La forma de abrir un Chunk (espacio de trabajo) es con Ctrl+Alt+I o Cmnd+Opt+I

En esta parte puedo escribir sin que afecte el script

# Para comentar en esta area, se requieren los #

Para iniciar, tengo que instalar paquetes. Vamos a iniciar instalando el paquete de “pacman”

if (! require("pacman"))
  install.packages("pacman")
## Loading required package: pacman

llamarlo para su ejecución

library (pacman)

Llamar a la paquetería con una función de pacman

p_load("vroom", #Sirve para llamar bases de datos
       "dplyr", #para facilitar el manejo de datos
       "ggplot2") #Para graficar

LLamar base de datos en linea

Datos <- vroom(file = "https://raw.githubusercontent.com/ManuelLaraMVZ/Metabolomica_2026_1/refs/heads/main/ejercicio_R_datamining_crecimiento_bacteriano.csv")
## `curl` package not installed, falling back to using `url()`
## Rows: 120 Columns: 11
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (3): ID, Especie, Tratamiento
## dbl (8): Concentracion_mg_mL, Tiempo_h, Temperatura_C, OD600, pH_final, Biom...
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
head(Datos)
## # A tibble: 6 × 11
##   ID      Especie   Tratamiento Concentracion_mg_mL Tiempo_h Temperatura_C OD600
##   <chr>   <chr>     <chr>                     <dbl>    <dbl>         <dbl> <dbl>
## 1 CUL-047 B. subti… Antibiótic…                   8        6            37 0.58 
## 2 CUL-003 B. subti… Antibiótic…                   2        6            39 0.596
## 3 CUL-021 B. subti… Antibiótic…                   4        6            37 0.615
## 4 CUL-085 B. subti… Antibiótic…                   2        6            35 0.815
## 5 CUL-073 B. subti… Antibiótic…                   8       12            35 0.729
## 6 CUL-054 B. subti… Antibiótic…                   2       12            37 0.964
## # ℹ 4 more variables: pH_final <dbl>, Biomasa_mg <dbl>, Viabilidad_pct <dbl>,
## #   Replicado <dbl>

Vamos a selecionar las columnas que me interesan, Utilizaremos el paquete de “dplyr”, este utiliza a magrittr (|>) y se saca con Ctrl+Shift+M o Cmnd+Shift+M

Datos_interes <- Datos |>
  select(-1) #Podemos seleccionar poniendo el numero de columna, el rango de columna 2-7, seleccioanrlo por nombre entre comillas p.e. "Antibiótico".

head(Datos_interes)
## # A tibble: 6 × 10
##   Especie  Tratamiento Concentracion_mg_mL Tiempo_h Temperatura_C OD600 pH_final
##   <chr>    <chr>                     <dbl>    <dbl>         <dbl> <dbl>    <dbl>
## 1 B. subt… Antibiótic…                   8        6            37 0.58      7.01
## 2 B. subt… Antibiótic…                   2        6            39 0.596     7.14
## 3 B. subt… Antibiótic…                   4        6            37 0.615     7.1 
## 4 B. subt… Antibiótic…                   2        6            35 0.815     6.98
## 5 B. subt… Antibiótic…                   8       12            35 0.729     7.05
## 6 B. subt… Antibiótic…                   2       12            37 0.964     7.09
## # ℹ 3 more variables: Biomasa_mg <dbl>, Viabilidad_pct <dbl>, Replicado <dbl>

Vamos a filtrar datos, utilando las filas

ecoli <- Datos_interes |> 
  filter(Especie == "E. coli",
         Tratamiento == "Antibiótico A",
         Concentracion_mg_mL >= 4)

ecoli
## # A tibble: 7 × 10
##   Especie Tratamiento  Concentracion_mg_mL Tiempo_h Temperatura_C OD600 pH_final
##   <chr>   <chr>                      <dbl>    <dbl>         <dbl> <dbl>    <dbl>
## 1 E. coli Antibiótico…                   8        6            37 0.493     6.82
## 2 E. coli Antibiótico…                   8        6            37 0.587     7.04
## 3 E. coli Antibiótico…                   4       12            37 0.89      6.88
## 4 E. coli Antibiótico…                   8       18            37 0.876     7.07
## 5 E. coli Antibiótico…                   4       24            37 1.29      7.08
## 6 E. coli Antibiótico…                   8       24            37 1.16      6.91
## 7 E. coli Antibiótico…                   4       24            37 1.33      6.86
## # ℹ 3 more variables: Biomasa_mg <dbl>, Viabilidad_pct <dbl>, Replicado <dbl>

Dentro de la mismo objeto sleccionaremos y filtraremos

pauro <- Datos |> 
  select(2, 3, 4) |> 
  filter(Especie == "P. aeruginosa",
         Tratamiento == "Antibiótico B",
         Concentracion_mg_mL <= 8 )
pauro
## # A tibble: 6 × 3
##   Especie       Tratamiento   Concentracion_mg_mL
##   <chr>         <chr>                       <dbl>
## 1 P. aeruginosa Antibiótico B                   2
## 2 P. aeruginosa Antibiótico B                   4
## 3 P. aeruginosa Antibiótico B                   1
## 4 P. aeruginosa Antibiótico B                   4
## 5 P. aeruginosa Antibiótico B                   4
## 6 P. aeruginosa Antibiótico B                   4