Expériences · à partir de SlideScope 1.22.0

Comparez des traitements sur toute une expérience de microscopie

Organisez un dossier d’images en traitements, échantillons et réplicats. Appliquez une même recette de comptage ou de score IHC à chaque image, puis comparez les traitements avec un graphique à points, la moyenne ± écart type et le test statistique adapté, n correspondant au nombre d’échantillons, et non d’images ou de cellules. Les valeurs aberrantes et les réplicats discordants rejoignent une file de relecture, et chaque tableau, graphique et paragraphe Méthodes s’exporte pour votre article.

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Traitements, échantillons et réplicats Une même recette sur chaque image n = échantillons, pas images

Pourquoi comparer des traitements à la main tourne mal

Des réglages différents d’une image à l’autre

Compter chaque image séparément invite à modifier légèrement le seuil ou la région d’une image à l’autre, et la différence entre traitements peut alors venir des réglages plutôt que de la biologie.

Un n gonflé

Traiter chaque image, ou chaque cellule, comme une observation indépendante rend n bien plus grand que le nombre d’animaux ou de cultures, et les valeurs p paraissent plus convaincantes que l’expérience ne le permet.

Des valeurs aberrantes que personne n’a regardées

Un champ flou ou un pli du tissu peut décaler tout un échantillon. Dans un tableur rempli de chiffres, rien ne vous ramène à l’image en cause.

Comment fonctionne une expérience dans SlideScope

Ouvrez le dossier dans SlideScope. Il s’ouvre comme un jeu de données regroupant toutes les images qu’il contient, dans les formats que SlideScope lit : CZI, ND2, SVS, NDPI, OME-TIFF, LIF et d’autres.
Organisez-le en expérience. Attribuez à chaque image un traitement, un échantillon et un réplicat, en important une feuille d’échantillons ou en acceptant des suggestions tirées des noms de fichiers. Excluez une image en indiquant un motif : elle reste consignée et peut être réintégrée. L’expérience est un petit fichier placé à côté de vos images, elle suit donc le dossier.
Appliquez une même recette à chaque image (Plus). Les mêmes réglages Quantify comptent les noyaux, les cellules ou les particules et scorent le DAB sur chaque image : chaque nombre est donc produit de la même façon.
Comparez les traitements (Plus). Choisissez une mesure : SlideScope trace un point par échantillon, avec la moyenne et l’écart type de chaque traitement, et exécute les tests correspondants.
Relisez et exportez. Ouvrez toute image signalée depuis la file de relecture, corrigez la classe d’un objet ou son grade IHC, et exportez les tableaux par image, par échantillon et par groupe, le graphique et un paragraphe Méthodes.

Un jeu de données organisé en traitements véhicule et médicament, avec un échantillon et un réplicat pour chaque image, et les boutons Run recipe et Compare — Un dossier organisé en expérience : 2 traitements, 6 échantillons, 13 images. Données d’exemple : extraits d’IHC BrdU de l’EPFL (CC BY 4.0), avec des noms de traitements et d’échantillons inventés pour la démonstration.

Les statistiques, et pourquoi n est le nombre d’échantillons

Les images et les cellules d’un même animal, patient ou culture ne sont pas indépendantes. SlideScope calcule d’abord la moyenne des images de chaque échantillon, puis exécute les tests sur une valeur par échantillon : n est donc le nombre de réplicats biologiques dont vous disposez réellement.

Traitements	Tests exécutés par SlideScope	Présentés avec
Deux	Test t de Welch (sans hypothèse d’égalité des variances) et test U de Mann-Whitney (fondé sur les rangs)	Un graphique à points de chaque échantillon, moyenne ± écart type, n par traitement
Trois ou plus	ANOVA à un facteur et test H de Kruskal-Wallis (fondé sur les rangs)	Le même graphique et le même tableau pour chaque traitement

Vous pouvez comparer toute valeur que la recette a produite pour chaque image : nombre d’objets, densité par mm², pourcentage de positifs, H-score, score d’Allred, aire moyenne des objets ou intensité moyenne par canal.

Un graphique à points du pourcentage de noyaux positifs par échantillon pour le véhicule et le médicament, n = 3 chacun, avec les résultats du test t de Welch et du test de Mann-Whitney et un avertissement de valeur aberrante — Comparer dans SlideScope 1.22 : un point par échantillon, la moyenne et l’écart type de chaque traitement, les deux tests, et un avertissement sur une image très éloignée du reste de son échantillon. Données d’exemple, comme ci-dessus.

