Esperimenti · da SlideScope 1.22.0

Confronta i trattamenti su un intero esperimento di microscopia

Organizza una cartella di immagini in trattamenti, campioni e replicati. Esegui una sola ricetta di conteggio o di punteggio IHC su ogni immagine, poi confronta i trattamenti con un dot plot, media ± DS e il test statistico giusto, con n contato come campioni, non come immagini o cellule. I valori anomali e i replicati discordanti finiscono in una coda di revisione, e ogni tabella, grafico e paragrafo per i Metodi si esporta per il tuo articolo.

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Trattamenti, campioni e replicati Una sola ricetta su ogni immagine n = campioni, non immagini

Perché confrontare i trattamenti a mano porta fuori strada

Impostazioni diverse per ogni immagine

Contare ogni immagine separatamente favorisce piccoli cambi di soglia o di regione da un’immagine all’altra, e la differenza tra i trattamenti può dipendere dalle impostazioni anziché dalla biologia.

n gonfiato

Trattare ogni immagine, o ogni cellula, come un’osservazione indipendente rende n molto più grande del numero di animali o colture, e i p-value sembrano più convincenti di quanto l’esperimento consenta.

Valori anomali che nessuno ha guardato

Un campo fuori fuoco o una piega del tessuto possono spostare un intero campione. In un foglio di calcolo pieno di numeri, niente ti riporta all’immagine che ha causato il problema.

Come funziona un esperimento in SlideScope

Apri la cartella in SlideScope. Si apre come un dataset con tutte le immagini che contiene, nei formati che SlideScope legge: CZI, ND2, SVS, NDPI, OME-TIFF, LIF e altri.
Organizzala in un esperimento. Assegna a ogni immagine un trattamento, un campione e un replicato, importando un foglio dei campioni o accettando i suggerimenti ricavati dai nomi dei file. Escludi un’immagine indicando un motivo: resta registrata e può essere reintegrata. L’esperimento è un piccolo file accanto alle tue immagini, quindi si sposta insieme alla cartella.
Esegui una sola ricetta su ogni immagine (Plus). Le stesse impostazioni di Quantify contano nuclei, cellule o particelle e valutano il DAB su ogni immagine, così ogni numero è prodotto nello stesso modo.
Confronta i trattamenti (Plus). Scegli una misura e SlideScope traccia un punto per campione, con media e DS di ogni trattamento, ed esegue i test corrispondenti.
Rivedi ed esporta. Apri dalla coda di revisione qualsiasi immagine segnalata, correggi la classe o il grado IHC di un oggetto ed esporta le tabelle per immagine, per campione e per gruppo, il grafico e un paragrafo per i Metodi.

Un dataset organizzato nei trattamenti veicolo e farmaco, con un campione e un replicato per ogni immagine e i pulsanti Run recipe e Compare — Una cartella organizzata come esperimento: 2 trattamenti, 6 campioni, 13 immagini. Dati di esempio: ritagli IHC BrdU dell’EPFL (CC BY 4.0), con nomi di trattamenti e campioni inventati per la dimostrazione.

La statistica, e perché n è il numero di campioni

Immagini e cellule dello stesso animale, paziente o coltura non sono indipendenti. SlideScope calcola prima la media delle immagini di ogni campione, poi esegue i test su un valore per campione, così n è il numero di replicati biologici che hai davvero.

Trattamenti	Test eseguiti da SlideScope	Presentati con
Due	Test t di Welch (senza assumere varianze uguali) e test U di Mann-Whitney (basato sui ranghi)	Un dot plot di ogni campione, media ± DS, n per trattamento
Tre o più	ANOVA a una via e test H di Kruskal-Wallis (basato sui ranghi)	Lo stesso grafico e la stessa tabella per ogni trattamento

Puoi confrontare qualsiasi valore che la ricetta ha prodotto per ogni immagine: numero di oggetti, densità per mm², percentuale di positivi, H-score, punteggio di Allred, area media degli oggetti o intensità media per canale.

