📌 Kit R: Visualización profesional de contenido de humedad (5 métodos) Este kit contiene un script completo en R para visualizar datos de humedad en muestras de suelo utilizando 5 enfoques gráficos distintos (barras, boxplots, medias con error, heatmaps y áreas). Incluye dataset de ejemplo y guía paso a paso. Ideal para estudiantes, docentes, investigadores y técnicos que trabajan con datos de laboratorio.

Introducción

🌡¿Por qué es importante visualizar humedad en muestras?

En laboratorios dedicados al análisis químico, fisiológico o multi-ómico, el contenido de humedad en muestras vegetales constituye una variable crítica. Esta afecta no solo el peso y la estabilidad química de los tejidos, sino también la validez de los resultados experimentales y su correcta interpretación desde una perspectiva agronómica, ambiental o industrial.

La correcta medición y visualización del contenido de humedad resulta esencial en diversos contextos aplicados:

  • Ciencias del suelo y vegetales: Permite evaluar la disponibilidad hídrica, la eficiencia del secado y las diferencias entre tratamientos.
  • Alimentos y bebidas: Incide directamente en la calidad sensorial, la vida útil y la seguridad microbiológica.
  • Industria farmacéutica: Es determinante en la formulación, estabilidad y dosificación de principios activos.
  • Materiales y construcción: La humedad condiciona propiedades físicas como el curado, la resistencia mecánica y la estabilidad dimensional.

En el análisis de muestras vegetales, la gravimetría se posiciona como uno de los métodos más utilizados y confiables para estimar el contenido de humedad. Este procedimiento consiste en medir la pérdida de masa que experimenta una muestra tras ser sometida a un proceso de secado controlado—habitualmente a 60°C 🌡 durante 24 horas o hasta alcanzar peso constante. La diferencia entre el peso fresco y el peso seco permite calcular el contenido de humedad como el porcentaje de peso perdido respecto al peso inicial, ofreciendo una estimación directa y precisa de la cantidad de agua presente en el tejido vegetal.

Este dato es especialmente relevante en análisis de tipo químico, fisiológico y multi-ómico, ya que la humedad influye en la concentración efectiva de metabolitos, la integridad del ADN/ARN, y la actividad enzimática residual.

El secado adecuado cumple funciones clave:

  • 💧 Elimina agua libre y ligada que puede interferir en reacciones químicas, espectroscopía o extracción molecular.
  • ⚖️ Estandariza las condiciones entre muestras, reduciendo la variabilidad debida a humedad ambiental.
  • 📦 Facilita el manejo posterior (pesado, disolución, molienda o fraccionamiento).

⚠️No obstante, el proceso de secado también presenta riesgos que deben ser considerados cuidadosamente:⚠️

  • 🔥 Descomposición térmica: Algunos compuestos termoestables (ej. ciertos fitonutrientes o proteínas) pueden degradarse, afectando el perfil químico.
  • 💨 Pérdida de compuestos volátiles: Además del agua, pueden evaporarse sustancias esenciales (aceites, alcoholes, ácidos orgánicos), distorsionando el análisis.
  • 🧬 Alteraciones estructurales: El secado agresivo puede modificar la arquitectura celular, comprometiendo estudios histológicos o de expresión génica.

🧪 Consideraciones ambientales en el laboratorio: humedad y control instrumental

En entornos de laboratorio, el contenido de humedad de una muestra no solo depende del tejido vegetal, sino también de las condiciones ambientales en las que se manipula y analiza. Equipos como incubadoras, cámaras climáticas, autoclaves, gabinetes de secado, refrigeradores e incluso shakers requieren un control riguroso de la humedad relativa (HR) y la temperatura, ya que pequeñas fluctuaciones pueden alterar significativamente los resultados experimentales.

Por ejemplo:

  • 🌬 Gabinetes de secado permiten eliminar la humedad bajo condiciones estandarizadas, asegurando reproducibilidad entre ensayos.

  • 🧫 Incubadoras y cámaras climáticas requieren niveles específicos de HR para cultivos celulares, germinación de semillas o simulaciones ambientales.

  • ❄️ Refrigeradores y congeladores evitan la condensación o la pérdida de humedad que podría sesgar el contenido hídrico medido.

Además, espacios como salas limpias o laboratorios de microbiología deben mantener humedad controlada para evitar la proliferación microbiana, la corrosión de instrumentos o la desnaturalización de biomoléculas.

📌 “La medición ambiental de humedad no solo es importante para las muestras, sino para la correcta operación de los instrumentos que las analizan.” (Adaptado de: Rotronic Humidity Fun Facts, 2013)

Incorporar esta dimensión ambiental fortalece el enfoque analítico, recordando que la humedad es tanto una propiedad de la muestra como una variable del entorno de laboratorio que debe ser registrada, controlada y considerada al interpretar los datos.

💡 Te guio en en un ejemplo

En esta base de datos se recopilan mediciones realizadas en 12 parcelas 📍, cada una con 3 muestras representativas 🧪 (con excepción de una muestra faltante en la parcela 12; estas cosas pasan 🤷️). Cada fila de la tabla corresponde a una muestra específica, identificada mediante un código único (ID) que combina la parcela (P) y la muestra (M).

