Experiências · a partir do SlideScope 1.22.0

Compare tratamentos ao longo de toda uma experiência de microscopia

Organize uma pasta de imagens em tratamentos, amostras e réplicas. Aplique a 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 nem em células. Os valores atípicos e as 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

Porque é que comparar tratamentos à mão corre mal

Definições diferentes em cada imagem

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

n inflacionado

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

Valores atípicos que ninguém viu

Um campo desfocado ou uma prega no tecido pode desviar uma amostra inteira. Numa folha de cálculo cheia de números, nada o remete para a imagem que o provocou.

Como funciona uma experiência no SlideScope

Abra a pasta no SlideScope. 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 numa experiência. Atribua a cada imagem um tratamento, uma amostra e uma réplica, importando uma folha de amostras ou aceitando sugestões a partir dos nomes dos ficheiros. Exclua uma imagem indicando o motivo: fica registada e pode ser reposta. A experiência é um pequeno ficheiro junto às suas imagens, pelo que acompanha a pasta.
Aplique uma receita a todas as imagens (Plus). As mesmas definições do Quantify contam núcleos, células ou partículas e pontuam o DAB em cada imagem, pelo que cada número foi produzido da mesma forma.
Compare os tratamentos (Plus). Escolha uma medição e o SlideScope representa um ponto por amostra, com a média e o DP de cada tratamento, e executa os testes correspondentes.
Reveja e exporte. Abra qualquer imagem assinalada 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 experiência: 2 tratamentos, 6 amostras, 13 imagens. Dados de exemplo: recortes de IHQ BrdU da EPFL (CC BY 4.0), com nomes de tratamentos e amostras inventados para a demonstração.

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

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

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

Pode comparar qualquer valor que a receita tenha produzido para cada imagem: contagem de objetos, densidade por mm², percentagem de positivos, H-score, pontuação de Allred, área média dos objetos ou intensidade média por canal.

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

Verificações antes de confiar numa diferença

Imagens atípicas: uma imagem muito afastada das outras imagens da sua amostra (z robusto acima de 3,5) é assinalada e vai para a fila de revisão.
Réplicas discordantes: um tratamento cujas amostras variam muito (coeficiente de variação acima de 0,5) é assinalado.
Amostras insuficientes: um tratamento com menos de três amostras é assinalado, porque nenhum teste consegue dizer grande coisa sobre ele.
Qualidade da imagem: os resultados com poucos objetos, píxeis saturados ou uma lâmina de má qualidade são assinalados pelas mesmas verificações que o Quantify usa numa só imagem.
Correções registadas: os objetos que reclassifica ou cujo grau altera, e as imagens que exclui com um motivo, ficam escritos no texto de Métodos exportado.

O que não faz

Não executa testes post hoc par a par após a ANOVA, modelos mistos nem cálculos de potência. Para isso, exporte a tabela de amostras para o Prism, o R ou o Python.
Compara os valores que uma receita produziu; não escolhe a receita nem a medição por si.
O Ask Your Slide responde a perguntas sobre a imagem aberta. Ainda não responde a perguntas sobre uma experiência inteira.
Destina-se a investigação. Não é um sistema de diagnóstico, e uma diferença estatisticamente significativa não é um achado clínico.

Perguntas sobre a análise de experiências

Como comparar grupos de tratamento em imagens de microscopia?

Abra a pasta no SlideScope e organize as imagens numa experiência: tratamentos, amostras e réplicas, a partir de uma folha de amostras ou de sugestões baseadas nos nomes dos ficheiros. 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, representa 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 a ANOVA e o de Kruskal-Wallis para mais.

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

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

Que medições posso comparar?

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

A análise de experiências está incluída em todos os planos?

Organizar imagens numa experiência está incluído em todos os planos. Aplicar uma receita a toda a experiência, comparar tratamentos e rever os resultados da execução requerem o SlideScope Plus. O Quantify propriamente dito, numa imagem ou numa pasta, está incluído em todos os planos.

O SlideScope substitui um pacote estatístico?

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

Respostas rápidas

Mais indicado para: grupos de investigação que comparam tratamentos, genótipos ou pontos temporais em muitas imagens de cortes corados, culturas ou organoides, e que querem cada imagem contada da mesma forma e o n reportado 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 uma experiência inteira da mesma forma

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