Evaluación del Crecimiento Bacteriano en Diferentes Lotes de Medio de Cultivo

El crecimiento bacteriano en medios de cultivo puede verse afectado por variaciones en la composición y calidad de los lotes de producción. Estas diferencias pueden influir en la reproducibilidad de los experimentos microbiológicos, generando inconsistencias en los resultados obtenidos. En este estudio, se evaluará el crecimiento de tres cepas bacterianas (Cepa A, Cepa B y Cepa C) en diferentes lotes de un mismo medio de cultivo (Lote 1, Lote 2 y Lote 3). Para ello, se utilizará un diseño de bloques completamente al azar, donde cada lote de medio de cultivo representará un bloque. Como variable de respuesta se medirá la densidad óptica a 600 nm (OD600), un indicador del crecimiento bacteriano. El análisis de los datos permitirá determinar si existen diferencias significativas en el crecimiento de las bacterias entre los distintos lotes del medio de cultivo. Estos hallazgos serán clave para evaluar la consistencia de los medios de cultivo y la necesidad de controles de calidad más estrictos en la producción de estos.

Visualización de datos

##      Cepa              Bloque              OD600       
##  Length:45          Length:45          Min.   :  65.0  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.: 627.0  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median : 873.0  
##                                        Mean   : 770.2  
##                                        3rd Qu.:1016.0  
##                                        Max.   :1135.0

Transformacion de variables

Cepa=factor(Cepa)
Bloque=factor(Bloque)

Análisis de varianza

##             Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)   
## Cepa         2  943472  471736   6.835 0.0028 **
## Bloque       2   77895   38948   0.564 0.5732   
## Residuals   40 2760747   69019                  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Se observa que hay diferencias significativas entre las cepas ya que el Pr es menor a 0,05 pero no hay diferencias significaticas en los lotes ya que el Pr es mayor a 0,05.

Supuestos del Diseño Experimental

Normalidad

## Warning: package 'car' was built under R version 4.4.2
## Cargando paquete requerido: carData
## Warning: package 'carData' was built under R version 4.4.2
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  resid(modelo)
## W = 0.88658, p-value = 0.0003716

## [1] 17 44

Homocedasticidad

## 
##  Bartlett test of homogeneity of variances
## 
## data:  resid(modelo) by Cepa
## Bartlett's K-squared = 0.032064, df = 2, p-value = 0.9841
## 
##  Bartlett test of homogeneity of variances
## 
## data:  resid(modelo) by Bloque
## Bartlett's K-squared = 10.824, df = 2, p-value = 0.004462

Prueba de Tukey

## Warning: package 'agricolae' was built under R version 4.4.2

##   Tukey multiple comparisons of means
##     95% family-wise confidence level
## 
## Fit: aov(formula = modelo)
## 
## $Cepa
##                     diff        lwr       upr     p adj
## Cepa B-Cepa A -340.26667 -573.75159 -106.7817 0.0028465
## Cepa C-Cepa A  -83.46667 -316.95159  150.0183 0.6620472
## Cepa C-Cepa B  256.80000   23.31507  490.2849 0.0282908
## 
## $Bloque
##                    diff       lwr      upr     p adj
## Lote 2-Lote 1 -93.93333 -327.4183 139.5516 0.5941032
## Lote 3-Lote 1 -81.20000 -314.6849 152.2849 0.6766711
## Lote 3-Lote 2  12.73333 -220.7516 246.2183 0.9903359

Cepa B - Cepa A: La diferencia (340.27) con un intervalo de confianza que no cruza cero, indica una diferencia significativa entre estas cepas. Cepa C - Cepa A: La diferencia es negativa (-83.47) y también no significativa. Cepa C - Cepa B: La diferencia (256.80), resulta positiva y significativa, indicando que Cepa C tiene mayores niveles que Cepa B.