En MycoBag, estamos conectando los registros de cultivo con mediciones analíticas. Full Canopy Genetics y Valenveras colaboran para entender en qué se diferencian las muestras de setas en rendimiento y composición química, con Hydra entre las variedades presentes en el catálogo actual de MycoBag.
Este trabajo se remonta a nuestras primeras lecturas de setas en Denver (Colorado), en 2023. Junto a Santiago Ongay de Full Canopy Genetics y otros colaboradores, hemos estado explorando cómo el análisis portátil puede aportar más información a la investigación micológica.
El objetivo es que la investigación detrás de estas variedades sea más fácil de examinar. Un resultado útil incluye qué se midió, cómo se midió y cuánta confianza permite la evidencia.
Por qué el rendimiento y la composición van de la mano
Un ojo entrenado puede reconocer diferencias en la forma, el crecimiento y el rendimiento de la cosecha. Esas observaciones siguen siendo valiosas, pero el aspecto por sí solo no permite determinar la composición química.
El rendimiento registrado y los resultados analíticos responden a preguntas distintas.
Dos cosechas pueden pesar prácticamente lo mismo y tener perfiles químicos diferentes. Sus resultados cobran más sentido cuando se registran junto a los detalles de la muestra y los métodos de medición.
Cómo Valenveras convierte la luz en datos
En el flujo de trabajo analítico descrito para esta investigación,
el sistema combina hardware óptico con modelos analíticos desarrollados por Valenveras. El hardware capta una señal óptica; el modelo analítico le da un significado que los investigadores pueden interpretar y registrar.
FT-NIR son las siglas en inglés de espectroscopía de infrarrojo cercano por transformada de Fourier.
Un instrumento ilumina la muestra y registra su respuesta a la luz del infrarrojo cercano. El espectro resultante contiene señales superpuestas asociadas a la composición y a las propiedades físicas de la muestra.
Los modelos quimiométricos, entrenados con resultados de laboratorio de referencia, usan esos patrones para estimar características químicas definidas.
El escaneo óptico puede ser rápido y no destructivo.
Su utilidad depende de un método de preparación de muestras adecuado y de un modelo ajustado al material que se analiza. Esa combinación puede hacer que resulte práctico recopilar información analítica con más regularidad.
Por qué importan las mediciones de referencia
Un modelo NIR cuantitativo depende de la calidad de sus mediciones de referencia y de su validación con muestras de las que aún no ha aprendido. Entre los datos de rendimiento útiles están los compuestos cubiertos, el rango de concentración y el error observado
al comparar las predicciones con un método de referencia adecuado.
En la investigación con setas, esas comprobaciones deben aplicarse a muestras de setas y al modelo analítico concreto que se utilice. El cribado rápido puede ofrecer una primera visión práctica, mientras que el análisis de laboratorio de referencia puede respaldar la validación y la confirmación. Ambos enfoques pueden complementarse.
La aportación de Full Canopy Genetics
Full Canopy Genetics aporta investigación micológica y desarrollo de variedades vinculados a MycoBag. Su colaboración con Valenveras añade registros analíticos a las observaciones reunidas durante ese trabajo.
El valor está en conectar cada resultado con su contexto. Una etiqueta de muestra, una cosecha registrada y un resultado analítico tienen que referirse al mismo material para poder respaldar una comparación con sentido.
Con el tiempo, un registro de investigación bien documentado puede facilitar la revisión de los hallazgos. También puede mostrar dónde un patrón aparente todavía necesita confirmación independiente.
Cómo leer el gráfico de rendimiento y composición
Los primeros gráficos del programa reúnen en una sola vista los rendimientos registrados y los resultados analíticos. Estos resúmenes visuales usan posiciones aproximadas y ofrecen una imagen general de las observaciones. Conviene leerlos como una introducción a la investigación y reservar las comparaciones precisas para los registros subyacentes verificados.
