LAP1-B: la galaxia más químicamente primitiva conocida

0,42% del oxígeno del Sol. Visible cuando el universo tenía solo 800 millones de años. Sin una lente gravitacional que la amplificara 98 veces, no la habríamos visto.

Paper: Nakajima et al. (2026). An ultra-faint, chemically primitive galaxy forming in the reionization era. Nature. DOI: 10.1038/s41586-026-10374-1

Datos: Espectro 1D NIRSpec/PRISM público en Zenodo (CC-BY-4.0).

Video: [Pendiente]

El contexto

LAP1-B es una galaxia ultra-débil descubierta con el James Webb. Está a un corrimiento al rojo espectroscópico (redshift) z = 6,625 ± 0,001 — la luz que nos llega salió cuando el universo tenía 800 millones de años (un 5,8% de su edad actual).

Lo raro: tiene tan poco oxígeno que su abundancia química está en (4,2 ± 1,8) × 10⁻³ veces la del Sol. Es decir, alrededor de 240 veces menos oxígeno por átomo de hidrógeno que en el sistema solar. Eso la convierte en la galaxia formadora de estrellas más químicamente primitiva conocida.

Los datos que vamos a explorar vienen del programa JWST GO-4750 (PI: K. Nakajima). El espectro 1D público en Zenodo cubre 0,76–5,20 μm con 3.092 puntos.

# ══════════════════════════════════════════════════════════════
# Configuración — modifica estos valores para explorar
# ══════════════════════════════════════════════════════════════
Z_PAPER = 6.625              # redshift espectroscópico reportado (Hα systemic)
MAGNIFICACION = 98           # factor μ de la lente gravitacional
SNR_DETECCION = 3.0          # umbral S/N para considerar línea detectada
OH_RELATIVA_SOLAR = 0.0042   # (O/H) / (O/H)_solar para LAP1-B
M_STELLAR_UPPER = 3300       # M_sun, límite superior 3σ
FUENTE = 'Fuente: Nakajima et al. (2026), Nature | Datos: Zenodo 10.5281/zenodo.18831461'
COLOR_DATOS = '#2563EB'
COLOR_ALERTA = '#DC2626'
COLOR_REFERENCIA = '#D97706'
COLOR_SECUNDARIO = '#059669'
COLOR_CONTEXTO = '#BBBBBB'

# Imports + estilo
import os, urllib.request
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

style_file = '../../cam.mplstyle'
if not os.path.exists(style_file):
    style_file = '/tmp/cam.mplstyle'
    if not os.path.exists(style_file):
        urllib.request.urlretrieve(
            'https://raw.githubusercontent.com/Ciencia-a-Mordiscos/lab/main/cam.mplstyle',
            style_file)
plt.style.use(style_file)

os.makedirs('figuras', exist_ok=True)

# Cargar los 3 datasets
spec = pd.read_csv('datos/lap1b_spectrum.csv')
lines = pd.read_csv('datos/lap1b_emission_lines.csv')
params = pd.read_csv('datos/lap1b_key_parameters.csv')

print(f'Espectro: {len(spec):,} puntos en {spec.wave_um.min():.3f}–{spec.wave_um.max():.3f} μm')
print(f'Líneas analizadas: {len(lines)} (cubren transiciones de Lyα a Hα)')
print(f'Líneas con S/N ≥ {SNR_DETECCION}: {(lines.snr_pico >= SNR_DETECCION).sum()}')
print(f'Parámetros físicos del paper + SI: {len(params)}')

Espectro: 3,092 puntos en 0.757–5.201 μm
Líneas analizadas: 9 (cubren transiciones de Lyα a Hα)
Líneas con S/N ≥ 3.0: 4
Parámetros físicos del paper + SI: 16

El espectro completo

Aquí está.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(13, 5.5))

# Suavizar el espectro con una media móvil corta para visualizar mejor
flux_smooth = spec.flux_cgs.rolling(window=5, center=True, min_periods=1).mean()
ax.plot(spec.wave_um, flux_smooth * 1e20, color=COLOR_DATOS, linewidth=0.9, alpha=0.85)
ax.axhline(y=0, color=COLOR_CONTEXTO, linewidth=0.6, alpha=0.6, zorder=1)

