人们经常将大肠杆菌与受污染的食物联系起来，但大肠杆菌长期以来一直是生物技术的主力军。加州大学欧文分校的科学家已经证明，这种细菌作为检测水中重金属污染的系统的一部分具有进一步的价值。

大肠杆菌在金属离子存在下表现出生化反应，研究人员能够用化学组装的金纳米颗粒光学传感器观察到这种微小的变化。通过对响应铬和砷暴露而释放的代谢物的光谱进行机器学习分析，科学家们能够检测到浓度比导致细胞死亡的浓度低十亿倍的金属，同时能够以高于96%的准确率推断出重金属类型和数量。

研究人员说，这个过程可以在大约10分钟内完成，是发表在《美国国家科学院院刊》上的一项研究的主题。

“UCI研究人员开发的这种新的水监测方法具有高度灵敏度，快速性和多功能性，”共同作者，UCI材料科学与工程教授Regina Ragan说。“它可以广泛部署，以监测饮用水和灌溉水以及农业和工业径流中的毒素源头。该系统可以提供重金属污染的早期预警，以保护人类健康和生态系统。

除了证明像大肠杆菌这样的细菌可以检测不安全的水外，研究人员还强调了其他必要的成分 - 用分子精度和机器学习算法组装的金纳米颗粒 - 这大大提高了其监测系统的灵敏度。Ragan说，它可以用于发现金属毒素 - 包括砷，镉，铬，铜，铅和汞 - 其水平低于监管限值，以提供污染的早期预警。

在这项研究中，科学家们解释说，他们可以将经过训练的算法应用于看不见的自来水和废水样本，这意味着该系统可以推广到世界任何地方的水源和供应。

“这种迁移学习方法允许算法确定饮用水是否在美国环境保护署和世界卫生组织建议的每种污染物限值范围内，准确率超过96%，处理废水的准确率为92%，”Ragan说。

“获得安全用水对于人类和地球的健康是必要的，”她补充说。“需要能够以低成本大规模制造的新技术来监测供水中一系列污染物的引入，作为面对污染和气候变化时水安全解决方案的关键部分。