Experimentos · a partir do SlideScope 1.22.0

Compare tratamentos em um experimento de microscopia inteiro

Organize uma pasta de imagens em tratamentos, amostras e réplicas. Aplique uma mesma receita de contagem ou de pontuação de IHQ a todas as imagens e depois compare os tratamentos com um gráfico de pontos, média ± DP e o teste estatístico adequado, com n contado em amostras, não em imagens ou células. Valores atípicos e réplicas discordantes vão para uma fila de revisão, e cada tabela, gráfico e parágrafo de Métodos é exportado para o seu artigo.

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Tratamentos, amostras e réplicas Uma receita em todas as imagens n = amostras, não imagens

Por que comparar tratamentos à mão dá errado

Configurações diferentes em cada imagem

Contar cada imagem separadamente abre espaço para pequenas mudanças de limiar ou de região de uma imagem para outra, e a diferença entre tratamentos pode vir das configurações, e não da biologia.

n inflado

Tratar cada imagem, ou cada célula, como uma observação independente deixa o n muito maior que o número de animais ou culturas, e os valores de p parecem mais convincentes do que o experimento sustenta.

Valores atípicos que ninguém examinou

Um campo fora de foco ou uma dobra no tecido pode deslocar uma amostra inteira. Em uma planilha cheia de números, nada leva você de volta à imagem que causou o problema.

Como um experimento funciona no SlideScope

Abra a pasta no SlideScope. Ela abre como um conjunto de dados com todas as imagens que contém, nos formatos que o SlideScope lê: CZI, ND2, SVS, NDPI, OME-TIFF, LIF e outros.
Organize-a em um experimento. Atribua a cada imagem um tratamento, uma amostra e uma réplica, importando uma planilha de amostras ou aceitando sugestões a partir dos nomes dos arquivos. Exclua uma imagem informando o motivo: ela continua registrada e pode ser trazida de volta. O experimento é um arquivo pequeno ao lado das suas imagens, então ele acompanha a pasta.
Aplique uma receita a todas as imagens (Plus). As mesmas configurações do Quantify contam núcleos, células ou partículas e pontuam DAB em cada imagem, então cada número foi gerado da mesma forma.
Compare os tratamentos (Plus). Escolha uma medição e o SlideScope plota um ponto por amostra, com a média e o DP de cada tratamento, e executa os testes correspondentes.
Revise e exporte. Abra qualquer imagem sinalizada a partir da fila de revisão, corrija a classe ou o grau de IHQ de um objeto e exporte as tabelas de imagens, amostras e grupos, o gráfico e um parágrafo de Métodos.

Um conjunto de dados organizado nos tratamentos veículo e fármaco, com uma amostra e uma réplica para cada imagem e os botões Run recipe e Compare — Uma pasta organizada como experimento: 2 tratamentos, 6 amostras, 13 imagens. Dados de exemplo: recortes de IHQ para BrdU da EPFL (CC BY 4.0), com nomes de tratamentos e amostras inventados para a demonstração.

A estatística, e por que n é o número de amostras

Imagens e células do mesmo animal, paciente ou cultura não são independentes. O SlideScope primeiro calcula a média das imagens de cada amostra e depois executa os testes sobre um valor por amostra, então n é o número de réplicas biológicas que você realmente tem.

Tratamentos	Testes que o SlideScope executa	Apresentados com
Dois	Teste t de Welch (sem pressupor variâncias iguais) e U de Mann-Whitney (baseado em postos)	Um gráfico de pontos com cada amostra, média ± DP e n por tratamento
Três ou mais	ANOVA de um fator e H de Kruskal-Wallis (baseado em postos)	O mesmo gráfico e a mesma tabela para cada tratamento

Você pode comparar qualquer valor que a receita tenha gerado para cada imagem: contagem de objetos, densidade por mm², porcentagem de positivos, H-score, escore de Allred, área média dos objetos ou intensidade média por canal.