# Marcar las líneas con S/N >= 3
detectadas = lines[lines.snr_pico >= SNR_DETECCION]
y_top = (flux_smooth * 1e20).max() * 1.05
for _, ln in detectadas.iterrows():
    ax.axvline(x=ln.lam_obs_medido_um, color=COLOR_ALERTA, linewidth=1.0, alpha=0.55, linestyle='--', zorder=2)
    ax.text(ln.lam_obs_medido_um, y_top,
            f'{ln.linea_nombre}\nS/N={ln.snr_pico:.1f}',
            fontsize=9, color=COLOR_ALERTA, ha='center', va='bottom', fontweight='bold')

ax.set_xlabel('Longitud de onda observada (μm)')
ax.set_ylabel('Densidad de flujo (× 10⁻²⁰ erg s⁻¹ cm⁻² Å⁻¹)')
ax.set_title('Espectro 1D de LAP1-B en NIRSpec/PRISM',
             fontsize=14, fontweight='bold', pad=28)
ax.text(0.5, 1.03, 'Marcadas las cuatro líneas detectadas con S/N ≥ 3 — el resto cae bajo el ruido',
        transform=ax.transAxes, fontsize=10, color='#666666', ha='center')
ax.set_xlim(spec.wave_um.min(), spec.wave_um.max())
ax.set_ylim(bottom=(flux_smooth * 1e20).min() * 1.1, top=y_top * 1.18)

fig.text(0.13, -0.03, FUENTE, fontsize=7.5, color='#999999', style='italic')
plt.savefig('figuras/espectro_hero.png', dpi=200, bbox_inches='tight')
plt.show()

De los 3.092 puntos del espectro, hay cuatro picos que superan tres desviaciones del ruido: Hα (la más limpia, S/N = 6,6), Lyα (5,4), [O III] λ5007 (3,9) y Hβ (3,2). Las demás transiciones que esperaríamos en una galaxia con metalicidad normal — el doblete de C IV, C III], los O III auroral — caen dentro del ruido. No verlas no significa que no estén; significa que están debajo del límite de detección del programa.

El patrón importa: una galaxia «normal» a este redshift mostraría las prohibidas de oxígeno y carbono recortadas claramente sobre el continuo. Aquí casi todo el flujo medible está en hidrógeno (Hα, Hβ, Lyα). Eso ya apunta a una composición muy pobre en metales — pero todavía no sabemos cuánto.

Hα bajo la lupa

La línea más limpia es Hα — la transición Balmer del hidrógeno que cae a 6.563 Å en reposo. En LAP1-B aparece desplazada al rojo hasta 5,005 μm. Si calculamos el desplazamiento, deberíamos recuperar el redshift que reporta el paper.

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(13, 5))

# Panel izquierdo: zoom espectral cerca de Hα
ax = axes[0]
mask = (spec.wave_um > 4.85) & (spec.wave_um < 5.15)
zoom = spec[mask]
ax.plot(zoom.wave_um, zoom.flux_cgs * 1e20, color=COLOR_DATOS, linewidth=1.4)
ax.axhline(y=0, color=COLOR_CONTEXTO, linewidth=0.6, alpha=0.6)

lam_obs_Ha = float(lines.loc[lines.linea_codigo == 'Halpha', 'lam_obs_medido_um'].iloc[0])
ax.axvline(x=lam_obs_Ha, color=COLOR_ALERTA, linewidth=1.5, linestyle='--', alpha=0.7)
ax.annotate(f'Hα observada\n{lam_obs_Ha:.4f} μm',
            xy=(lam_obs_Ha, zoom.flux_cgs.max() * 1e20 * 0.85),
            xytext=(lam_obs_Ha + 0.04, zoom.flux_cgs.max() * 1e20 * 0.95),
            fontsize=10, fontweight='bold', color=COLOR_ALERTA,
            arrowprops=dict(arrowstyle='->', color=COLOR_ALERTA, lw=1.3))
ax.set_xlabel('Longitud de onda observada (μm)')
ax.set_ylabel('Densidad de flujo (× 10⁻²⁰ erg s⁻¹ cm⁻² Å⁻¹)')
ax.set_title('Zoom alrededor de Hα', fontsize=12, fontweight='bold', pad=10)

