画像のフォルダを処理群、サンプル、反復に整理します。すべての画像に同じ計数または IHC スコアリングのレシピを実行し、ドットプロット、平均 ± SD、適切な統計検定で処理群を比較します。n は画像や細胞ではなく、サンプルの数として数えます。外れ値や一致しない反復はレビュー待ちに送られ、すべての表、プロット、方法の段落を論文用に書き出せます。
画像を 1 枚ずつ数えると、しきい値や領域が画像ごとに少しずつ変わりがちで、処理群間の差が生物学ではなく設定から生じることがあります。
すべての画像、あるいはすべての細胞を独立した観測として扱うと、n は動物や培養の数よりはるかに大きくなり、p 値が実験の裏付け以上に説得力があるように見えてしまいます。
ピントの合っていない視野が 1 つ、あるいは組織の折れ込みが 1 か所あるだけで、サンプル全体の値が動くことがあります。数値だけが並ぶ表計算シートでは、その原因となった画像に立ち戻る手がかりがありません。
同じ動物、患者、培養に由来する画像や細胞は独立ではありません。SlideScope はまず各サンプルの画像を平均し、サンプルごとに 1 つの値で検定を行うので、n は実際の生物学的反復の数になります。
| 処理群の数 | SlideScope が実行する検定 | 表示内容 |
|---|---|---|
| 2 群 | Welch の t 検定（等分散を仮定しない）と Mann-Whitney の U 検定（順位ベース） | 全サンプルのドットプロット、平均 ± SD、処理群ごとの n |
| 3 群以上 | 一元配置分散分析（ANOVA）と Kruskal-Wallis の H 検定（順位ベース） | すべての処理群について同じプロットと表 |
レシピがすべての画像について算出した値なら、どれでも比較できます：オブジェクト数、mm² あたり密度、陽性率、H-score、Allred スコア、平均オブジェクト面積、チャンネルごとの平均輝度。
SlideScope でフォルダを開き、その画像を実験として整理します。処理群、サンプル、反復は、サンプルシートから、またはファイル名にもとづく提案から設定できます。SlideScope Plus では、すべての画像に 1 つの Quantify レシピを実行してから「比較」を選びます。SlideScope は各サンプルの画像を平均し、サンプルごとに 1 つの点と各処理群の平均と SD をプロットして、2 処理群なら Welch の t 検定と Mann-Whitney、それ以上なら ANOVA と Kruskal-Wallis を実行します。
同じ動物、患者、培養に由来する画像や細胞は独立ではないため、それらを別々の観測として数えると n が水増しされ、差が実際より確かに見えてしまいます。SlideScope はまず各サンプルの画像を平均し、サンプルごとに 1 つの値で検定を行います。
Quantify のレシピがすべての画像について算出した値なら、どれでも比較できます：オブジェクト数、mm² あたり密度、陽性率、H-score、Allred スコア、平均オブジェクト面積、チャンネルごとの平均輝度。
画像を実験として整理する機能は、すべてのプランに含まれています。実験全体へのレシピの実行、処理群の比較、実行結果のレビューには SlideScope Plus が必要です。Quantify そのものは、1 枚の画像でもフォルダでも、すべてのプランで使えます。
いいえ。サンプルごとに 1 つの値で標準的な 2 群検定と多群検定を実行し、その元となるデータとともに報告します。ANOVA 後のペアワイズ事後検定、混合モデル、検出力計算は行いません。これらには、サンプルの表を Prism、R、Python に書き出してください。
最適な利用者：染色切片、培養、オルガノイドの多数の画像にわたって処理群、遺伝子型、時点を比較し、すべての画像を同じ方法で数えて n を正しく報告したい研究グループ。
主な強み：すべての画像に同じレシピ、統計単位としてのサンプル、レビュー待ち付きの外れ値・反復チェック、方法の段落付きの書き出し。
重要な制限：標準的な 2 群検定と多群検定のみ。事後検定や混合モデルの統計には対応していません。
最終確認日：2026 年 11 月 11 日。
SlideScope をダウンロードし、無料のサンプルライブラリで Quantify を試して、SlideScope Plus で実験を実行しましょう。