Generación de visualizaciones espaciales interactivas en 3D de la abundancia microbiana en la cama avícola usando RStudio

Summary

Aquí presentamos un protocolo para generar una visualización interactiva tridimensional de los conteos microbianos y el pH en un corral utilizando datos de muestreo basados en cuadrícula.

Abstract

Las evaluaciones tradicionales de la microbiología y composición fisicoquímica de la camada de aves suelen basarse en tablas estáticas o visualizaciones bidimensionales que pueden no captar la heterogeneidad espacial dentro del entorno del corral. Este protocolo describe visualizaciones interactivas tridimensionales (3D) que integran datos de enumeración microbiana y parámetros ambientales a lo largo de un corral avícola. Se utilizó un diseño basado en cuadrícula para aproximar el muestreo con lápiz, y primero se generaron conjuntos de datos simulados para demostrar el flujo de trabajo. El conjunto de datos experimental se utilizó para evaluar gradientes espaciales relativos a características ambientales, incluyendo la línea de agua, los alimentadores y la entrada del corral. Los datos se procesaban en RStudio usando plotly para generar gráficos 3D interactivos. Las cargas bacterianas aeróbicas oscilaron entre 5,9 y 8,6 log₁₀ CFU/g, con una abundancia significativamente mayor cerca de la línea de agua (P = 0,023) y conteos más bajos a medida que se alejan más de la característica. Los gráficos de superficie resultantes destacaron visualmente el agrupamiento de poblaciones microbianas alrededor de áreas ricas en humedad y demostraron la utilidad del marco para interpretar patrones espaciales de comunidades microbianas en la hojarasca avícola. Aunque se necesita una evaluación adicional bajo condiciones avícolas comerciales, el protocolo actual proporciona un método reproducible para visualizar y analizar la heterogeneidad espacial en conjuntos de datos de camarra avícola.

Introduction

La industria avícola incluye sistemas de producción de ponedoras y de engorde, cada uno de los cuales genera cantidades considerables de litera avícola mediante la acumulación de material de cama, excrementos, partículas de pienso, plumas, cáscaras de huevo rotas y humedad a lo largo del^{tiempo 1,2,3}. Esta camada puede albergar diversas poblaciones microbianas, procedentes de aves, insectos, roedores y^{aerosoles 2,3}. Algunos de los microorganismos pueden incluir patógenos, como Salmonella, que pueden causar enfermedades en aves y representar una preocupación de salud^{pública 2}. Dado que la arena avícola puede aplicarse en tierra^{como fertilizante 4,5}, comprender la distribución microbiana tiene implicaciones para la monitorización ambiental, la salud de los rebaños y la seguridad alimentaria.

Por tanto, la toma representativa de muestras de la camada avícola es importante para caracterizar comunidades microbianas y detectar posibles patógenos. Durante varias décadas se han explorado enfoques para muestrear la camada de gallinas, incluyendo muestras arrastradas, recogida de excrementos fecales, recogida directa de la basura, fundas desechables para zapatos o calcetines^{para botas 6,7}. Sin embargo, la ubicación de la recogida de la muestra determina fuertemente cómo los datos representan las condiciones generales de la camada avícola. Debido a que las aves se mueven por toda la casa y las características ambientales como los abrevaderos, comederos, ventiladores y almohadillas de refrigeración o calefacción crean ambientes localizados, las poblaciones microbianas de la camada y los factores nutritivos de la camada de aves no están distribuidos de manera uniforme 3,8,9,10. Por lo tanto, tener en cuenta la heterogeneidad al interpretar los datos asociados a las camadas es vital para una gestión eficaz y mantener la salud de la bandada.