# Panel derecho: cross-check del redshift
ax = axes[1]
lam_rest_Ha = 0.6563
z_calc = (lam_obs_Ha / lam_rest_Ha) - 1
z_paper = Z_PAPER

ax.barh(['Paper\n(Hα systemic)', 'Nuestro cálculo\n(λ_obs / λ_rest − 1)'],
        [z_paper, z_calc],
        color=[COLOR_REFERENCIA, COLOR_DATOS], height=0.55)
ax.set_xlim(6.60, 6.65)
ax.set_xlabel('Redshift espectroscópico (z)')
for i, v in enumerate([z_paper, z_calc]):
    ax.text(v + 0.001, i, f'z = {v:.4f}',
            va='center', fontsize=11, fontweight='bold',
            color=[COLOR_REFERENCIA, COLOR_DATOS][i])
diff = abs(z_paper - z_calc) / z_paper * 100
ax.set_title(f'¿Recuperamos el redshift?  Diferencia: {diff:.2f}%',
             fontsize=12, fontweight='bold', pad=10)
ax.text(0.98, 0.05,
        '─ paper reporta ±0,001 — nuestro cálculo difiere en 0,0014 (apenas fuera de la barra)',
        transform=ax.transAxes, fontsize=8.5, color='#666666',
        ha='right', va='bottom', style='italic')

plt.tight_layout()
fig.text(0.13, -0.03, FUENTE, fontsize=7.5, color='#999999', style='italic')
plt.savefig('figuras/halpha_zoom_redshift.png', dpi=200, bbox_inches='tight')
plt.show()

print(f'\nλ_rest(Hα) = {lam_rest_Ha} μm')
print(f'λ_obs medido = {lam_obs_Ha:.4f} μm')
print(f'z recuperado = ({lam_obs_Ha:.4f} / {lam_rest_Ha}) − 1 = {z_calc:.4f}')
print(f'z paper       = {z_paper}')
print(f'Diferencia con el paper: 0,0014 (apenas fuera del error ±0,001 reportado). Probable origen: precisión de medición del pico en el CSV (4 decimales) vs ajuste gaussiano del paper.')

λ_rest(Hα) = 0.6563 μm
λ_obs medido = 5.0052 μm
z recuperado = (5.0052 / 0.6563) − 1 = 6.6264
z paper       = 6.625
Diferencia con el paper: 0,0014 (apenas fuera del error ±0,001 reportado). Probable origen: precisión de medición del pico en el CSV (4 decimales) vs ajuste gaussiano del paper.

La huella química

Eso confirma el corrimiento. Ahora viene la parte donde LAP1-B se vuelve extrema: su composición química.

El abstract reporta una abundancia de oxígeno relativa al hidrógeno en la fase gaseosa de (4,2 ± 1,8) × 10⁻³ veces la del Sol. Veamos qué significa eso al lado de otras escalas conocidas.

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(13, 5.5))

# Panel izquierdo: O/H relativa al Sol (escala log)
ax = axes[0]
referencias_oh = {
    'Sol\n(referencia)': 1.0,
    'Nubes de Magallanes\n(galaxia enana cercana)': 0.5,
    'I Zw 18\n(récord previo: galaxia local pobre en metales)': 0.02,
    'LAP1-B\n(este paper)': OH_RELATIVA_SOLAR,
}
labels = list(referencias_oh.keys())
valores = list(referencias_oh.values())
colores = [COLOR_REFERENCIA, COLOR_CONTEXTO, COLOR_CONTEXTO, COLOR_DATOS]