Um gráfico de pontos da porcentagem de núcleos positivos por amostra para veículo e fármaco, n = 3 em cada, com os resultados do teste t de Welch e do Mann-Whitney e um alerta de valor atípico — A comparação no SlideScope 1.22: um ponto por amostra, a média e o DP de cada tratamento, os dois testes e um alerta sobre uma imagem muito distante do restante da sua amostra. Dados de exemplo, como acima.

Verificações antes de confiar em uma diferença

Imagens atípicas: uma imagem muito distante das outras imagens da sua amostra (z robusto acima de 3,5) é sinalizada e vai para a fila de revisão.
Réplicas discordantes: um tratamento cujas amostras variam muito (coeficiente de variação acima de 0,5) é sinalizado.
Poucas amostras: um tratamento com menos de três amostras é sinalizado, porque nenhum teste consegue dizer muito sobre ele.
Qualidade da imagem: resultados com poucos objetos, pixels saturados ou uma lâmina ruim são sinalizados pelas mesmas verificações que o Quantify usa em uma única imagem.
Correções registradas: objetos que você reclassifica ou cujo grau altera, e imagens que você exclui com um motivo, são registrados no texto de Métodos exportado.

O que ele não faz

Ele não executa testes post hoc par a par após a ANOVA, modelos mistos nem cálculos de poder. Para isso, exporte a tabela de amostras para o Prism, o R ou o Python.
Ele compara os valores que uma receita gerou; não escolhe a receita nem a medição por você.
O Ask Your Slide responde a perguntas sobre a imagem aberta. Ele ainda não responde a perguntas sobre um experimento inteiro.
É para pesquisa. Não é um sistema de diagnóstico, e uma diferença estatisticamente significativa não é um achado clínico.

Perguntas sobre a análise de experimentos

Como comparar grupos de tratamento em imagens de microscopia?

Abra a pasta no SlideScope e organize as imagens em um experimento: tratamentos, amostras e réplicas, a partir de uma planilha de amostras ou de sugestões baseadas nos nomes dos arquivos. Com o SlideScope Plus, aplique uma receita do Quantify a todas as imagens e depois escolha Compare: o SlideScope calcula a média das imagens de cada amostra, plota um ponto por amostra com a média e o DP de cada tratamento e executa o teste t de Welch e o de Mann-Whitney para dois tratamentos, ou ANOVA e Kruskal-Wallis para mais.

Por que n é o número de amostras e não o de imagens ou células?

Imagens e células do mesmo animal, paciente ou cultura não são independentes, então contá-las como observações separadas infla o n e faz as diferenças parecerem mais certas do que são. O SlideScope primeiro calcula a média das imagens de cada amostra e executa os testes sobre um valor por amostra.

Quais medições posso comparar?

Qualquer valor que a receita do Quantify tenha gerado para cada imagem: contagem de objetos, densidade por mm², porcentagem de positivos, H-score, escore de Allred, área média dos objetos e intensidade média por canal.

A análise de experimentos está incluída em todos os planos?

Organizar imagens em um experimento está incluído em todos os planos. Aplicar uma receita ao experimento inteiro, comparar tratamentos e revisar os resultados da execução exigem o SlideScope Plus. O Quantify em si, em uma imagem ou em uma pasta, está incluído em todos os planos.

O SlideScope substitui um pacote estatístico?

Não. Ele executa os testes padrão para dois grupos e para vários grupos sobre um valor por amostra e os apresenta com os dados por trás deles. Ele não executa testes post hoc par a par após a ANOVA, modelos mistos nem cálculos de poder; para isso, exporte a tabela de amostras para o Prism, o R ou o Python.

Respostas rápidas

Indicado para: grupos de pesquisa que comparam tratamentos, genótipos ou pontos de tempo em muitas imagens de cortes corados, culturas ou organoides, e que querem cada imagem contada da mesma forma e o n informado corretamente.

Principais pontos fortes: uma receita em todas as imagens, a amostra como unidade estatística, verificações de valores atípicos e de réplicas com uma fila de revisão, e exportações com um parágrafo de Métodos.

Limitação importante: apenas testes padrão para dois grupos e para vários grupos; sem estatística post hoc nem modelos mistos.

Última revisão: 11 de novembro de 2026.

Conte um experimento inteiro da mesma forma

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