DOI: 10.5281/zenodo.17808579
title: Multiband Bioelectrical Profiling of Plant Species Using Public Data and a Unified Analysis Pipeline  (Perfilado bioeléctrico multibanda de especies vegetales usando datos públicos y un pipeline unificado)

description: 🇬🇧

Plants generate low-frequency bioelectrical signals reflecting ionic transport, water regulation and membrane dynamics. We present TAMC-PLANTS, an interactive and fully reproducible system for analyzing publicly available plant electrical data using multiband decomposition and residual extraction.

From raw 10 kHz recordings, the pipeline performs anti-alias filtering, resampling and decomposition into four functional bands (ultra_low, low, mid, high), followed by multiband residual computation. These residuals are used to construct species-specific electrical fingerprints. Such fingerprints exhibit sufficient stability to serve as electrical signatures at the species level, reflecting how each plant organizes slow and fast dynamical processes.

The entire workflow runs from a single master script (run_plantasfull.py), which explains each step in ES/EN, summarizes the results and automatically opens generated figures and PDF reports. The use of relative paths ensures exact reproducibility on any system.

Results show distinct multiband fingerprints across species, with the ultra_low band accounting for most inter-species variability. Certain species, such as Rosa, display markedly differentiated electrical phenotypes. Electrical distances produce clusters coherent with functional physiology and, in some cases, classical phylogeny. The eMSA provides a pseudo-electrical DNA (+, ·, –) enabling discrete symbolic comparisons.

The study provides an integrated set of reproducible tools and metrics for characterizing and comparing plant bioelectrical patterns, using exclusively public data and a structured pipeline.

“This project is an extension derived from the original TAMC work applied to the human brain, presented in Intrinsic Fast Multiband Coherence in the Human Brain Revealed by TAMC (Martínez Sánchez, 2025).”

https://doi.org/10.5281/zenodo.17769466

fjmartinezsanchezact@gmail.com

🇪🇸 

Las plantas generan señales bioeléctricas de baja frecuencia que reflejan procesos de transporte iónico, regulación hídrica y oscilaciones de membrana. Presentamos TAMC-PLANTAS, un sistema interactivo y reproducible para analizar datos eléctricos vegetales de acceso público mediante descomposición multibanda y extracción de residuos.

A partir de señales crudas de 10 kHz, el pipeline realiza filtrado anti-alias, remuestreo y separación en cuatro bandas funcionales (ultra_low, low, mid, high), seguido de la obtención de residuos multibanda. Estos residuos permiten construir fingerprints eléctricos específicos de cada especie. Dichos fingerprints muestran estabilidad suficiente como para actuar como una huella eléctrica de especie, reflejando cómo cada planta organiza sus procesos lentos y rápidos.

El flujo completo se ejecuta desde un único archivo (run_plantasfull.py), que explica cada paso en ES/EN, resume resultados y abre automáticamente figuras y PDFs. El uso exclusivo de rutas relativas garantiza reproducibilidad exacta en cualquier equipo.

Los resultados revelan fingerprints distintivos entre especies, con la banda ultra_low como principal fuente de variabilidad inter-especie. Algunas especies, como Rosa, muestran fenotipos eléctricos significativamente diferenciados. Las distancias eléctricas generan agrupaciones coherentes con la fisiología funcional y, en algunos casos, con la filogenia clásica. El alineamiento eMSA aporta un pseudo-DNA eléctrico (+, ·, –) para comparaciones discretas.

El estudio proporciona un conjunto integrado de herramientas y métricas reproducibles para caracterizar y comparar patrones bioeléctricos en plantas, utilizando exclusivamente datos públicos y un pipeline estructurado.

Este proyecto una extensión derivada del trabajo original TAMC aplicado al cerebro humano, presentado en Intrinsic Fast Multiband Coherence in the Human Brain Revealed by TAMC (Martínez Sánchez, 2025).»

https://doi.org/10.5281/zenodo.17769466

fjmartinezsanchezact@gmail.com