bars = ax.barh(range(len(labels)), valores, color=colores, height=0.6)
ax.set_xscale('log')
ax.set_xlim(1e-3, 3)
ax.set_yticks(range(len(labels)))
ax.set_yticklabels(labels, fontsize=10)
ax.set_xlabel('(O/H) relativo al valor solar  (escala logarítmica)')
ax.invert_yaxis()
ax.set_title('Oxígeno por átomo de hidrógeno',
             fontsize=13, fontweight='bold', pad=10)
ax.axvline(x=1, color=COLOR_REFERENCIA, linewidth=0.8, linestyle=':', alpha=0.6)

for i, v in enumerate(valores):
    etiqueta = f'{v:.4f}' if v < 0.01 else f'{v:.2f}'
    ax.text(v * 1.4, i, etiqueta, va='center', fontsize=9.5,
            fontweight='bold', color=colores[i])

# Panel derecho: masa estelar — log scale
ax = axes[1]
referencias_m = {
    'LAP1-B\n(< 3.300 M☉, 3σ upper)': M_STELLAR_UPPER,
    'Cúmulo globular típico\n(~10⁵ M☉)': 1e5,
    'Nube Pequeña de Magallanes\n(~3 × 10⁸ M☉)': 3e8,
    'Vía Láctea\n(~6 × 10¹⁰ M☉)': 6e10,
}
labels_m = list(referencias_m.keys())
valores_m = list(referencias_m.values())
colores_m = [COLOR_DATOS, COLOR_CONTEXTO, COLOR_CONTEXTO, COLOR_REFERENCIA]

ax.barh(range(len(labels_m)), valores_m, color=colores_m, height=0.6)
ax.set_xscale('log')
ax.set_xlim(1e3, 1e12)
ax.set_yticks(range(len(labels_m)))
ax.set_yticklabels(labels_m, fontsize=10)
ax.set_xlabel('Masa estelar (M☉)  (escala logarítmica)')
ax.invert_yaxis()
ax.set_title('Masa estelar comparada',
             fontsize=13, fontweight='bold', pad=10)

for i, v in enumerate(valores_m):
    ax.text(v * 1.4, i, f'{v:.0e}', va='center', fontsize=9.5,
            fontweight='bold', color=colores_m[i])

plt.tight_layout()
fig.text(0.13, -0.03, FUENTE, fontsize=7.5, color='#999999', style='italic')
plt.savefig('figuras/composicion_quimica_y_masa.png', dpi=200, bbox_inches='tight')
plt.show()

La galaxia más pobre en oxígeno del Universo local conocida hasta este descubrimiento — la enana I Zw 18 — tiene 0,02 veces el valor solar. LAP1-B llega a 0,0042, casi cinco veces más primitiva.

Y aquí entra la pieza que el paper marca como evidencia clave: el campo de radiación ionizante. Veamos cuán cerca está LAP1-B del máximo teórico para una población estelar de cero metales (Pop III).

fig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 5))

# Eficiencia ionizante observada (3σ lower) vs predicción Pop III
xi_obs_min = 26.1
xi_popIII_zeroage = 26.2
xi_popII_normal = 25.4   # rango típico Pop II metal-deficiente
xi_galaxias_evolved = 25.0  # galaxias formadoras de estrellas a z~2

categorias = {
    'Galaxias evolucionadas\n(z~2, estrellas tipo Pop II)': xi_galaxias_evolved,
    'Pop II metal-deficiente\n(rango típico)': xi_popII_normal,
    'LAP1-B observado\n(3σ lower)': xi_obs_min,
    'Pop III zero-age\n(predicción teórica máxima)': xi_popIII_zeroage,
}

labels = list(categorias.keys())
valores = list(categorias.values())
colores = [COLOR_CONTEXTO, COLOR_CONTEXTO, COLOR_DATOS, COLOR_REFERENCIA]

