Experimente · ab SlideScope 1.22.0

Behandlungen über ein ganzes Mikroskopie-Experiment hinweg vergleichen

Ordnen Sie einen Ordner mit Bildern nach Behandlungen, Proben und Replikaten. Wenden Sie ein Rezept zum Zählen oder für das IHC-Scoring auf jedes Bild an und vergleichen Sie dann die Behandlungen mit einem Punktdiagramm, Mittelwert ± SD und dem passenden statistischen Test, wobei n die Zahl der Proben ist, nicht der Bilder oder Zellen. Ausreißer und abweichende Replikate landen in einer Prüfliste, und jede Tabelle, jedes Diagramm und jeder Methodenabsatz lässt sich für Ihre Publikation exportieren.

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Behandlungen, Proben und Replikate Ein Rezept für jedes Bild n = Proben, nicht Bilder

Warum der Vergleich von Behandlungen von Hand schiefgeht

Unterschiedliche Einstellungen pro Bild

Wer jedes Bild einzeln zählt, ändert leicht Schwellenwert oder Region von Bild zu Bild, und der Unterschied zwischen den Behandlungen kann dann von den Einstellungen stammen statt von der Biologie.

Aufgeblähtes n

Wer jedes Bild oder jede Zelle als unabhängige Beobachtung behandelt, macht n weit größer als die Zahl der Tiere oder Kulturen, und p-Werte wirken überzeugender, als das Experiment hergibt.

Ausreißer, die niemand angesehen hat

Ein unscharfes Feld oder eine Falte im Gewebe kann eine ganze Probe verschieben. In einer Tabelle voller Zahlen führt Sie nichts zu dem Bild zurück, das die Abweichung verursacht hat.

So funktioniert ein Experiment in SlideScope

Öffnen Sie den Ordner in SlideScope. Er öffnet sich als Datensatz mit allen enthaltenen Bildern, in jedem Format, das SlideScope liest: CZI, ND2, SVS, NDPI, OME-TIFF, LIF und mehr.
Ordnen Sie ihn als Experiment. Weisen Sie jedem Bild eine Behandlung, eine Probe und ein Replikat zu, indem Sie eine Probenliste importieren oder Vorschläge aus den Dateinamen übernehmen. Schließen Sie ein Bild mit Begründung aus: Es bleibt dokumentiert und lässt sich wieder aufnehmen. Das Experiment ist eine kleine Datei neben Ihren Bildern und wandert daher mit dem Ordner.
Wenden Sie ein Rezept auf jedes Bild an (Plus). Dieselben Quantify-Einstellungen zählen Zellkerne, Zellen oder Partikel und scoren DAB auf jedem Bild, sodass jede Zahl auf dieselbe Weise entstanden ist.
Vergleichen Sie Behandlungen (Plus). Wählen Sie einen Messwert, und SlideScope zeichnet einen Punkt pro Probe mit Mittelwert und SD jeder Behandlung und führt die passenden Tests aus.
Prüfen und exportieren. Öffnen Sie jedes markierte Bild aus der Prüfliste, korrigieren Sie die Klasse oder den IHC-Grad eines Objekts und exportieren Sie die Tabellen auf Bild-, Proben- und Gruppenebene, das Diagramm und einen Absatz für den Methodenteil.

Ein Datensatz, geordnet nach den Behandlungen Vehikel und Wirkstoff, mit Probe und Replikat für jedes Bild und den Schaltflächen Run recipe und Compare — Ein als Experiment geordneter Ordner: 2 Behandlungen, 6 Proben, 13 Bilder. Beispieldaten: EPFL-BrdU-IHC-Ausschnitte (CC BY 4.0), Behandlungs- und Probennamen für die Demonstration erfunden.

Die Statistik, und warum n die Zahl der Proben ist

Bilder und Zellen aus demselben Tier, derselben Patientin oder demselben Patienten oder derselben Kultur sind nicht unabhängig. SlideScope mittelt zuerst die Bilder jeder Probe und führt die Tests dann mit einem Wert pro Probe durch, sodass n die Zahl der biologischen Replikate ist, die Sie tatsächlich haben.

Behandlungen	Tests, die SlideScope ausführt	Dargestellt mit
Zwei	Welch-t-Test (ohne Annahme gleicher Varianzen) und Mann-Whitney-U-Test (rangbasiert)	Ein Punktdiagramm aller Proben, Mittelwert ± SD, n pro Behandlung
Drei oder mehr	Einfaktorielle ANOVA und Kruskal-Wallis-H-Test (rangbasiert)	Dasselbe Diagramm und dieselbe Tabelle für jede Behandlung

Sie können jeden Wert vergleichen, den das Rezept für jedes Bild erzeugt hat: Objektanzahl, Dichte pro mm², Positivanteil, H-Score, Allred-Score, mittlere Objektfläche oder mittlere Intensität pro Kanal.

