Apresentação de imagens de microscopia#
O que é?#
Imagens de microscopia são freqüentemente mostradas em artigos científicos para ilustrar uma conclusão particular. Embora as conclusões qualitativas não substituam as comparações quantitativas (ver a próxima seção), as imagens certamente podem guiar nosso raciocínio e nossas conclusões. Seguir de forma consistente algumas práticas recomendadas garante que essas conclusões sejam corretas e robustas.
Ajuste o recorte, a orientação e o tamanho da imagem.
Para qualquer ajuste, trabalhe com uma cópia da imagem e não altere o arquivo original. Observe que não se deve utilizar imagens ajustadas para análises quantitativas de dados de imagem. Os ajustes para comunicar de forma efetiva o conteúdo da imagem podem incluir a remoção de regiões não informativas da imagem (corte), alteração da orientação da imagem e ajuste do tamanho. Observe que a rotação e o redimensionamento podem alterar os dados da imagem quando as informações de pixel são redistribuídas.
🤔 Como eu faço?
Consulte a [folha de dicas abaixo](folha de dicas da imagem) para obter mais informações.
⚠️ Onde as coisas podem dar errado?
Não são permitidos quaisquer ajustes que alterem as conclusões.
Aumente a visibilidade do conteúdo da imagem
Muitas vezes, as imagens não têm valores de intensidade com espaçamento regular. Para exibir os dados de forma visíveis em uma tela/em uma figura, geralmente são necessários ajustes de brilho e contraste.
🤔 Como eu faço?
Consulte a [folha de dicas abaixo](folha de dicas da imagem) para obter mais informações.
⚠️ Onde as coisas podem dar errado?
Quaisquer ajustes que resultem no desaparecimento dos detalhes da imagem são considerados enganosos 43. Observe que muitas transformações não lineares de brilho e contraste estão disponíveis no software de processamento de imagem, antes de usa-los, os usuários devem garantir que as transformações representem fielmente os dados para evitar enganar acidentalmente o público e divulgá-los como anotações.
📚🤷♀️ Onde posso aprender mais?
Use cores inclusivas
As imagens do microscópio de fluorescência geralmente são compostas de dados de vários comprimentos de onda/canais de cores. Para visualizar melhor as estruturas moleculares, os canais individuais podem ser mostrados em imagens separadas em tons de cinza. Quando as cores são escolhidas para representar o comprimento de onda da iluminação (azul, verde, vermelho, vermelho distante), por exemplo, proteína fluorescente verde é mostrada na cor verde, lembre-se de que os valores de intensidade em um fundo preto reduzem o nível de detalhe.
Quando os canais são sobrepostos em imagens ‘compostas’, os autores devem garantir que as estruturas sejam visíveis, ou seja, que a sobreposição não obstrua os recursos e que as cores usadas sejam claramente distinguíveis.
🤔 Como eu faço?
Consulte a [folha de dicas abaixo](folha de dicas da imagem) para obter mais informações.
⚠️ Onde as coisas podem dar errado?
Para imagens compostas, considere se as combinações de cores são inclusivas para públicos daltônicos (por exemplo, não combine vermelho com verde, mas sim magenta e verde, consulte a referência abaixo para exemplos) e possivelmente mostre canais individuais em escala de cinza para maximizar a acessibilidade e os detalhes. Ferramentas para simulação de daltonismo das imagens existem no software de processamento de imagens (ImageJ/Fiji) e a visibilidade das cores nas figuras da imagem final pode ser testada com aplicativos como o ColorOracle.
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Anote as principais características da imagem
Cada imagem precisa de uma referência às suas dimensões físicas. Isso geralmente é obtido incluindo uma barra de escala com dimensões anotadas na imagem ou na legenda da figura.
Além disso, os autores devem se lembrar de anotar as cores usadas, quaisquer símbolos e setas usadas para guiar os leitores e, se usados, a origem de qualquer zoom/inserção. Se imagens especializadas forem mostradas (aquisições temporais, volumes, reconstruções), os autores são encorajados a considerar a descrição destas informações importantes nas figuras.
🤔 Como eu faço?
Consulte a [folha de dicas abaixo](folha de dicas da imagem) para obter mais informações.
⚠️ Onde as coisas podem dar errado?
A falta de detalhes e a falta de explicações importantes tornarão impossível para o público interpretar os dados da imagem nas figuras. Para sondas referência, considere o uso de termos do ISAC Probe Tag Dictionary, uma nomenclatura padronizada para sondas usadas em citometria e microscopia.
📚🤷♀️ Onde posso aprender mais?
Explique a imagem
Para orientar rapidamente o público, um texto explicativo mínimo deve ser apresentado junto com as imagens. Isso inclui a legenda da figura e a seção de métodos em artigos científicos ou o título das figuras em pôsteres e slides. Considere o uso de um vocabulário controlado para reduzir a ambigüidade e aumentar a legibilidade das descrições de espécimes, tecidos, linhagens celulares e proteínas, etc. Um recurso util é o RRID (Reseach Resource Identifying Data)index, que fornece índices para reagentes e recursos biológicos comumente usados, por exemplo, plasmídeos, linhagens de células e anticorpos.
🤔 Como eu faço?
Consulte a [folha de dicas abaixo](folha de dicas da imagem) para obter mais informações.
⚠️ Onde as coisas podem dar errado?
A falta de explicações de detalhes/métodos de imagem pode resultar em dados não reproduzíveis e limitar as percepções dos dados.
📚🤷♀️ Onde posso aprender mais?
📄 Estudo de replicação: a remodelação biomecânica do microambiente pela caveolina-1 estromal favorece a invasão tumoral e a metástase 46
📄 Os métodos de imagem são amplamente subestimados na pesquisa biomédica 47
📄 As legendas das figuras são suficientes? Avaliando a contribuição do texto associado para a compreensão da figura biomédica. 48
Onde posso aprender mais?#
Confira Criando figuras claras e informativas baseadas em imagens para publicações científicas44 e listas de verificação desenvolvidas pela comunidade para publicação de imagens e análise de imagens49 para obter mais dicas e práticas recomendadas para criar figuras de imagens.
Um conjunto de dicas sobre preparo básico de imagens com software de código aberto: