Datos de laboratorio en tu tesina de Bioquímica o Farmacia 2026: cuaderno, réplicas, outliers y dónde empieza la manipulación

Corriste el ensayo por triplicado. Dos réplicas dieron parecido y la tercera se fue al demonio. Sabés que ese día la pipeta venía fallando y que ese punto no representa nada real. ¿Lo sacás?

Esa pregunta —que te vas a hacer treinta veces durante la tesina— tiene una respuesta que depende enteramente de cuándo decidiste el criterio. Si el criterio existía antes de ver el dato, es criterio analítico. Si lo inventás después de ver que el punto no te gusta, es falsificación, aunque tu intuición sobre la pipeta sea correcta.

Esta guía es sobre esa zona gris, que en Bioquímica y Farmacia nadie enseña formalmente y que sin embargo define si tu tesina es un trabajo científico o un conjunto de números elegidos.

El cuaderno de laboratorio es tu evidencia, no tu borrador

Si mañana alguien cuestiona un resultado de tu tesina, lo único que te respalda es el cuaderno. Por eso se lleva con reglas, y son las mismas en cualquier laboratorio serio:

• Encuadernado y con hojas numeradas. No un anotador de hojas sueltas ni fichas.
• Tinta indeleble, nunca lápiz.
• Fecha en cada entrada y firma al cierre de la jornada.
• Los errores se tachan con una sola línea, dejando legible lo tachado, con inicial y fecha de la corrección. Nunca se borra, se tapa con corrector ni se arranca una hoja.
• Sin espacios en blanco entre entradas: se cruzan con una línea diagonal.
• Todo lo que se pega —tickets de balanza, impresiones del espectrofotómetro, fotos de geles— va firmado cruzando el borde del papel pegado.

Y lo más importante: se anota lo que pasó, no lo que tenía que pasar. «El baño termostático marcaba 39 °C en lugar de 37 °C durante los primeros 20 minutos» es exactamente el tipo de anotación que después te permite explicar un resultado raro en vez de tener que inventar una explicación.

Si tu laboratorio usa cuaderno electrónico, las reglas equivalentes son: registro con sello de tiempo, historial de versiones que no se pueda borrar y respaldo en dos lugares. Un archivo de Excel que sobrescribís todos los días no es un cuaderno de laboratorio: es la ausencia de uno.

Réplicas técnicas y réplicas biológicas: la distinción que define tu n

Este es el error más frecuente en tesinas experimentales y el que más rápido detecta un jurado con experiencia.

• Réplica técnica: medís tres veces la misma muestra. Te informa sobre la precisión de tu medición, es decir, sobre tu instrumento y tu técnica.
• Réplica biológica: repetís el experimento completo con muestras independientes, en días distintos, con preparaciones distintas. Te informa sobre la variabilidad del fenómeno.

La regla dura: tu n es el número de réplicas biológicas. Si medís por triplicado una sola preparación y reportás «n = 3», estás inflando tu n y cualquier prueba estadística que corras sobre eso es inválida, porque las tres mediciones no son observaciones independientes.

Lo correcto: promediar las réplicas técnicas para obtener un valor por réplica biológica, y hacer la estadística sobre esos valores. En el epígrafe de cada figura, escribí exactamente qué es cada cosa: «Media ± DE de tres experimentos independientes, cada uno medido por triplicado». Esa oración vale muchísimo y cuesta diez segundos.

Y decidí el número de réplicas antes de empezar. Seguir agregando réplicas hasta que el p-valor baje de 0,05 tiene nombre técnico y no es un halago: la explicación de por qué eso rompe la lógica del contraste está en qué significa p < 0,05 (y qué no).

Curvas de calibración: los tres pecados

La curva de calibración es donde se cuela la mayor parte de los errores silenciosos en trabajos analíticos.

1. Extrapolar fuera del rango. Si tu curva va de 0 a 100 µg/mL y tu muestra da equivalente a 180, no reportes 180: diluí la muestra y volvé a medir dentro del rango. Fuera del rango calibrado, tu ecuación no tiene sustento.
2. Reportar solo el r². Un r² de 0,999 no garantiza linealidad ni exactitud. Mirá el gráfico de residuos: si tienen forma de U, la relación no es lineal por más que el r² sea hermoso.
3. No declarar límite de detección y de cuantificación. Los valores por debajo del límite de cuantificación no se reportan como números: se informan como «< LOQ». Ponerles un número es inventar precisión que el método no tiene.

Si tu tesina valida un método analítico, el marco de referencia es el de las guías ICH: linealidad, exactitud (por recuperación), precisión (repetibilidad y precisión intermedia), especificidad, robustez, y límites de detección y cuantificación. Nombrar explícitamente el marco que seguiste le da al trabajo un respaldo que pocos trabajos de grado tienen.

Outliers: la regla de oro

Un dato se puede excluir legítimamente en dos situaciones, y solo en dos:

1. Por causa técnica documentada. Anotaste en el cuaderno, el día del experimento, que hubo un problema: se rompió el tubo, el equipo dio error, el reactivo estaba vencido, el control no dio en rango. La exclusión se justifica por el registro, no por el resultado.

2. Por un criterio estadístico definido antes de ver los datos. Test de Grubbs, criterio de Dixon, o una regla de desvíos estándar fijada de antemano y aplicada por igual a todos los grupos.

Lo que no es criterio: «no encaja con la tendencia», «me arruina la significancia», «los otros dos dieron parecido». Excluir por el resultado y no por la causa es, técnicamente, falsificación de datos, aunque nadie lo diga en voz alta y aunque sea frecuentísimo. La definición formal y sus consecuencias están en fabricación y falsificación de datos en la tesis.