Los enfoques de mapeo espacial se han aplicado ampliamente en agronomía y ciencia del suelo para visualizar la heterogeneidad microbiana y fisicoquímica y los puntos calientes^{localizados 11,12}. Sin embargo, cuando se recogen datos de la camada avícola en múltiples regiones dentro de un corral, las tendencias espaciales pueden ser difíciles de interpretar a partir de valores^{numéricos 8,9}. La visualización tridimensional (3D) ofrece un enfoque práctico para integrar mediciones microbianas y fisicoquímicas con coordenadas espaciales para generar modelos interactivos de superficie^13,14. En comparación con los modelos 2D estáticos, los modelos 3D permiten la rotación, el zoom hacia dentro y hacia atrás, y la visualización en profundidad de gradientes a lo largo de la cuadrícula de muestreo, lo que puede mejorar la interpretación de patrones espaciales dentro del entorno avícola.

El protocolo actual describe un enfoque estructurado y reproducible para generar visualizaciones interactivas en 3D de datos microbianos y fisicoquímicos de la camada de aves recopilados mediante un diseño basado en cuadrícula y analizados en RStudio. Primero se utilizan datos microbianos y fisicoquímicos simulados para demostrar el flujo de trabajo de visualización, seguido de la aplicación del enfoque a conteos microbianos experimentales de camarrasca avícola. El objetivo de este protocolo es proporcionar un marco reproducible para visualizar la heterogeneidad espacial en conjuntos de datos de camarrasca avícola y apoyar la interpretación de los patrones de distribución microbiana en relación con las características de las gallinas.

Protocol

Este protocolo utiliza un conjunto de datos simulado para valores microbianos y de pH para demostrar cada paso del flujo de visualización de la visualización, seguido de su aplicación a recuentos microbianos experimentales de camada avícola para ilustrar su uso con datos experimentales y apoyar la interpretación estadística de asociaciones microbianas relacionadas con distancias. No se realizaron procedimientos para animales vivos. Se recogieron muestras de camada de un corral sin contacto directo con los animales. Por tanto, no se requería la aprobación institucional para el cuidado animal.

1. Recoger muestras de la camada avícola y generar datos de abundancia microbiana

1. Establece una disposición de muestreo basada en cuadrícula en todo el corral de engorde usando un espaciamiento consistente a lo largo del corral.
   NOTA: En los bolígrafos más pequeños, esto puede hacerse usando un sistema de cuadrícula de cuerdas, mientras que los más grandes pueden usar marcadores de bandera para marcar cada ubicación de muestreo. La cuadrícula suele comenzar en la esquina inferior izquierda del bolígrafo, que se considera el punto de partida. Cada ubicación de muestreo se registra usando su posición en la cuadrícula.
2. Registra las coordenadas X e Y de cada lugar de muestreo y puntos ambientales como alimentadores, línea de agua, lámpara calefactora y entrada dentro de la misma cuadrícula, utilizando una única ubicación o una línea que represente su posición.
   NOTA: La dirección X recorre la longitud del bolígrafo, y la dirección Y atraviesa el ancho.
3. Incluye una columna "Pen" en el conjunto de datos para identificar el bolígrafo o grupo de tratamiento para cada lugar de muestreo (por ejemplo, "P1", "P2").
   NOTA: La agrupación por bolígrafo garantiza que los análisis espaciales se realicen dentro del entorno adecuado de vivienda. Para esta demostración, se definió una cuadrícula estructurada de 6 × 10 a lo largo de la huella del bolígrafo, que proporcionó 60 ubicaciones de muestreo (n = 60) a partir de 1 pluma. La cuadrícula 6 × 10 fue elegida para proporcionar una cobertura espacial uniforme a lo largo del corral, con una disposición simétrica y espaciada uniformemente. Un ejemplo de la disposición en cuadrícula se muestra en la Figura 1.
4. En cada lugar de muestreo, recoja tres muestras de camada para análisis microbiano o fisicoquímico. Para pruebas microbianas, pesa 10 g de arena por réplica y colócala en 90 mL de agua peptona estéril tamponada para obtener la primera dilución (10⁻¹). Mezcla la muestra a fondo para homogeneizar la suspensión.
5. Prepara diluciones en serie de 10 veces de la muestra de litera mixta y colocar 0,1 mL de cada dilución en placas de agar.
   NOTA: Se pueden usar diferentes medios dependiendo del grupo de bacterias que se midan. Por ejemplo, las bacterias aeróbicas pueden ser placadas en agar de soja tríptico (TSA), bacterias del ácido láctico en agar MRS y Enterobacteriaceae en agar MacConkey.
6. Incubar las placas a 37 °C durante 24 horas y luego contar las colonias visibles. Calcular la abundancia microbiana como unidades formadoras de colonias por gramo de camada (CFU/g) usando:
   UFC/g = (colonias contadas × factor de dilución) ÷ volumen chapado
7. Informa del valor medio entre replicaciones.
   NOTA: El límite de detección está determinado por el volumen de la placa (0,1 mL), correspondiente a aproximadamente 10 CFU/mL en la suspensión chapada, o 100 CFU/g de arena en la muestra original.
8. Registrar los resultados de la enumeración microbiana en una hoja de cálculo en formato numérico para su posterior análisis estadístico y visualización.
9. Crea un archivo CSV con las siguientes columnas: ID de muestra, X (coordenada espacial), Y (coordenada espacial), Xnum (orden numérico de clasificación para X, opcional) y conteos microbianos o parámetros físicoquímicos como el pH. Un ejemplo de la hoja de tabla simulada se muestra en la Figura 2.
10. Generar valores simulados de abundancia microbiana usando valores aleatorios normalmente distribuidos. Define la media, la desviación estándar y el rango basándose en mediciones empíricas. Aplica una semilla aleatoria fija para asegurar la reproducibilidad. Introduce gradientes espaciales a lo largo de la cuadrícula y añade variaciones aleatorias menores para evitar patrones uniformes.
    NOTA: Los parámetros de simulación utilizados para la generación de datos, incluyendo el tipo de distribución, el alcance y la estructura espacial, se resumen en la Tabla 1.