A cada muestra se le determinó el peso fresco ⚖️, medido inmediatamente después de la colecta. Posteriormente, las muestras fueron secadas en horno 🔥 a 60 °C durante 24 horas, repitiendo el proceso hasta alcanzar un peso constante. De esta manera, se obtuvo el peso seco 🧪 y el porcentaje de humedad 💧 de las muestras.

Ejemplo:

Parcela Muestra Peso Fresco Peso Seco
P1 M1 57.20 50.98
P1 M2 273.40 122.96
P1 M3 310.87 123.44
P2 M1 151.27 129.57
P2 M2 155.60 113.46
P2 M3 113.32 100.68
P3 M1 128.95 62.76
P3 M2 134.66 78.47
P3 M3 133.80 59.28

Este tipo de problema es habitual en el trabajo de laboratorio 🧪. Por ello, para realizar un análisis exploratorio rápido ⏱️, lo más eficiente es visualizar las diferencias a través de gráficos de barras por parcela 📊, facilitando la interpretación de los datos y la identificación de patrones relevantes 🔍.

🔍 Paso 1: Cargamos los datos

Utilizaremos la función read_excel, del paquete readxl

datos<- read_excel("~/datos.xlsx")

🔍 Paso 2: Cálculo de la variación porcentual

La variación porcentual entre el peso fresco (\(PF\)) y el peso seco (\(PS\)) se puede calcular con la siguiente fórmula:

\[ \text{Variación porcentual} = \frac{\text{Peso Fresco} - \text{Peso Seco}}{\text{Peso Fresco}} \times 100 \]

Donde: - \(PF\): Representa el peso fresco de la muestra. - \(PS\): Representa el peso seco de la muestra.

Este cálculo permite determinar qué porcentaje del peso de la muestra corresponde a la pérdida de agua durante el proceso de secado.

🔍 Paso 3: Visualización de datos

En este paso, te mostraré 5 formas diferentes de visualizar los datos utilizando los paquetes ggplot2 y dplyr. Estas herramientas nos permitirán construir una tubería de datos eficiente y explorar los valores de forma clara y efectiva.

Antes de proceder, se verificará que no haya datos perdidos en la base de datos, excluyendo cualquier registro con valores NA en las variables de interés.

Posteriormente, exploraremos los datos mediante diferentes visualizaciones, incluyendo:
1. Gráficos de barras 📊 para comparar el peso fresco y el peso seco.
2. Boxplots 📦 para analizar la distribución de los pesos en cada parcela.
3. Gráficos de puntos con barras de error 🎯 para representar las medias y su variabilidad.
4. Mapas de calor 🔥 que resalten patrones visuales en los datos.
5. Gráficos de áreas superpuestas ⛰️ para observar las proporciones de peso fresco y seco por parcela.

Estas visualizaciones facilitarán la interpretación de los datos y nos ayudarán a identificar patrones relevantes 🔍. ¡Comencemos! 🚀

1️⃣ Gráfico de Barras con Facetas 🏗️

🔹 Descripción: Este gráfico muestra el peso seco y fresco agrupado por muestra (M) en cada parcela (P). Se usa facet_wrap() para separar las parcelas en diferentes paneles, facilitando la comparación visual.

✅ Barras apiladas para diferenciar las clases de peso.

✅ Uso de facet_wrap(~ P) para comparar entre parcelas.

✅ Colores diferenciados para peso fresco y seco.

2️⃣ Boxplot con Puntos de Datos 📦

Descripción: El boxplot es ideal para visualizar la distribución de los datos y detectar valores atípicos. Se superponen puntos (geom_jitter()) para representar cada medición.

✅ Muestra la mediana y la dispersión de los datos.

✅ Ayuda a identificar valores atípicos.

✅ Útil para comparar la variabilidad entre parcelas.

3️⃣ Gráfico de Media con Barras de Error 📉

Descripción: Se calculan las medias de peso por parcela, mostrando barras de error (geom_errorbar()) que representan la incertidumbre en la medición.

✅ Resalta diferencias entre parcelas de manera clara.

✅ Muestra intervalos de confianza para cada peso.

✅ Permite visualizar tendencias sin ruido.

4️⃣ Mapa de Calor (Heatmap) 🔥

🔹 Descripción: Un heatmap (geom_tile()) representa los valores del peso con una escala de color, permitiendo detectar patrones de concentración o variabilidad en las muestras.

✅ Representación clara de diferencias entre muestras.

✅ Uso de scale_fill_gradient() para resaltar valores bajos y altos.

✅ Fácil interpretación visual.

5️⃣ Gráfico de Área Superpuesta ⛰️

🔹 Descripción: Este gráfico permite visualizar la relación entre peso fresco y seco en cada parcela (P). Se usa geom_area() para representar ambos pesos con transparencias.

✅ Permite ver la proporción de peso seco vs. fresco.

✅ Usa pivot_longer() para estructurar los datos correctamente.

✅ geom_area() crea una superposición visual atractiva.

📚 Referencias

  • ROTRONIC USA. (2013). Humidity in Laboratories. Recuperado desde: https://www.rotronic.com (versión en PDF: Humidity Fun Facts).

Nota: En contrucción