Les vérifications avant de croire à une différence

Images aberrantes : une image très éloignée des autres images de son échantillon (z robuste supérieur à 3,5) est signalée et envoyée dans la file de relecture.
Réplicats discordants : un traitement dont les échantillons varient fortement (coefficient de variation supérieur à 0,5) est signalé.
Trop peu d’échantillons : un traitement comptant moins de trois échantillons est signalé, car aucun test ne peut en dire grand-chose.
Qualité d’image : les résultats avec trop peu d’objets, des pixels écrêtés ou une lame de mauvaise qualité sont signalés par les mêmes vérifications que celles de Quantify sur une image.
Corrections consignées : les objets que vous reclassez ou dont vous changez le grade, et les images que vous excluez avec un motif, sont inscrits dans le texte Méthodes exporté.

Ce qu’elle ne fait pas

Elle n’exécute pas de tests post-hoc par paires après l’ANOVA, ni de modèles mixtes, ni de calculs de puissance. Pour cela, exportez le tableau des échantillons vers Prism, R ou Python.
Elle compare les valeurs produites par une recette ; elle ne choisit ni la recette ni la mesure à votre place.
Ask Your Slide répond aux questions sur l’image ouverte. Il ne répond pas encore aux questions sur une expérience entière.
Elle est destinée à la recherche. Ce n’est pas un système de diagnostic, et une différence statistiquement significative n’est pas un résultat clinique.

Questions sur l’analyse d’expériences

Comment comparer des groupes de traitement sur des images de microscopie ?

Ouvrez le dossier dans SlideScope et organisez ses images en expérience : traitements, échantillons et réplicats, à partir d’une feuille d’échantillons ou de suggestions fondées sur les noms de fichiers. Avec SlideScope Plus, appliquez une même recette Quantify à chaque image, puis choisissez Comparer : SlideScope calcule la moyenne des images de chaque échantillon, trace un point par échantillon avec la moyenne et l’écart type de chaque traitement, et exécute le test t de Welch et le test de Mann-Whitney pour deux traitements, ou l’ANOVA et le test de Kruskal-Wallis pour davantage.

Pourquoi n est-il le nombre d’échantillons et non le nombre d’images ou de cellules ?

Les images et les cellules d’un même animal, patient ou culture ne sont pas indépendantes : les compter comme des observations distinctes gonfle n et fait paraître les différences plus certaines qu’elles ne le sont. SlideScope calcule d’abord la moyenne des images de chaque échantillon et exécute les tests sur une valeur par échantillon.

Quelles mesures puis-je comparer ?

Toute valeur que la recette Quantify a produite pour chaque image : nombre d’objets, densité par mm², pourcentage de positifs, H-score, score d’Allred, aire moyenne des objets et intensité moyenne par canal.

L’analyse d’expériences est-elle incluse dans toutes les formules ?

Organiser des images en expérience est inclus dans toutes les formules. Appliquer une recette à toute l’expérience, comparer les traitements et relire les résultats de l’exécution nécessitent SlideScope Plus. Quantify lui-même, sur une image ou un dossier, est inclus dans toutes les formules.

SlideScope remplace-t-il un logiciel de statistiques ?

Non. Il exécute les tests standard à deux groupes et à plusieurs groupes sur une valeur par échantillon et les présente avec les données qui les sous-tendent. Il n’exécute pas de tests post-hoc par paires après l’ANOVA, ni de modèles mixtes, ni de calculs de puissance ; pour cela, exportez le tableau des échantillons vers Prism, R ou Python.

Réponses rapides

Idéal pour : les équipes de recherche qui comparent des traitements, des génotypes ou des points temporels sur de nombreuses images de coupes colorées, de cultures ou d’organoïdes, et qui veulent que chaque image soit comptée de la même façon et que n soit rapporté correctement.

Points forts : une même recette sur chaque image, l’échantillon comme unité statistique, des vérifications des valeurs aberrantes et des réplicats avec une file de relecture, et des exports avec un paragraphe Méthodes.

Limite importante : uniquement les tests standard à deux groupes et à plusieurs groupes ; pas de tests post-hoc ni de modèles mixtes.

Dernière révision : 11 novembre 2026.

Comptez toute une expérience de la même façon

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