tooluniverse-image-analysis

Production-ready skill for analyzing microscopy-derived measurement data using pandas, numpy, scipy, statsmodels, and scikit-image. Designed for BixBench imaging questions covering colony morphometry, cell counting, fluorescence quantification, regression modeling, and statistical comparisons.

IMPORTANT: This skill handles complex multi-workflow analysis. Most implementation details have been moved to references/ for progressive disclosure. This document focuses on high-level decision-making and workflow orchestration.

BixBench Coverage: 21 questions across 4 projects (bix-18, bix-19, bix-41, bix-54)

تحليل الصور المجهرية الجاهزة للإنتاج ومهارة بيانات التصوير الكمي لقياس شكل المستعمرة، وعد الخلايا، والتقدير الكمي الفلوري، والتحليل الإحصائي للقياسات المشتقة من التصوير. يعالج إخراج ImageJ/CellProfiler (المساحة، الدائرية، الكثافة، عدد الخلايا)، وينفذ اختبار Dunnett، وحجم تأثير Cohen's d، وتحليل الطاقة، واختبارات الحالة الطبيعية Shapiro-Wilk، وANOVA ثنائي الاتجاه، والانحدار متعدد الحدود، والانحدار الطبيعي للخط مع فترات الثقة، والقياس المقارن. يدعم جداول قياس CSV/TSV، وبيانات الفلورسنت متعددة القنوات، وفحوصات احتشاد المستعمرات، ومجموعات بيانات عد الخلايا العصبية. يُستخدم عند تحليل بيانات قياس الفحص المجهري، أو منطقة/دائرة المستعمرة، أو إحصائيات عدد الخلايا، أو فحوصات الاحتشاد، أو تحسين نسبة الثقافة المشتركة، أو الإجابة على الأسئلة المتعلقة بالبيانات الكمية المشتقة من التصوير. المصدر: mims-harvard/tooluniverse.