2. Configurar el entorno informático

1. Instala y carga los paquetes de cálculo estadístico necesarios.
   install.packages(c("plotly"))
   Biblioteca (argumento)
2. Importa el conjunto de datos CSV al entorno informático y establece un directorio funcional.
   setwd("ruta/a/tu/carpeta")
   Conjunto de datos <- read.csv("path_to_your_file.csv")
   NOTA: El conjunto de datos de entrada debe organizarse en formato de hoja de cálculo (archivo CSV), con cada fila representando una única ubicación de muestreo. La estructura de datos de entrada requerida y las definiciones de variables se resumen en la Tabla 2.

3. Preparar y formatear los datos

1. Comprueba el archivo CSV para ver si faltan o no son valores de datos consistentes.
   resumen(conjunto de datos)
   any(is.na(dataset))
2. Limpia el conjunto de datos según sea necesario eliminando los valores 'NA'.
   Dataset <- na.omit(dataset)
3. Para normalizar y mejorar la visualización de los gráficos, transforma logarítmicamente los conteos microbianos.
4. Estandariza los nombres de variables usando notaciones consistentes basadas en guiones bajos (por ejemplo, log10_CFU_A y log10_CFU_B) para mejorar la legibilidad y la reproducibilidad.
5. Aplicar la transformación log10 a los datos de recuento microbiano para estabilizar la varianza y alinearlos con las prácticas estándar de reporte de la CFU.
   dataset$Log10_CFU_A <- log10(dataset$OrganismA_counts + 1)
   dataset$Log10_CFU_B <- log10(dataset$OrganismB_counts + 1)
6. Asegúrate de que los valores de las coordenadas X e Y sean numéricos. Si los datos están alfabéticos, convierta a valores numéricos para que correspondan con precisión con las ubicaciones de muestreo en la cuadrícula.
   NOTA: El conjunto de datos final debe incluir todos los identificadores únicos dentro del sistema de coordenadas del bolígrafo, coordenadas espaciales numéricas y recuentos microbianos transformados en log.