En el gráfico de rendimiento frente a potencia, la «potencia» aparece como alcaloides totales en base tal cual (as-is). Es decir, la concentración informada en la muestra tal como se analizó, no solo la psilocibina. El eje de rendimiento usa onzas por unidad y por cosecha. Esas etiquetas importan porque las comparaciones dependen de definiciones comunes y de bases de medición coherentes.
Los puntos mostrados cubren varias combinaciones de rendimiento registrado y concentración. Su disposición, por sí sola, no establece la fuerza de la relación entre esas mediciones
ni demuestra que no exista un compromiso entre ambas.
Hydra aparece hacia la zona superior derecha de esta ilustración, junto a unas pocas entradas más. Esa posición es una observación dentro de este conjunto de datos, no una garantía de cómo se comportará cada muestra concreta de MycoBag.
El tamaño de las burbujas representa el número de cosechas registradas. Una burbuja más grande no significa automáticamente un resultado más preciso o estable:
los escaneos repetidos, varias muestras de una misma cosecha y las cosechas independientes son tipos distintos de evidencia. La incertidumbre también depende de la variabilidad y del método analítico.

Figura 1. Rendimiento frente a concentración informada de alcaloides totales.
Las posiciones mostradas son aproximadas y no deben interpretarse como valores garantizados.
Qué nos puede decir el gráfico de distribución
El segundo gráfico muestra la dispersión de las concentraciones informadas.
Su leyenda describe cada caja como el 50 % central de los resultados,
, con una línea que marca la mediana y bigotes que muestran el rango informado. Esto aporta información que una media por sí sola ocultaría.
Las líneas «Medium», «High» y «Ultra-High» son etiquetas de referencia internas. Describen categorías usadas dentro del programa, no estándares científicos ni de seguridad reconocidos.
Hydra 2026 tiene una caja comparativamente compacta en la ilustración. Esto sugiere una dispersión más estrecha entre las observaciones mostradas, pero no establece por sí solo la estabilidad genética ni la repetibilidad en distintos entornos.
El gráfico también incluye entradas etiquetadas como sombreros y pies, así como nombres con distintas etiquetas de año. No son automáticamente grupos equivalentes. El tipo de muestra y la cohorte deben quedar visibles al interpretar los resultados.
Una sola observación no puede demostrar consistencia. Incluso una distribución estrecha necesita un recuento de muestras independientes y una explicación de cómo se recogieron las observaciones antes de que el lector pueda valorar hasta qué punto el resultado es generalizable.

Figura 2. Distribución de las concentraciones informadas de alcaloides totales.
Las cajas resumen observaciones registradas y no deben interpretarse como prueba de estabilidad genética.
Lo que los gráficos no demuestran
Se trata de resúmenes observacionales. La genética, el entorno, el muestreo y la medición pueden contribuir a los patrones mostrados. Separar esos efectos requiere más evidencia de la que aportan las figuras por sí solas.
Su valor inmediato es facilitar el debate sobre la evidencia. Muestran por qué una media necesita contexto y por qué una observación prometedora debe distinguirse de un resultado confirmado de forma independiente.
Hydra y la siguiente etapa de la investigación de MycoBag
Hydra forma parte del catálogo actual de MycoBag y también está representada en los registros de investigación que comentamos aquí. Eso la convierte en un ejemplo útil de las preguntas que explora esta colaboración.
Para nosotros, Hydra es una oportunidad de dar más visibilidad a esta investigación.
A medida que avance la investigación, queremos que los lectores entiendan las preguntas que hay detrás de la variedad, cómo se evaluaron sus mediciones y qué hallazgos se han confirmado.
MycoBag también sigue documentando más variedades. La oportunidad está en dar a cada una una historia de investigación clara, con afirmaciones que reflejen la evidencia disponible en lugar de convertir observaciones preliminares en garantías.
Sobre el autor
Ruben Valenzuela Moreno es ingeniero agrónomo, industrial y de diseño, y cofundador de MycoBag y Valenveras. Su trabajo conecta la investigación micológica con la tecnología analítica. Este artículo describe una colaboración en la que participa directamente.



