罗曼诺夫斯基氏法英文解释翻译、罗曼诺夫斯基氏法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【医】 Romanovsky's

分词翻译：

罗的英语翻译：

catch birds with a net; collect; display; net; sift; silk
【经】 gross

曼的英语翻译：

graceful; prolonged

诺的英语翻译：

promise; yes

夫的英语翻译：

goodman; husband; sister-in-law

斯的英语翻译：

this
【化】 geepound

基的英语翻译：

base; basic; foundation; key; primary; radix
【化】 group; radical
【医】 base; basement; group; radical

氏的英语翻译：

family name; surname

法的英语翻译：

dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law

专业解析

罗曼诺夫斯基氏法（Romanowsky Stain）是一种在血液学和细胞学中广泛使用的经典染色技术，主要用于血涂片、骨髓涂片及某些微生物的染色观察。其核心原理是利用酸性染料（如伊红）和碱性染料（如亚甲蓝）的协同作用，使细胞的不同成分呈现特异性着色，从而便于显微镜下鉴别细胞形态和结构。

一、核心染色原理与组分

该方法的关键在于染料氧化产物的形成。亚甲蓝（Methylene Blue）在储存或使用过程中部分氧化为天青（Azure），后者与伊红（Eosin）结合形成复合物，可选择性结合细胞内的不同成分：

酸性成分（如血红蛋白、嗜酸性颗粒）：被伊红染成红色或橘红色；
碱性成分（如细胞核DNA、嗜碱性颗粒）：被天青染成蓝紫色；
中性颗粒：呈现紫红色（如中性粒细胞颗粒）。

典型配方包括：

吉姆萨染液（Giemsa stain）：亚甲蓝-伊红复合物的甲醇溶液，需缓冲液稀释后使用。
瑞氏染液（Wright stain）：亚甲蓝与伊红的甲醇溶液，染色时无需稀释。
莱氏染液（Leishman stain）：类似瑞氏染液，但配方比例不同。

二、关键应用领域

血细胞分类计数
区分中性粒细胞、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞等，是诊断贫血、感染、白血病的基础依据。例如，疟原虫的染色质（红）与细胞质（蓝）对比鲜明，显著提升检出率。

骨髓细胞分析
识别原始细胞、巨核细胞等，辅助骨髓增生异常综合征（MDS）或骨髓瘤的诊断。

病原微生物检测
用于识别血涂片中的疟原虫、巴贝西虫、组织胞浆菌等，染色后病原体形态特征清晰。

三、技术优势与局限性

优势：
成本低、操作简便，可清晰显示细胞核细节（如分叶、染色质聚集）及胞浆颗粒，对寄生虫诊断灵敏度高。

局限性：
染色结果受pH值（需缓冲液维持pH 6.8–7.2）、染色时间、染料批次影响较大；对某些细胞化学组分（如脂质）染色效果有限。

四、术语命名溯源

该染色法由俄国医生德米特里·罗曼诺夫斯基（Dmitri Romanowsky）于1891年首次系统描述。他在研究疟疾时发现亚甲蓝-伊红混合液可特异性地染色疟原虫，奠定了现代血细胞染色的基础。后续改良配方（吉姆萨、瑞氏等）均基于其原理发展而来。

参考文献

Bain, B.J. Blood Cells: A Practical Guide. 5th ed. Wiley-Blackwell, 2015. (血细胞形态学标准参考)
World Health Organization. Malaria Microscopy Quality Assurance Manual. WHO, 2016. (疟疾诊断染色规范)
Krafts, K.P. et al. "Romanowsky staining in hematology: Historical perspectives and current practice." Blood Cells, Molecules, and Diseases, vol. 48, 2012, pp. 72–76. (染色技术发展史综述)

网络扩展解释

罗曼诺夫斯基氏法（又称罗曼诺夫斯基准则或t检验准则）是一种用于检测并剔除数据中粗大误差的统计方法，适用于小样本数据的异常值处理。其核心原理基于t分布，通过构建统计量判断可疑值是否超出合理范围。

原理与步骤

参数设定
- 选择显著度α（如0.05或0.01）和数据处理长度n（样本量）。
- 根据α和n查t分布表，确定临界值K（例如α=0.05、n=15时，K≈2.24）。
计算统计量
- 计算当前数据段的平均值：
  $$bar{x} = frac{1}{n}sum_{i=1}^n x_i$$
- 计算标准差：
  $$s = sqrt{frac{1}{n-1}sum_{i=1}^n (x_i - bar{x})}$$
异常值判定
若某个数据点满足：
$$|x_i - bar{x}| > K cdot s$$
则该值被判定为粗大误差，需剔除。

应用注意

小样本适用性：该方法更适合样本量较小（如n≤30）的场景。
迭代检验：每次只能剔除一个异常值，之后需重新计算均值、标准差并重复检验，直至无异常值。
参数选择：显著度α越小，判定标准越严格，异常值被保留的概率越低。

示例说明

假设一组测量数据为[10.2, 10.5, 10.3, 10.7,15.0]，若计算得均值10.4、标准差0.2，取K=2.5，则15.0与均值的差为4.6，远大于2.5×0.2=0.5，判定为异常值。