4. Generar visualizaciones 3D interactivas

1. Antes de construir la matriz espacial, verifica la estructura del conjunto de datos para asegurarse de que la cuadrícula puede generarse correctamente. Luego, preparar matrices de datos espaciales combinando múltiples partes, como coordenadas espaciales y recuentos bacterianos transformados en log, para que coincidan con la disposición de la cuadrícula del bolígrafo.
   NOTA: El código agrupa las observaciones por Pen, X e Y, calcula la Log10_CFU_A media en cada punto de la cuadrícula y luego remodela los valores en una matriz basada en las coordenadas únicas X e Y del conjunto de datos.
   org1_means <- agregado(Log10_CFU_A ~ Pluma + Y + X,
   datos = conjunto de datos,
   DIVERSIÓN = significa,
   na.rm = VERDADERO)
   org1_P1 <- subset(org1_means, Pen == "P1")
2. Ordena los puntos de modo que la matriz se mapea correctamente
   x_vals <- sort(unique(org1_P1$X))
   y_vals <- sort(unique(org1_P1$Y))
   ncol_grid <- Duración (x_vals)
   nrow_grid <- Longitud(y_vals)
   org1_mat_P1 <- matrix (org1_P1$Log10_CFU_A,
   nrow = nrow_grid,
   ncol = ncol_grid,
   byrow = FALSO)
3. Asegúrate de que no falten valores para un gráfico de aspecto suave.
   for(i en 1:ncol(org1_mat_P1)) {
   org1_mat_P1[is.na(org1_mat_P1[,i]), i] <- significa(org1_mat_P1[,i], na.rm=VERDADERO)
   }
4. Visualiza los recuentos microbianos espacialmente como 3D.
   NOTA: Para este gráfico, el tamaño de la cuadrícula reflejaba la disposición espacial del conjunto de datos
   figA <- plot_ly(
   x = x_vals,
   y = y_vals,
   z = org1_mat_P1,
   Tipo = "Superficie", Escala de Color = Lista(
   c(0, "azul oscuro"),
   c(1, "verde")
   )
   )
5. Añade elementos ambientales, como una línea de agua, para ayudar a visualizar la distancia de los recuentos microbianos u otros parámetros de la basura hasta ese punto, permitiendo a los usuarios ver patrones espaciales.
   figA <- figA %>%
   add_trace(
   x = c(1, 5),
   y = c(6, 6),
   z = c(8,5, 8,5),
   Tipo = "scatter3d",
   modo = "líneas",
   línea = lista(color = "#1f77b4", ancho = 8),
   nombre = "Línea de agua"
   ) %>%
   add_text(
   x = 3, y = 6, z = 8,6,
   texto = "Línea de Agua",
   textfont = lista(tamaño = 14, color = "azul oscuro"),
   showlegend = FALSO
   ) %>%
   Distribución (
   título = "Organismo Simulado A",
   escena = lista(
   xaxis = lista(título = "coordenada X", tickvals = x_vals),
   yaxis = lista(título = "coordenada Y", tickvals = y_vals),
   zaxis = lista(título = "log10 CFU")
   )
   )
   figA
6. Consulte el Archivo Suplementario 1 para el código utilizado para visualizar los niveles de pH dentro del corral.

5. Aplicación del modelo 3D a los recuentos microbianos experimentales de la camada avícola

1. Recoge muestras de la camada avícola de una cuadrícula definida dentro del corral y registra las ubicaciones de muestreo usando coordenadas espaciales.
   NOTA: En este estudio, se recogieron muestras de un corral de la Universidad de Wisconsin, Madison, WI, utilizando una cuadrícula definida. Las muestras se recogieron utilizando una cuadrícula de 5 × 7 m.
2. Pesa una cantidad definida de basura de cada lugar de muestreo y suspendela en solución salina tamponada con fosfato (PBS) o diluyente equivalente para preparar una dilución inicial.
   NOTA: En este estudio, se recogió 1 g de basura por ubicación usando bolsas Whirl-Pak y se diluyó 1:10 en solución salina tamponada con fosfato (PBS).
3. Realizar la enumeración microbiana colocando muestras de camada en un medio de cultivo adecuado e incubándolas bajo condiciones adecuadas.
   NOTA: En este estudio, las muestras se emplacaron en duplicado utilizando un método de dot-plateado en agar de soja tríptico (TSA) e incubadas a 37 °C durante 24 horas. Los materiales necesarios para la enumeración microbiana se enumeran en la Tabla de Materiales.
4. Cuantifique la abundancia microbiana como unidades formadoras de colonias (UFC) y aplique la transformación logarítmica₁₀ a los datos para su análisis.
5. Integra los datos microbianos procesados en el flujo de trabajo computacional y formatea según la estructura de entrada requerida.
6. Genera una visualización espacial 3D utilizando los métodos descritos anteriormente para representar la abundancia microbiana en todo el corral.
   NOTA: En este estudio, la visualización se generó para representar la abundancia bacteriana aeróbica en el corral muestreado.

