Real-time Biomonitoring of Emerging Contaminants in Water Resources
Notice bibliographique
Résumé
Engineered microbes coupled to automated IoT devices offer a potentially effective approach for real-time detection of emerging contaminants (EC) in water, which became a global challenge that poses health risks to humans and ecosystems. Current analytical chemistry-based approaches that are applied for EC screening in environmental waters, such as mass spectrometry remain the golden standard, but due to their high cost, requirement for specialized facilities and user expertise, slow turn-around as well as the growing number of EC’s to screen for, their application remain limited. Our research explores the use of engineered yeast and algae as part of a real-time EC sensor system in which biofilm ‘cell factories’ serve as a constant supply of microbes for inline continuous-flow exposure to environmental contaminants. Saccharomyces cerevisiae was stably transformed with genetic circuitry to report the presence of estrogenic ECs as a fluorescence signal, whereas a mutant Chlamydomonas reinardtii strain, as well as a wildtype strain were tested. The system’s design enables continuous flow exposure without the need for prefiltration or the risk of modified organisms entering the environment where it is installed, with additional advantages such as low cost and deployable requiring minimal skills. A conceptual framework for groundwater EC monitoring and regulation by public and private sector stakeholders, using engineered microbe-driven IoT devices was incorporated to enable effect-based monitoring at remote locations, and to serve as a platform for further refinements such as microbes with improved sensitivity and novel biological pathways to expand the range of health risks that can be detected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».