Un dot plot della percentuale di nuclei positivi per campione per veicolo e farmaco, n = 3 ciascuno, con i risultati del test t di Welch e del test di Mann-Whitney e un avviso di valore anomalo — Confronta in SlideScope 1.22: un punto per campione, media e DS di ogni trattamento, entrambi i test e un avviso su un’immagine molto lontana dal resto del suo campione. Dati di esempio, come sopra.

Controlli prima di fidarti di una differenza

Immagini anomale: un’immagine molto lontana dalle altre immagini del suo campione (z robusto superiore a 3,5) viene segnalata e finisce nella coda di revisione.
Replicati discordanti: viene segnalato un trattamento i cui campioni variano molto (coefficiente di variazione superiore a 0,5).
Troppo pochi campioni: viene segnalato un trattamento con meno di tre campioni, perché nessun test può dire molto al riguardo.
Qualità dell’immagine: i risultati con troppo pochi oggetti, pixel saturati o un vetrino di scarsa qualità vengono segnalati dagli stessi controlli che Quantify usa su una singola immagine.
Correzioni registrate: gli oggetti che riclassifichi o a cui cambi grado, e le immagini che escludi con un motivo, vengono riportati nel testo per i Metodi esportato.

Che cosa non fa

Non esegue test post-hoc a coppie dopo l’ANOVA, modelli misti o calcoli di potenza. Per questi, esporta la tabella dei campioni in Prism, R o Python.
Confronta i valori prodotti da una ricetta; non sceglie la ricetta né la misura al posto tuo.
Ask Your Slide risponde a domande sull’immagine aperta. Non risponde ancora a domande su un intero esperimento.
È destinato alla ricerca. Non è un sistema diagnostico, e una differenza statisticamente significativa non è un reperto clinico.

Domande sull’analisi degli esperimenti

Come si confrontano i gruppi di trattamento nelle immagini di microscopia?

Apri la cartella in SlideScope e organizza le sue immagini in un esperimento: trattamenti, campioni e replicati, da un foglio dei campioni o dai suggerimenti basati sui nomi dei file. Con SlideScope Plus esegui una sola ricetta di Quantify su ogni immagine, poi scegli Confronta: SlideScope calcola la media delle immagini di ogni campione, traccia un punto per campione con media e DS di ogni trattamento ed esegue il test t di Welch e il test di Mann-Whitney per due trattamenti, o ANOVA e Kruskal-Wallis per più trattamenti.

Perché n è il numero di campioni e non il numero di immagini o di cellule?

Immagini e cellule dello stesso animale, paziente o coltura non sono indipendenti, quindi contarle come osservazioni separate gonfia n e fa sembrare le differenze più certe di quanto siano. SlideScope calcola prima la media delle immagini di ogni campione ed esegue i test su un valore per campione.

Quali misure posso confrontare?

Qualsiasi valore che la ricetta di Quantify ha prodotto per ogni immagine: numero di oggetti, densità per mm², percentuale di positivi, H-score, punteggio di Allred, area media degli oggetti e intensità media per canale.

L’analisi degli esperimenti è inclusa in ogni piano?

Organizzare le immagini in un esperimento è incluso in ogni piano. Eseguire una ricetta sull’intero esperimento, confrontare i trattamenti e rivedere i risultati dell’esecuzione richiedono SlideScope Plus. Quantify in sé, su un’immagine o una cartella, è incluso in ogni piano.

SlideScope sostituisce un software di statistica?

No. Esegue i test standard per due gruppi e per più gruppi su un valore per campione e li riporta insieme ai dati da cui derivano. Non esegue test post-hoc a coppie dopo l’ANOVA, modelli misti o calcoli di potenza; per questi, esporta la tabella dei campioni in Prism, R o Python.

Risposte rapide

Ideale per: gruppi di ricerca che confrontano trattamenti, genotipi o punti temporali su molte immagini di sezioni colorate, colture od organoidi, e che vogliono ogni immagine contata nello stesso modo e n riportato correttamente.

Punti di forza: una sola ricetta su ogni immagine, il campione come unità statistica, controlli su valori anomali e replicati con una coda di revisione, ed esportazioni con un paragrafo per i Metodi.

Limite importante: solo test standard per due gruppi e per più gruppi; nessun test post-hoc né modelli misti.

Ultima revisione: 11 novembre 2026.

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