6. Análisis estadístico

1. Realizar análisis estadísticos básicos para resumir patrones espaciales en abundancia microbiana y variables ambientales.
2. Realizar análisis estadísticos solo en el conjunto de datos experimental de la camada avícola. Utiliza los conjuntos de datos simulados únicamente para demostraciones de visualización y no los incluyas en pruebas estadísticas.
3. Calcular valores medios para cada ubicación de la cuadrícula cuando hubo mediciones replicadas disponibles.
4. Utilizar el análisis de regresión lineal para evaluar las relaciones entre la abundancia microbiana y la distancia a los puntos de referencia ambientales.
5. Calcula las distancias desde puntos de referencia ambientales usando sus posiciones conocidas en la cuadrícula dentro del corral. Trata las distancias como variables continuas.
6. Utilizar los resultados para explorar tendencias espaciales y apoyar la interpretación de la visualización en lugar de establecer relaciones biológicas causales.

Results

Datos microbianos y fisicoquímicos simulados para ilustrar el modelo 3D
El estudio actual proporciona código para visualizar la abundancia de organismos microbianos (Organismo A y Organismo B) y el pH de la camada dentro de un corral, basándose en datos simulados. Los gráficos 3D resultantes visualizaron los conteos microbianos (Figura 3A, B) y el pH (Figura 3C; para la experiencia interactiva, véase Archivo Suplementario 3) basados en el modelo basado en cuadrícula. Los valores simulados de pH mostraron variación espacial a lo largo del bolígrafo, con cambios graduales a lo largo de la cuadrícula que correspondían a los gradientes espaciales impuestos. El código completo, libre de interrupciones textuales, está disponible en el Archivo Suplementario 1.

Aplicación del modelo 3D a los recuentos microbianos experimentales de camada avícola
Para demostrar cómo funciona el modelo con datos ecológicos reales, se mapearon y analizaron estadísticamente los recuentos bacterianos aeróbicos de la hojarasca avícola para evaluar el efecto de la distancia desde puntos ambientales, como los alimentadores y las líneas de agua, sobre la abundancia bacteriana utilizando un modelo de regresión lineal (LRM). El conjunto de datos experimental utilizado para el análisis se proporciona en el Archivo Suplementario 2. La visualización 3D mostró diferencias claras en los recuentos aeróbicos a lo largo del corral, demostrando que el enfoque puede mostrar de forma eficaz distribuciones microbianas reales dentro de los entornos de alojamiento avícola (Figura 4; para experiencia interactiva, véase Archivo Suplementario 3). Estas visualizaciones revelaron una distribución espacial heterogénea, con áreas localizadas de mayor abundancia bacteriana cerca de características ambientales específicas. En todo el corral, los recuentos aeróbicos oscilaron entre 5,9 y 8,6 log₁₀ CFU/g, con las concentraciones más altas detectadas cerca de la línea de agua y conteos más bajos alrededor de los alimentadores centrales y distal a la línea de agua. La abundancia aeróbica media disminuyó de 8,0 log₁₀ CFU/g cerca de la línea de agua a 7,4 log₁₀ CFU/g en la distancia más alejada registrada. Los recuentos microbianos representan los valores medios de las mediciones replicadas en cada lugar de muestreo. Además, la distancia a la línea de agua era un predictor significativo de la carga bacteriana aeróbica (LRM, P < 0,05), mientras que las distancias desde los alimentadores y la entrada no lo eran (LRM, P > 0,05). Estos resultados cuantitativos corroboran la tendencia visual observada en los gráficos de superficie 3D, demostrando un claro descenso en la abundancia microbiana a medida que aumenta la distancia a las fuentes de humedad. En última instancia, estos resultados muestran que el marco basado en cuadrículas 3D proporciona un enfoque práctico para la visualización y análisis de la heterogeneidad espacial en conjuntos de datos de camadas avícolas. Utilizando datos simulados y experimentales, este modelo capturó patrones de distribución microbiana localizados y permitió una interpretación estadística adicional de la asociación entre la abundancia bacteriana y las características ambientales dentro del corral.

