019.https://doi.org/10.24054/16927257.v33.n33.2019.3335 B. Austin, “The value of cultures to modern microbiology,” Antonie Van Leeuwenhoek, vol. 110, no. 10, pp. 1247–1256, Oct. 2017. https://doi.org/10.1007/s10482-017-0840-8 A. M. Sousa & M. O. Pereira, “A prospect of current microbial diagnosis methods,” STE, vol. 3, pp. 1429–1438, 2013. Available: http://hdl.handle.net/1822/33030 A. van Belkum, G. Durand, M. Peyret, S. Chatellier, G. Zambardi, J. Schrenzel, D. Shortridge, A. Engelhardt & W. M. Dunne Jr., “Rapid clinical bacteriology and its future impact,” Ann Lab Med, vol. 33, no. 1, pp. 14–27, Jan. 2013. https://doi.org/10.3343/alm.2013.33.1.14 J. J. Hirvonen, A. Siitonen & S.-S. 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Canhoto & N. Magan, “Electronic nose technology for the detection of microbial and chemical contamination of potable water,” Sens Actuators B Chem, vol. 106, no. 1, pp. 3–6, Apr. 29, 2005. https://doi.org/10.1016/j.snb.2004.05.029 S. Schulz & J. S. Dickschat, “Bacterial volatiles: The smell of small organisms,” Nat Prod Rep, no. 24, pp. 814–842, 2007. https://doi.org/10.1039/b507392h K. Tiwari, S. Biswas, B. Tudu, R. Bandhopadhyay & P. Pramanik, “Development of metal oxide-modified carbon paste based sensor for honey analysis using electronic tongue,” Mater Today: Proc, vol. 4, no. 9, pp. 9500–9504, Mar., 2017. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2017.06.212 O. E. Gualdrón, C. M. Durán, J. E. Ortiz & J. A. Araque, “Implementacion de un modelo neuronal en un dispositivo hardware (FPGA) para la clasificacion de compuestos químicos en un sistema multisensorial (nariz electrónica),” RCTA, vol. 2, no. 24, pp. 127–133, Aug. 2004. Disponible en http://revistas.unipamplona.edu.co/ojs_viceinves/index.php/RCTA/article/view/2347 M. C. Lemfack, B.-O. Gohlke, S. M. T. Toguem, S. Preissner, B. Piechulla & R. Preissner, “mVOC 2.0: a database of microbial volatiles,” Nucleic Acids Res, no. 46, no. D1, pp. D1261–D1265, Jan. 4, 2018. https://doi.org/10.1093/nar/gkx1016 |
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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.Introduction: The evaluation of water quality remains a challenge for public health institutions today. One of the most abundant bacteria and the one that is mainly related with the sanitary risk of water is Escherichia coli (E. coli). The incidence of this bacteria shows that there is an increased risk of the presence of other bacteria and viruses of fecal origin, many of which are pathogenic. Nowadays, standardized and regulated conventional techniques are used for the detection of E. coli in water. These techniques require at least 24-28 hours of incubation for detection; in addition to require reagents and qualified personnel, among other requirements. Objective: This article presents an analysis of the ability of the sensory perception systems (e-nose and e-tongue) to determine and discriminate E. coli from other related bacteria in water samples. Methodology: To verify discrimination between bacteria, water samples contaminated with three bacteria were prepared: E. coli, Klebsiella oxytoca and Pseudomonas aeruginosa. Sterilized drinking water was used as a negative control. On the other hand, to evaluate the potential of the systems under study for the detection of E. coli in drinking water, water samples from the drinking water treatment plant (DWTP) of the municipality of Toledo (N. S) were analyzed. For this, the microbiological membrane filtration method was used as reference in this study. Results: The water samples discrimination was carried out through the Principal Components Analysis (PCA), reaching 97.6% of variance captured through the electronic nose. On the other hand, with the electronic tongue, the discrimination of the bacteria was 99.4% variation in the data set, obtaining a similar response with both methods. Conclusions: The results confirmed that the methodology allowed an effective evaluation between the contaminated samples and control samples. It is obtained a good discrimination of the categories for the samples acquired from the water treatment plant. application/pdftext/htmlapplication/xmlspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2021http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/2704E. colidrinking waterelectronic noseelectronic tonguedata processingE. coliagua potablenariz electrónicalengua electrónicaprocesamiento de datosMetodología para la detección de bacterias en el agua potable a través de una nariz electrónica y lengua electrónicaMethodology for the bacteria detection in drinking water through an e-nose and e-tongueArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge Cuc S. Rios-Tobón, R. M. Agudelo-Cadavid & L. A. Gutiérrez-Builes, “Patógenos e indicadores microbiológicos de calidad del agua para consumo humano,” Rev Fac Nac Salud Pública, vol. 35, no. 2, pp. 236–247, 2017. https://doi.org/10.17533/udea.rfnsp.v35n2a08 C. M. McEntegart, W. R. Penrose, S. Strathmann & J. R. Stettera, “ Detection and discrimination of coliform bacteria with gas sensor arrays,” Sens Actuators B Chem, vol. 2000, pp. 106s–116s, 2012.https://doi.org/10.1016/S0925-4005(00)00561-X J. L. Herrero, J. Lozano, J. P. Santos & J. I. Suárez, “On-line classification of pollutants in water using wireless portable electronic noses,” Chemosphere, vol. 152, pp. 107–116, Jun. 2016. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2016.02.106 B. Lange, M. Strathmann & R. Oßmer, “Performance validation of chromogenic coliform agar for the enumeration of Escherichia coli and coliform bacteria,” Lett Appl Microbiol, vol. 57, no. 6 , pp. 547–553, Aug. 2013. https://doi.org/10.1111/lam.12147 N. 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