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dc.contributor.advisorResto-Irizarry, Pedro J.
dc.contributor.authorWang, Dong
dc.date.accessioned2019-04-15T13:45:14Z
dc.date.available2019-04-15T13:45:14Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/handle/20.500.11801/1943
dc.description.abstractThe quality of recreational waters is of great importance to the public. Enterococcus faecalis is one of the main indicators of recreational water quality. The standardized technology for quantifying bacterial concentrations require the transportation of water samples to a lab and measurement of the test by trained personnel. These actions delay the publishing of results from water quality tests. Thus, a portable, automated, and in-situ water quality solution can yield advantages towards the public welfare. In this project, we design and build a novel biosensor that is portable and sensitive to various bacterial concentrations. We use rapid prototyping techniques to build and automate an enzyme-based water quality assay using a millifluidic biosensor. We use a Raspberry Pi micro-computer, a CMOS image sensor, an Arduino micro-controller and Python programing for control and data acquisition. Fluorescence from the enzyme-based assay is indicative of bacterial growth and is measured over a 24-hour period. Our sensor has detected a bacterial concentration as low as 23 Colony Forming Units (CFU) per 100 milliliters. The CMOS camera and RGB analysis is used to measure the increase of fluorescence from the assay as a function of time. Blue light is indicative of fluorescence from the assay and of a positive contamination result.en_US
dc.description.abstractLa calidad de las aguas recreativas es de gran importancia para el público. Enterococcus faecalis es uno de los principales indicadores de la calidad del agua. La tecnología estandarizada para cuantificar las concentraciones bacterianas requiere la transportación de muestras de agua a un laboratorio y la medida del ensayo por personal entrenado. Estas acciones retrasan la publicación de resultados de pruebas de calidad del agua. Por lo tanto, una solución para cuantificar la calidad de agua que sea portátil, automatizada e in situ puede ofrecer ventajas para el bienestar del público. En este proyecto, diseñamos y construimos un novedoso biosensor que es portátil y sensitivo a diversas concentraciones bacterianas. Utilizamos técnicas de prototipado rápido para construir y automatizar un ensayo de calidad del agua basado en enzimas usando un biosensor milifluídico. Utilizamos una microcomputadora Raspberry Pi, un sensor de imágenes CMOS (CMOS por sus siglas en inglés), un microcontrolador Arduino y la programación de Python para control y adquisición de datos. La fluorescencia del ensayo basado en enzimas es un indicativo de crecimiento bacteriano y se mide durante un período de 24 horas. Nuestro sensor ha detectado concentraciones de bacterias en muestras de agua con una sensibilidad tan baja como 23 unidades formadoras de colonias (CFU por sus siglas en inglés) por cada 100 mililitros. La cámara CMOS y el análisis RGB (RGB por sus siglas en inglés) fue utilizado para medir el incremento de fluorescencia del ensayo en función del tiempo. Luz azul es indicativo de fluorescencia de los experimentos con lecturas positivas de resultados con contaminación.en_US
dc.description.sponsorshipSea Grant (Project Number: R/92-02-16)en_US
dc.language.isoEnglishen_US
dc.subjectBiosensorsen_US
dc.titleTowards the development of an automated, portable enterococcus faecalis biosensor for recreational watersen_US
dc.typeThesisen_US
dc.rights.licenseAll rights reserveden_US
dc.rights.holder(c) 2018 Dong Wangen_US
dc.contributor.committeeDíaz-Rivera, Rubén E.
dc.contributor.committeeRodríguez-Abudo, Sylvia
dc.contributor.representativeOtero-Morales, Ernesto
thesis.degree.levelM.S.en_US
thesis.degree.disciplineMechanical Engineeringen_US
dc.contributor.collegeCollege of Engineeringen_US
dc.contributor.departmentDepartment of Mechanical Engineeringen_US
dc.description.graduationSemesterSummer (3rd Semester)en_US
dc.description.graduationYear2018en_US


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