Figura 1: Disposición en cuadrícula del corral para la recogida de muestras. Representación esquemática del marco de muestreo basado en cuadrícula utilizado para definir coordenadas espaciales y ubicaciones de muestreo en el corral. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 2: Ejemplo de diseño de datos simulados en formato de hoja de cálculo. Estructura representativa de hoja de cálculo que muestra identificadores de muestras, coordenadas espaciales (X e Y) y variables microbianas o fisicoquímicas utilizadas para el análisis. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 3: Distribuciones espaciales simuladas de conteos microbianos y pH a lo largo del corral. (A) Conteos simulados del Organismo A, (B) recuentos simulados del Organismo B y (C) valores simulados de pH visualizados mediante un modelo espacial 3D basado en cuadrícula. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Figura 4: Distribución espacial de los recuentos de bacterias aeróbicas a lo largo del corral. El gráfico de superficie 3D muestra variaciones en los recuentos de bacterias aeróbicas (logarítmic de CFU/g) a lo largo de distancias (coordenadas X–Y). Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Parámetro	Valor
Distribución	Normal
Mean (μ)	8.26
SD (σ)	0.77
Distribución	7.10–9.37
Patrón espacial	Gradiente lineal (dirección Y)
Ruido	Normal (μ=0, variación pequeña)
Semilla aleatoria	10

Tabla 1: Parámetros utilizados para la generación simulada de conjuntos de datos microbianos. Resumen de los parámetros de distribución, incluyendo media, desviación estándar, rango de valores y ajustes de gradiente espacial utilizados para generar datos microbianos simulados.

Nombre de la columna	Descripción	Tipo de datos	Obligatorio
Pen	Identificador para bolígrafo o grupo de tratamiento	Texto	Sí
X	Ubicación de coordenadas X en la cuadrícula	Numérico	Sí
Y	Ubicación de coordenadas Y en la cuadrícula	Numérico	Sí
Log10_CFU_A	Recuento microbiano transformado en logarítmic (Organismo A)	Numérico	Sí
Log10_CFU_B	Recuento microbiano transformado en logarítmic (Organismo B)	Numérico	Opcional
pH	Valor de pH medido	Numérico	Opcional
Distancia de Monumentos	Distancia a la característica ambiental (por ejemplo, línea de agua)	Numérico	Opcional

Tabla 2: Estructura de datos de entrada requerida para el análisis espacial. Lista de variables requeridas, incluyendo identificadores de muestras, coordenadas espaciales y mediciones microbianas o fisicoquímicas, junto con los formatos de datos correspondientes.

Archivo suplementario 1: Código para generar visualizaciones espaciales simuladas de microbios y pH.Script R utilizado para procesar conjuntos de datos simulados y generar gráficos de superficie 3D para el Organismo A, el Organismo B y el pH en el corral. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo suplementario 2: Conjunto de datos microbianos experimentales de camada avícola. Hoja de cálculo que contiene los recuentos de bacterias aeróbicas y las coordenadas espaciales asociadas, utilizada para visualización 3D y análisis estadístico. Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo suplementario 3: Enlaces de acceso interactivos a visualización 3D y códigos QR. Códigos QR y enlaces web correspondientes para acceder a gráficos 3D interactivos de conjuntos de datos simulados y experimentales.Por favor, haga clic aquí para descargar este archivo.