La forma correcta de manejarlo, en una oración que va en el trabajo: «Se excluyeron dos determinaciones por no cumplir el criterio de aceptación del control interno; el análisis se presenta con y sin ellas en el Anexo C». Transparente, defendible, y además te muestra como alguien que sabe lo que hace.

Integridad de imágenes: geles, blots y microscopía

Acá se pierden tesinas y se retractan papers, y la mayoría de las veces por desconocimiento y no por mala fe. Las reglas internacionales son claras:

• Guardá siempre la imagen cruda, sin comprimir, del equipo de captura. Es tu respaldo y muchas revistas la exigen.
• Los ajustes de brillo y contraste tienen que ser lineales y aplicados a la imagen completa, nunca a una región. Realzar solo la banda que te interesa es manipulación.
• Nunca borres, clones ni cubras nada. Ni una banda inespecífica que molesta, ni una mancha del fondo.
• Si armás una figura con calles no adyacentes del mismo gel, marcá la unión con una línea divisoria visible y aclaralo en el epígrafe. Empalmar calles sin señalarlo es de las faltas más graves en imagen científica.
• El control de carga va del mismo gel y de la misma corrida, no de otro experimento.
• Escala en las imágenes de microscopía, y las mismas condiciones de captura para todas las condiciones comparadas.

Además, si vas a reproducir figuras ajenas o esquemas de otras publicaciones en tu marco teórico, hay una cuestión de permisos y licencias que conviene resolver antes de maquetar: está desarrollada en la guía sobre imágenes, gráficos y mapas en la tesina.

Trazabilidad: lo que casi nadie anota y siempre se pregunta

Materiales y métodos tiene que permitir que otra persona repita tu trabajo. Eso significa registrar, desde el día uno:

• Reactivos: proveedor, número de catálogo, número de lote, pureza. Un cambio de lote de anticuerpo explica más resultados discordantes que cualquier otra cosa.
• Equipos: marca, modelo, y fecha de la última calibración o verificación.
• Condiciones: temperatura, pH, tiempos, velocidades de centrifugación en g y no en rpm (las rpm dependen del rotor y no son reproducibles).
• Líneas celulares o cepas: origen, número de pasaje, condiciones de cultivo.
• Software: nombre y versión de lo que usaste para adquirir y para analizar.

Anotarlo mientras trabajás lleva un minuto. Reconstruirlo ocho meses después, cuando estás escribiendo materiales y métodos y no te acordás qué lote de anticuerpo usaste en marzo, es imposible.

Si trabajás con animales o con muestras humanas

Dos capas adicionales de exigencia, y ninguna es opcional.

Animales: protocolo aprobado por el comité institucional para el cuidado y uso de animales de laboratorio antes de empezar, y reporte siguiendo las directrices ARRIVE, que piden explicitar número de animales, criterios de asignación a grupos, cegamiento y criterios de exclusión definidos a priori. El principio de las tres erres —reemplazo, reducción, refinamiento— tiene que estar reflejado en el diseño y mencionado en el trabajo.

Muestras humanas: aval del comité de ética, consentimiento informado específico para el uso de la muestra en investigación, y resguardo de datos sensibles bajo la Ley 25.326. Si usás muestras del biobanco o remanentes del laboratorio de rutina, verificá que el consentimiento original habilite el uso en investigación: no siempre lo hace. El circuito completo está en comité de ética para tu tesina en Argentina y el modelo de formulario, en consentimiento informado y ética de la investigación.

Y para el reporte, según el diseño de tu trabajo hay una guía internacional que te corresponde y que funciona como checklist: cuál es exactamente está en guías de reporte PRISMA, STROBE, CONSORT y COREQ.

El resultado negativo no es un fracaso experimental

El compuesto no tuvo actividad. El método no mejoró al de referencia. La diferencia no fue significativa. Después de un año de laboratorio, eso se siente como haber perdido el tiempo, y ahí aparece la tentación de estirar la interpretación: hablar de «tendencia a la significancia», elegir a posteriori el subgrupo donde sí dio, o reformular la hipótesis para que coincida con lo que encontraste.

Las tres cosas son problemas de integridad, y las tres se detectan. Un resultado negativo bien fundamentado, con potencia estadística suficiente y método validado, es un aporte real: cierra una línea y le ahorra tiempo a otros. Cómo se escribe sin que la tesina parezca floja está en qué hago si mi hipótesis no se confirma, y las condiciones del experimento que limitan el alcance de tu conclusión van al apartado donde se redactan las limitaciones sin debilitar el trabajo.

Del cuaderno al capítulo

Cuando termines la parte experimental, el pasaje al texto se hace en este orden: pasás los datos crudos a una planilla en formato largo y limpio, armás las figuras finales con sus epígrafes completos, escribís materiales y métodos desde el cuaderno —no de memoria— y recién después el capítulo de resultados. El procedimiento general está en de la planilla al capítulo de resultados en siete pasos.

Guardá la planilla de datos crudos como anexo digital, aunque no te lo pidan. Es la mejor respuesta posible a cualquier pregunta del jurado sobre un número, y es lo que hoy se entiende por trabajo reproducible. La discusión más amplia sobre por qué esto importa está en integridad académica.

Y cuando toque escribir, que suele ser el cuello de botella después de un año de mesada: con Tesify podés estructurar tu tesina de Bioquímica o Farmacia y avanzar capítulo por capítulo, con las referencias ordenadas desde el arranque. Los datos, los criterios y la interpretación son tuyos y de tu director/a; lo que se destraba es el pasaje del cuaderno al documento. Se empieza con el plan gratuito.

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