Сравнивайте группы обработки в рамках всего микроскопического эксперимента
Распределите изображения из папки по группам обработки, образцам и повторам. Примените один рецепт подсчёта или оценки ИГХ к каждому изображению, затем сравните группы на точечной диаграмме со средним ± SD и подходящим статистическим тестом, где n — число образцов, а не изображений или клеток. Выбросы и несогласованные повторы попадают в очередь на проверку, а все таблицы, графики и абзац для раздела «Методы» экспортируются для вашей статьи.
Группы обработки, образцы и повторыОдин рецепт для каждого изображенияn = образцы, а не изображения
Почему ручное сравнение групп обработки подводит
Разные настройки для разных изображений
Когда каждое изображение считают отдельно, порог или область понемногу меняются от изображения к изображению, и разница между группами может объясняться настройками, а не биологией.
Завышенное n
Если считать каждое изображение или каждую клетку независимым наблюдением, n оказывается намного больше числа животных или культур, а p-значения выглядят убедительнее, чем позволяет эксперимент.
Выбросы, которые никто не проверил
Одно расфокусированное поле или складка ткани может сдвинуть результат целого образца. В таблице с числами ничто не укажет вам на изображение, которое к этому привело.
Как устроен эксперимент в SlideScope
Откройте папку в SlideScope. Она откроется как набор данных из всех изображений внутри, в любом из форматов, которые читает SlideScope: CZI, ND2, SVS, NDPI, OME-TIFF, LIF и других.
Организуйте её как эксперимент. Присвойте каждому изображению группу обработки, образец и повтор, импортировав таблицу образцов или приняв предложения на основе имён файлов. Изображение можно исключить с указанием причины: оно остаётся в записи, и его можно вернуть. Эксперимент — это небольшой файл рядом с изображениями, поэтому он переносится вместе с папкой.
Примените один рецепт к каждому изображению (Plus). Одни и те же настройки Quantify подсчитывают ядра, клетки или частицы и оценивают DAB на каждом изображении, поэтому все числа получены одинаковым способом.
Сравните группы обработки (Plus). Выберите показатель, и SlideScope построит по одной точке на образец со средним и SD для каждой группы и выполнит подходящие тесты.
Проверьте и экспортируйте. Откройте любое отмеченное изображение из очереди на проверку, исправьте класс объекта или степень ИГХ и экспортируйте таблицы по изображениям, образцам и группам, график и абзац для раздела «Методы».
Папка, организованная как эксперимент: 2 группы обработки, 6 образцов, 13 изображений. Пример данных: фрагменты ИГХ на BrdU от EPFL (CC BY 4.0); названия групп и образцов придуманы для демонстрации.
Статистика и почему n — это число образцов
Изображения и клетки одного животного, пациента или культуры не являются независимыми. SlideScope сначала усредняет изображения каждого образца, а затем выполняет тесты по одному значению на образец, поэтому n равно числу биологических повторов, которые у вас действительно есть.
Группы обработки
Тесты, которые выполняет SlideScope
Как отображаются
Две
t-критерий Уэлча (без допущения о равенстве дисперсий) и U-критерий Манна — Уитни (ранговый)
Точечная диаграмма всех образцов, среднее ± SD, n для каждой группы
Три и более
Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) и H-критерий Краскела — Уоллиса (ранговый)
Такие же график и таблица для каждой группы
Можно сравнить любое значение, которое рецепт получил для каждого изображения: число объектов, плотность на мм², процент положительных, H-score, балл Allred, среднюю площадь объекта или среднюю интенсивность в каждом канале.
Сравнение в SlideScope 1.22: по одной точке на образец, среднее и SD для каждой группы, оба теста и предупреждение об изображении, которое сильно отличается от остальных изображений своего образца. Пример данных, как выше.
Проверки, прежде чем доверять различию
Изображения-выбросы: изображение, сильно отличающееся от других изображений своего образца (робастная z-оценка выше 3,5), отмечается и попадает в очередь на проверку.
Несогласованные повторы: отмечается группа, образцы которой сильно различаются (коэффициент вариации выше 0,5).
Слишком мало образцов: отмечается группа, в которой меньше трёх образцов, потому что никакой тест не скажет о ней многого.
Качество изображения: результаты со слишком малым числом объектов, пикселями, обрезанными по яркости, или плохим слайдом отмечаются теми же проверками, которые Quantify применяет к одному изображению.
Исправления фиксируются: объекты, которым вы изменили класс или степень, и изображения, исключённые с указанием причины, записываются в экспортируемый текст методов.
Чего он не делает
Он не выполняет попарные апостериорные тесты после ANOVA, смешанные модели и расчёт мощности. Для этого экспортируйте таблицу образцов в Prism, R или Python.
Он сравнивает значения, полученные одним рецептом; рецепт и показатель за вас он не выбирает.
Ask Your Slide отвечает на вопросы об открытом изображении. На вопросы о целом эксперименте он пока не отвечает.
Он предназначен для исследований. Это не диагностическая система, а статистически значимое различие — не клиническая находка.
Вопросы об анализе экспериментов
Как сравнить группы обработки на микроскопических изображениях?
Откройте папку в SlideScope и организуйте её изображения как эксперимент: группы обработки, образцы и повторы — из таблицы образцов или по предложениям на основе имён файлов. В SlideScope Plus примените один рецепт Quantify к каждому изображению, затем выберите сравнение (Compare): SlideScope усреднит изображения каждого образца, построит по одной точке на образец со средним и SD для каждой группы и выполнит t-критерий Уэлча и тест Манна — Уитни для двух групп или ANOVA и тест Краскела — Уоллиса для большего числа групп.
Почему n — это число образцов, а не изображений или клеток?
Изображения и клетки одного животного, пациента или культуры не являются независимыми, поэтому, если считать их отдельными наблюдениями, n завышается, а различия выглядят более достоверными, чем на самом деле. SlideScope сначала усредняет изображения каждого образца и выполняет тесты по одному значению на образец.
Какие показатели можно сравнивать?
Любое значение, которое рецепт Quantify получил для каждого изображения: число объектов, плотность на мм², процент положительных, H-score, балл Allred, среднюю площадь объекта и среднюю интенсивность в каждом канале.
Входит ли анализ экспериментов в каждый план?
Организация изображений в эксперимент входит в каждый план. Для применения одного рецепта ко всему эксперименту, сравнения групп обработки и проверки результатов запуска нужен SlideScope Plus. Сам Quantify — для одного изображения или папки — доступен в каждом плане.
Заменяет ли SlideScope статистический пакет?
Нет. Он выполняет стандартные тесты для двух и нескольких групп по одному значению на образец и показывает их вместе с исходными данными. Попарные апостериорные тесты после ANOVA, смешанные модели и расчёт мощности он не выполняет; для этого экспортируйте таблицу образцов в Prism, R или Python.
Быстрые ответы
Кому подходит: исследовательским группам, которые сравнивают варианты обработки, генотипы или временные точки на многих изображениях окрашенных срезов, культур или органоидов и хотят, чтобы каждое изображение подсчитывалось одинаково, а n указывалось правильно.
Главные преимущества: один рецепт для каждого изображения, образец как статистическая единица, проверка выбросов и повторов с очередью на проверку, экспорт с абзацем для раздела «Методы».
Важное ограничение: только стандартные тесты для двух и нескольких групп; без апостериорных тестов и смешанных моделей.
Последняя проверка: 11 ноября 2026 г.
Подсчитайте весь эксперимент одинаково
Скачайте SlideScope, попробуйте Quantify на бесплатной библиотеке образцов и проведите свой эксперимент в SlideScope Plus.