bars = ax.barh(range(len(labels)), valores, color=colores, height=0.55)
ax.set_xlim(24.6, 26.5)
ax.set_yticks(range(len(labels)))
ax.set_yticklabels(labels, fontsize=10)
ax.set_xlabel('log ξ_ion  (fotones ionizantes por erg de luz UV)')
ax.invert_yaxis()
ax.set_title('¿Qué tan fuerte es la radiación ionizante de LAP1-B?',
             fontsize=13, fontweight='bold', pad=28)
ax.text(0.5, 1.03,
        'El valor observado se acerca al máximo teórico para estrellas sin metales',
        transform=ax.transAxes, fontsize=10, color='#666666', ha='center')

for i, v in enumerate(valores):
    ax.text(v + 0.04, i, f'{v:.1f}', va='center', fontsize=10,
            fontweight='bold', color=colores[i])

# Flecha mostrando la distancia entre LAP1-B y Pop III zero-age
ax.annotate('', xy=(xi_popIII_zeroage, 3), xytext=(xi_obs_min, 2),
            arrowprops=dict(arrowstyle='<->', color='#666666', lw=1.3))
ax.text((xi_obs_min + xi_popIII_zeroage) / 2, 2.5,
        f'Δ = {xi_popIII_zeroage - xi_obs_min:.1f} dex',
        fontsize=9, color='#666666', ha='center', style='italic')

fig.text(0.13, -0.03, FUENTE, fontsize=7.5, color='#999999', style='italic')
plt.savefig('figuras/xi_ion_pop3_comparison.png', dpi=200, bbox_inches='tight')
plt.show()

print(f'log ξ_ion observado (3σ lower): {xi_obs_min}')
print(f'log ξ_ion Pop III zero-age (teórico): {xi_popIII_zeroage}')
print(f'Distancia: solo {xi_popIII_zeroage - xi_obs_min:.1f} dex — el límite inferior 3σ ya roza la predicción Pop III.')

log ξ_ion observado (3σ lower): 26.1
log ξ_ion Pop III zero-age (teórico): 26.2
Distancia: solo 0.1 dex — el límite inferior 3σ ya roza la predicción Pop III.

Lo que los datos soportan

Afirmación	¿Soportada?	Detalle
Redshift z = 6,625 (galaxia a 800 Myr del Big Bang)	✅	Calculado desde λ_obs(Hα) = 5,0052 μm: z = 6,626. Diferencia con el paper: 0,0014 — apenas fuera de la barra ±0,001 reportada (atribuible a la precisión del pico en el CSV)
Hay cuatro líneas detectadas con S/N ≥ 3 (Hα, Lyα, [O III] 5007, Hβ)	✅	Verificado en lap1b_emission_lines.csv — el resto de transiciones cae bajo ruido
(O/H) = (4,2 ± 1,8) × 10⁻³ × solar (la más químicamente primitiva conocida)	⚠️	El valor es del paper; nosotros no recalculamos abundancias (requiere el flujo completo de [O III] auroral y modelos de fotoionización). El paper lo enmarca como afirmación directa (exhibits)
Sin amplificación por lente (μ = 98) no la veríamos	⚠️	El factor de magnificación viene del modelo de lente publicado; lo tomamos como dato, no lo derivamos
Masa estelar < 3.300 M☉ (menor que un cúmulo globular típico)	⚠️	Es un límite superior 3σ, no medición — el continuo estelar no se detecta
log ξ_ion observado se acerca al máximo teórico de Pop III	⚠️	El valor de LAP1-B es un límite inferior 3σ; la predicción Pop III es teórica. Compatible — no prueba que sea Pop III
La población estelar es Pop III pura	❌	El paper NO afirma esto. HeII/Hβ < 2,5 (3σ) no distingue entre Pop III y Pop II extremadamente pobre en metales

Limitaciones: una sola galaxia (no se puede generalizar a la población de enanas ultra-débiles en reionización); la magnificación de la lente se asume uniforme (si varía por región, la M_stellar cambiaría); el flujo de Lyα puede estar parcialmente atenuado por el medio circumgaláctico, así que el EW(Lyα) intrínseco probablemente es mayor que el observado.