Discussion

Los gráficos basados en simulación presentados en este estudio se desarrollaron para demostrar el potencial del mapeo espacial 3D para mejorar la visualización de las distribuciones microbianas y fisicoquímicas dentro de los ambientes de la cajaraca avícola (Archivo Suplementario 3). Además, combinamos este enfoque con datos de enumeración microbiana y marcadores ambientales y espaciales dentro del pen para evaluar patrones de distribución localizados e identificar relaciones dependientes de la distancia (Archivo Suplementario 3).

Un paso crítico en el protocolo actual es el establecimiento preciso del marco de muestreo basado en cuadrícula. Dado que la superficie 3D depende de coordenadas espaciales fiables, la designación correcta de los puntos de origen, el espaciamiento uniforme y el registro preciso de las posiciones X e Y son esenciales. La parte más laboriosa del método es trazar la cuadrícula y confirmar que cada muestra corresponde a su coordenada asignada y a un punto de referencia ambiental, como alimentadores, tuberías de agua, puntos de entrada o zonas de calefacción. Pequeños errores de posición en esta etapa pueden afectar a análisis posteriores. En entornos más grandes o comerciales, las herramientas de medición basadas en láser o ayudas de posicionamiento similares pueden reducir la mano de obra y mejorar la reproducibilidad. La anotación cuidadosa de los puntos de referencia de los corrales también es importante porque estas características proporcionan un contexto ecológico para comprender los gradientes microbianos en ambientes de hojarasca, creados por la actividad de las aves, la humedad y la distribución de^{nutrientes 2}.

El protocolo actual es adaptable a aplicaciones agrícolas más amplias. Además de los recuentos microbianos y el pH, puede aplicarse a otras variables asociadas a la camada o al suelo, incluyendo humedad, temperatura, distribución de nutrientes, medidas relacionadas con el amoníaco o características microbianas derivadas de la secuenciación. Las modificaciones prácticas incluyen agrupar datos por bolígrafo, generar dinámicamente matrices a partir de conjuntos de datos registrados y detectar valores ausentes antes de graficar. Los pasos comunes para resolver problemas incluyen convertir etiquetas de coordenadas en valores numéricos, promediar valores replicados en puntos compartidos, comprobar coordenadas duplicadas o ausentes, y confirmar que la estructura matricial corresponde al diseño original del lápiz. El marco también puede ampliarse para incluir análisis multivariantes y profundidad de la hojarca, permitiendo evaluar tanto la heterogeneidad horizontal como vertical.

También hay que reconocer varias limitaciones. El método no mejora esencialmente la resolución de muestreo ni la representación biológica; en cambio, mejora la organización espacial y la interpretación de los datos tras la recogida. Así, la calidad del modelo final sigue dependiendo del diseño de muestreo y la consistencia en la ejecución en campo. La construcción de una red puede ser físicamente exigente y llevar mucho tiempo. Además, una implementación exitosa requiere acceso al ordenador y habilidades básicas de procesamiento de datos. Errores en los patrones de nombre, la entrada de coordenadas o la falta de celdas de la cuadrícula pueden interrumpir la generación de matrices o producir visualizaciones engañosas. En general, el enfoque actual debe considerarse un marco exploratorio basado en la visualización, en lugar de un sustituto de la estadística espacial formal o la inferencia mecanicista.

