Experimentos · desde SlideScope 1.22.0

Compara tratamientos en todo un experimento de microscopía

Organiza una carpeta de imágenes en tratamientos, muestras y réplicas. Ejecuta una misma receta de recuento o de puntuación de IHQ en cada imagen y compara después los tratamientos con un diagrama de puntos, la media ± DE y la prueba estadística adecuada, con n contado en muestras, no en imágenes ni en células. Los valores atípicos y las réplicas discordantes pasan a una cola de revisión, y cada tabla, gráfico y párrafo de Métodos se exporta para tu artículo.

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Tratamientos, muestras y réplicas Una misma receta en cada imagen n = muestras, no imágenes

Por qué comparar tratamientos a mano sale mal

Ajustes distintos en cada imagen

Contar cada imagen por separado invita a pequeños cambios de umbral o de región de una imagen a otra, y la diferencia entre tratamientos puede deberse a los ajustes y no a la biología.

Una n inflada

Tratar cada imagen, o cada célula, como una observación independiente hace que n sea mucho mayor que el número de animales o cultivos, y los valores p parecen más convincentes de lo que el experimento permite.

Valores atípicos que nadie miró

Un campo desenfocado o un pliegue del tejido puede desplazar una muestra entera. En una hoja de cálculo llena de números, nada te lleva de vuelta a la imagen que lo causó.

Cómo funciona un experimento en SlideScope

Abre la carpeta en SlideScope. Se abre como un conjunto de datos con todas las imágenes que contiene, en los formatos que lee SlideScope: CZI, ND2, SVS, NDPI, OME-TIFF, LIF y más.
Organízala como experimento. Asigna a cada imagen un tratamiento, una muestra y una réplica, importando una hoja de muestras o aceptando las sugerencias basadas en los nombres de archivo. Excluye una imagen indicando un motivo: queda registrada y se puede recuperar. El experimento es un archivo pequeño junto a tus imágenes, así que viaja con la carpeta.
Ejecuta una misma receta en cada imagen (Plus). Los mismos ajustes de Quantify cuentan núcleos, células o partículas y puntúan DAB en cada imagen, así que cada número se obtiene de la misma forma.
Compara los tratamientos (Plus). Elige una medición y SlideScope representa un punto por muestra, con la media y la DE de cada tratamiento, y ejecuta las pruebas correspondientes.
Revisa y exporta. Abre cualquier imagen señalada desde la cola de revisión, corrige la clase o el grado de IHQ de un objeto y exporta las tablas por imagen, por muestra y por grupo, el gráfico y un párrafo de Métodos.

Un conjunto de datos organizado en los tratamientos vehículo y fármaco, con una muestra y una réplica para cada imagen y los botones Run recipe y Compare — Una carpeta organizada como experimento: 2 tratamientos, 6 muestras, 13 imágenes. Datos de ejemplo: recortes de IHQ de BrdU de la EPFL (CC BY 4.0), con nombres de tratamientos y muestras inventados para la demostración.

La estadística, y por qué n es el número de muestras

Las imágenes y células de un mismo animal, paciente o cultivo no son independientes. SlideScope promedia primero las imágenes de cada muestra y después ejecuta las pruebas sobre un valor por muestra, así que n es el número de réplicas biológicas que tienes de verdad.

Tratamientos	Pruebas que ejecuta SlideScope	Se muestra con
Dos	Prueba t de Welch (sin suponer varianzas iguales) y U de Mann-Whitney (basada en rangos)	Un diagrama de puntos de cada muestra, media ± DE, n por tratamiento
Tres o más	ANOVA de un factor y H de Kruskal-Wallis (basada en rangos)	El mismo gráfico y la misma tabla para cada tratamiento

Puedes comparar cualquier valor que la receta haya producido para cada imagen: número de objetos, densidad por mm², porcentaje de positivos, H-score, puntuación de Allred, área media de los objetos o intensidad media por canal.

Un diagrama de puntos del porcentaje de núcleos positivos por muestra para vehículo y fármaco, n = 3 cada uno, con los resultados de la prueba t de Welch y de Mann-Whitney y un aviso de valor atípico — Comparar en SlideScope 1.22: un punto por muestra, la media y la DE de cada tratamiento, las dos pruebas y un aviso sobre una imagen muy alejada del resto de su muestra. Datos de ejemplo, como arriba.