Ahora tú

Tres preguntas para explorar con los CSV cargados:

1. ¿Qué pasa si bajas el umbral de detección a S/N = 2? Pista: cambia SNR_DETECCION en la celda de configuración y vuelve a correr la gráfica del espectro. ¿Aparecen líneas razonables o solo ruido?

2. ¿Cómo cambia el redshift recuperado si lo calculamos con Hβ en vez de Hα? Pista: en la celda de zoom, sustituye Halpha por Hbeta en el filtro de lines y recalcula z. ¿Las dos líneas dan el mismo redshift?

3. ¿Qué tan extrema es la velocidad de dispersión de gas (58 km/s) para una galaxia de < 3.300 M☉? Pista: usa la relación virial aproximada M_dyn ~ σ² × R / G. Con un radio de 100 pc, calcula la masa dinámica y compárala con la masa estelar máxima. ¿La diferencia es la «huella» de materia oscura?

# --- EXPERIMENTA AQUÍ ---
# Pregunta 2: ¿Recuperamos el mismo redshift con Hβ?

linea_test = 'Hbeta'   # Cámbiala por 'Lyalpha' u 'OIII_5007' para probar otras

row = lines[lines.linea_codigo == linea_test].iloc[0]
z_test = (row.lam_obs_medido_um / row.lam_rest_um) - 1
print(f'Línea: {row.linea_nombre}')
print(f'  λ_rest  = {row.lam_rest_um} μm')
print(f'  λ_obs   = {row.lam_obs_medido_um} μm')
print(f'  z       = {z_test:.4f}')
print(f'  z paper = {Z_PAPER}')
print(f'  Δz/z    = {abs(z_test - Z_PAPER)/Z_PAPER * 100:.2f}%')

# Pregunta 3: masa dinámica aproximada (relación virial)
import math
sigma_kms = 58
R_pc = 100              # radio asumido
G = 4.302e-3            # pc · M_sun^-1 · (km/s)^2
M_dyn = sigma_kms**2 * R_pc / G
print(f'\nMasa dinámica estimada (σ²·R/G, R = {R_pc} pc):')
print(f'  M_dyn  ≈ {M_dyn:.2e} M☉')
print(f'  M_stellar (3σ upper) = {M_STELLAR_UPPER} M☉')
print(f'  Ratio dinámica/estelar máxima ≈ {M_dyn/M_STELLAR_UPPER:.0f}×')
print('  → Una diferencia tan grande apunta a un halo dominado por materia oscura — es lo que el paper interpreta.')

Línea: Hβ
  λ_rest  = 0.4861 μm
  λ_obs   = 3.7085 μm
  z       = 6.6291
  z paper = 6.625
  Δz/z    = 0.06%

Masa dinámica estimada (σ²·R/G, R = 100 pc):
  M_dyn  ≈ 7.82e+07 M☉
  M_stellar (3σ upper) = 3300 M☉
  Ratio dinámica/estelar máxima ≈ 23696×
  → Una diferencia tan grande apunta a un halo dominado por materia oscura — es lo que el paper interpreta.

Créditos

Paper: Nakajima, K. et al. (2026). An ultra-faint, chemically primitive galaxy forming in the reionization era. Nature. DOI: 10.1038/s41586-026-10374-1

Datos: Espectro 1D NIRSpec/PRISM disponible públicamente en Zenodo. Licencia CC-BY-4.0.

Repo del Lab: github.com/Ciencia-a-Mordiscos/lab

Fuentes

Paper: An ultra-faint, chemically primitive galaxy forming in the reionization era
Nature, 2026-05-13

Supplementary Material: Supplementary Information — An ultra-faint, chemically primitive galaxy forming in the reionization era
Mismo DOI que el paper — peer-reviewed editorial supplement

Dataset canónico: Reduced JWST/NIRSpec Spectrum for “An Ultra-Faint, Chemically Primitive Galaxy Forming in the Reionization Era”
Zenodo, 2026-03-02 — datos reducidos del programa JWST GO-4750

15 afirmaciones verificadas contra estas fuentes