Ein Punktdiagramm des Anteils positiver Zellkerne pro Probe für Vehikel und Wirkstoff, jeweils n = 3, mit Ergebnissen von Welch-t-Test und Mann-Whitney und einer Ausreißerwarnung — Compare in SlideScope 1.22: ein Punkt pro Probe, Mittelwert und SD jeder Behandlung, beide Tests und eine Warnung zu einem Bild, das weit vom Rest seiner Probe abweicht. Beispieldaten wie oben.

Prüfungen, bevor Sie einem Unterschied vertrauen

Ausreißerbilder: Ein Bild, das weit von den anderen Bildern seiner Probe abweicht (robuster z-Wert über 3,5), wird markiert und landet in der Prüfliste.
Abweichende Replikate: Eine Behandlung, deren Proben stark streuen (Variationskoeffizient über 0,5), wird markiert.
Zu wenige Proben: Eine Behandlung mit weniger als drei Proben wird markiert, weil kein Test viel über sie aussagen kann.
Bildqualität: Ergebnisse mit zu wenigen Objekten, abgeschnittenen Pixelwerten oder einem mangelhaften Präparat werden mit denselben Prüfungen markiert, die Quantify bei einem einzelnen Bild verwendet.
Dokumentierte Korrekturen: Objekte, die Sie neu klassifizieren oder neu graduieren, und Bilder, die Sie mit Begründung ausschließen, werden in den exportierten Methodentext übernommen.

Was es nicht kann

Es führt nach einer ANOVA keine paarweisen Post-hoc-Tests durch, keine gemischten Modelle und keine Poweranalysen. Exportieren Sie dafür die Probentabelle nach Prism, R oder Python.
Es vergleicht die Werte, die ein Rezept erzeugt hat; Rezept und Messwert wählt es nicht für Sie aus.
Ask Your Slide beantwortet Fragen zum geöffneten Bild. Fragen zu einem ganzen Experiment beantwortet es noch nicht.
Es ist für die Forschung bestimmt. Es ist kein Diagnosesystem, und ein statistisch signifikanter Unterschied ist kein klinischer Befund.

Fragen zur Auswertung von Experimenten

Wie vergleiche ich Behandlungsgruppen in Mikroskopiebildern?

Öffnen Sie den Ordner in SlideScope und ordnen Sie seine Bilder als Experiment: Behandlungen, Proben und Replikate, aus einer Probenliste oder aus Vorschlägen anhand der Dateinamen. Mit SlideScope Plus wenden Sie ein Quantify-Rezept auf jedes Bild an und wählen dann Compare: SlideScope mittelt die Bilder jeder Probe, zeichnet einen Punkt pro Probe mit Mittelwert und SD jeder Behandlung und führt bei zwei Behandlungen den Welch-t-Test und Mann-Whitney aus, bei mehr ANOVA und Kruskal-Wallis.

Warum ist n die Zahl der Proben und nicht der Bilder oder Zellen?

Bilder und Zellen aus demselben Tier, derselben Patientin oder demselben Patienten oder derselben Kultur sind nicht unabhängig. Zählt man sie als separate Beobachtungen, bläht das n auf und lässt Unterschiede sicherer erscheinen, als sie sind. SlideScope mittelt zuerst die Bilder jeder Probe und führt die Tests mit einem Wert pro Probe durch.

Welche Messwerte kann ich vergleichen?

Jeden Wert, den das Quantify-Rezept für jedes Bild erzeugt hat: Objektanzahl, Dichte pro mm², Positivanteil, H-Score, Allred-Score, mittlere Objektfläche und mittlere Intensität pro Kanal.

Ist die Auswertung von Experimenten in jedem Plan enthalten?

Bilder als Experiment zu ordnen ist in jedem Plan enthalten. Für das Anwenden eines Rezepts auf das ganze Experiment, den Vergleich von Behandlungen und die Prüfung der Ergebnisse eines Durchlaufs brauchen Sie SlideScope Plus. Quantify selbst, für ein einzelnes Bild oder einen Ordner, ist in jedem Plan enthalten.

Ersetzt SlideScope ein Statistikprogramm?

Nein. Es führt die üblichen Tests für zwei und mehr Gruppen mit einem Wert pro Probe durch und berichtet sie zusammen mit den zugrunde liegenden Daten. Paarweise Post-hoc-Tests nach einer ANOVA, gemischte Modelle oder Poweranalysen führt es nicht durch; exportieren Sie dafür die Probentabelle nach Prism, R oder Python.

Kurz beantwortet

Am besten geeignet für: Forschungsgruppen, die Behandlungen, Genotypen oder Zeitpunkte über viele Bilder von gefärbten Schnitten, Kulturen oder Organoiden vergleichen und jedes Bild auf dieselbe Weise gezählt und n korrekt angegeben haben wollen.

Wesentliche Stärken: ein Rezept für jedes Bild, die Probe als statistische Einheit, Prüfungen auf Ausreißer und Replikate mit einer Prüfliste und Exporte mit einem Absatz für den Methodenteil.

Wichtige Einschränkung: nur übliche Tests für zwei und mehr Gruppen; keine Post-hoc-Statistik und keine gemischten Modelle.

Zuletzt geprüft: 11. November 2026.

Ein ganzes Experiment auf dieselbe Weise zählen

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