Comprobaciones antes de fiarte de una diferencia

Imágenes atípicas: una imagen muy alejada de las demás imágenes de su muestra (z robusto superior a 3,5) se señala y pasa a la cola de revisión.
Réplicas discordantes: se señala un tratamiento cuyas muestras varían mucho (coeficiente de variación superior a 0,5).
Muy pocas muestras: se señala un tratamiento con menos de tres muestras, porque ninguna prueba puede decir gran cosa sobre él.
Calidad de imagen: los resultados con muy pocos objetos, píxeles saturados o un portaobjetos de mala calidad se señalan con las mismas comprobaciones que Quantify aplica a una imagen.
Correcciones registradas: los objetos que reclasificas o cuyo grado cambias, y las imágenes que excluyes con un motivo, quedan escritos en el texto de Métodos exportado.

Lo que no hace

No ejecuta pruebas post hoc por pares tras el ANOVA, modelos mixtos ni cálculos de potencia. Para eso, exporta la tabla de muestras a Prism, R o Python.
Compara los valores que produjo una receta; no elige por ti la receta ni la medición.
Ask Your Slide responde a preguntas sobre la imagen abierta. Todavía no responde a preguntas sobre un experimento completo.
Es para investigación. No es un sistema de diagnóstico, y una diferencia estadísticamente significativa no es un hallazgo clínico.

Preguntas sobre el análisis de experimentos

¿Cómo comparo grupos de tratamiento en imágenes de microscopía?

Abre la carpeta en SlideScope y organiza sus imágenes como experimento: tratamientos, muestras y réplicas, a partir de una hoja de muestras o de sugerencias basadas en los nombres de archivo. Con SlideScope Plus, ejecuta una misma receta de Quantify en cada imagen y elige Comparar: SlideScope promedia las imágenes de cada muestra, representa un punto por muestra con la media y la DE de cada tratamiento y ejecuta la prueba t de Welch y la de Mann-Whitney para dos tratamientos, o ANOVA y Kruskal-Wallis para más.

¿Por qué n es el número de muestras y no el de imágenes o células?

Las imágenes y células de un mismo animal, paciente o cultivo no son independientes, así que contarlas como observaciones separadas infla n y hace que las diferencias parezcan más seguras de lo que son. SlideScope promedia primero las imágenes de cada muestra y ejecuta las pruebas sobre un valor por muestra.

¿Qué mediciones puedo comparar?

Cualquier valor que la receta de Quantify haya producido para cada imagen: número de objetos, densidad por mm², porcentaje de positivos, H-score, puntuación de Allred, área media de los objetos e intensidad media por canal.

¿El análisis de experimentos está incluido en todos los planes?

Organizar imágenes como experimento está incluido en todos los planes. Ejecutar una receta en todo el experimento, comparar tratamientos y revisar los resultados de la ejecución requieren SlideScope Plus. Quantify en sí, en una imagen o una carpeta, está incluido en todos los planes.

¿Sustituye SlideScope a un paquete estadístico?

No. Ejecuta las pruebas estándar para dos grupos y para varios grupos sobre un valor por muestra y las presenta junto con los datos en que se basan. No ejecuta pruebas post hoc por pares tras el ANOVA, modelos mixtos ni cálculos de potencia; para eso, exporta la tabla de muestras a Prism, R o Python.

Respuestas rápidas

Ideal para: grupos de investigación que comparan tratamientos, genotipos o puntos temporales en muchas imágenes de cortes teñidos, cultivos u organoides, y que quieren que cada imagen se cuente igual y que n se informe correctamente.

Puntos fuertes: una misma receta en cada imagen, la muestra como unidad estadística, comprobaciones de valores atípicos y réplicas con una cola de revisión, y exportaciones con un párrafo de Métodos.

Limitación importante: solo pruebas estándar para dos grupos y para varios grupos; sin estadística post hoc ni modelos mixtos.

Última revisión: 11 de noviembre de 2026.

Cuenta todo un experimento de la misma forma

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