A pesar de estas limitaciones, el protocolo ofrece claras ventajas frente a los enfoques típicos que dependen de muestras agrupadas y mediciones puntuales aisladas, que pueden enmascarar la variación espacial a escala fina dentro de un bolígrafo o casa 3,4,5,6,7. En el estudio actual, la aplicación del marco a los recuentos aeróbicos de bacterias demostró que las poblaciones microbianas pueden agruparse espacialmente dentro de la camada avícola. Específicamente, la abundancia bacteriana fue mayor cerca de la línea de agua y disminuyó hacia el centro del encinto, produciendo un gradiente claro en el gráfico superficial 3D (Archivo Suplementario 3). Este patrón apoya la interpretación de que condiciones ambientales localizadas distintas, especialmente la humedad, pueden influir fuertemente en la distribución microbiana en la hojarasca avícola. Variables adicionales, como el pH y la composición de nutrientes, pueden aclarar aún más estas relaciones. Trabajos previos han demostrado de forma similar que las comunidades microbianas de la camada avícola y las condiciones ambientales varían en el espacio en relación con el pH, el vertido de pienso y la actividad de las^{aves 2}. Al vincular mediciones microbianas o fisicoquímicas con posiciones definidas dentro del entorno animal, este método hace que esos patrones sean más visibles e interpretables. También se asocia con los enfoques de mapeo espacial utilizados en ciencias del suelo y agronómicas para identificar gradientes, irregularidades y puntos focales localizados, aplicando estos conceptos al sistema de producción^animal 11,12,13. En el futuro, el mapeo espacial repetido a través de corrales, bandadas y ciclos de producción podría apoyar la modelización predictiva de puntos críticos microbianos y una gestión más dirigida de zonas ecológicas de alto riesgo.

Aunque la visualización 3D no mejora la precisión o exactitud de los datos, sí mejora la interpretación de factores estadísticamente relevantes que influyen en los patrones microbianos y las tendencias en la cama avícola. Una visualización más accesible puede apoyar la comunicación y la toma de decisiones informada sobre las modificaciones de la camada, la salud de las aves y el reemplazo de la^cama 14,15,16. Más allá de las aplicaciones investigadoras, esta herramienta tiene valor práctico para los productores avícolas y el personal de extensión académica¹⁷. Estas parcelas 3D pueden servir como herramientas eficaces para presentar datos microbianos complejos de forma más accesible y accionable para gestores de granjas, partes interesadas y pequeños productores^avícolas. La capacidad de acceder a estas parcelas desde un teléfono móvil mediante un código QR puede aumentar aún más su utilidad para el soporte técnico en el campo. A medida que la producción avícola continúa avanzando en tecnología de sensores y generación de datos, estos enfoques podrían volverse cada vez más útiles dentro de la informática avícola^{integrativa 18,19}.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Balance analítico	Fisher Scientific	15997490	Para pesar arena (por ejemplo, 10 g/muestra)
Ordenador con acceso a internet	Cualquiera	N/A	Para dirigir RStudio
Incubadora (37 & deg; C)	Termo Científica	50125590H	Durante 24 horas de crecimiento bacteriano
Medios microbiológicos (TSA)	BD Difco & nbsp;	236950	Para enumerar bacterias aeróbicas
Solución salina tamponada con fosfato (PBS)	Thermo Fisher Scientific	10010023	Utilizado para diluciones y suspensiones microbianas
Muestras de arena avícola	Pollastre de pollos de corral o corral de investigación	N/A	Residuos frescos recogidos mediante un diseño basado en cuadrícula
Paquetes R: plotly, dplyr, htmlwidgets	CRAN	https://cran.r-project.org	Para visualización 3D y manejo de datos
Entorno de computación estadística R (v4.3 o posterior)	Proyecto R	https://cran.r-project.org	cran.r-project.org
RStudio (v2024.12.0.467 o posterior)	Postul	https://posit.co/download/rstudio-desktop	posit.co
Software de hojas de cálculo (Excel, Google Sheets)	Microsoft/Google	https://www.microsoft.com/exce	Para organizar los datos antes de importarlos en RStudio
Tubos cónicos estériles de 10 mL	Thermo Fisher Scientific	339650	Para transportar alicotas
Pipetas estériles y Consejos	Fisher Scientific	N/A	Para un manejo preciso y estéril de líquidos
Bolsas Whirl-Pak estériles	Nasco	B01062	Para la recogida de muestras y homogeneización
Mezclador de vórtice	VWR	10153-838	Para homogeneizar muestras