羅曼諾夫斯基氏法英文解釋翻譯、羅曼諾夫斯基氏法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【醫】 Romanovsky's

分詞翻譯：

羅的英語翻譯：

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

曼的英語翻譯：

graceful; prolonged

諾的英語翻譯：

promise; yes

夫的英語翻譯：

goodman; husband; sister-in-law

斯的英語翻譯：

this
【化】 geepound

基的英語翻譯：

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

氏的英語翻譯：

family name; surname

法的英語翻譯：

dharma; divisor; follow; law; standard
【醫】 method
【經】 law

專業解析

羅曼諾夫斯基氏法（Romanowsky Stain）是一種在血液學和細胞學中廣泛使用的經典染色技術，主要用于血塗片、骨髓塗片及某些微生物的染色觀察。其核心原理是利用酸性染料（如伊紅）和堿性染料（如亞甲藍）的協同作用，使細胞的不同成分呈現特異性着色，從而便于顯微鏡下鑒别細胞形态和結構。

一、核心染色原理與組分

該方法的關鍵在于染料氧化産物的形成。亞甲藍（Methylene Blue）在儲存或使用過程中部分氧化為天青（Azure），後者與伊紅（Eosin）結合形成複合物，可選擇性結合細胞内的不同成分：

酸性成分（如血紅蛋白、嗜酸性顆粒）：被伊紅染成紅色或橘紅色；
堿性成分（如細胞核DNA、嗜堿性顆粒）：被天青染成藍紫色；
中性顆粒：呈現紫紅色（如中性粒細胞顆粒）。

典型配方包括：

吉姆薩染液（Giemsa stain）：亞甲藍-伊紅複合物的甲醇溶液，需緩沖液稀釋後使用。
瑞氏染液（Wright stain）：亞甲藍與伊紅的甲醇溶液，染色時無需稀釋。
萊氏染液（Leishman stain）：類似瑞氏染液，但配方比例不同。

二、關鍵應用領域

血細胞分類計數
區分中性粒細胞、嗜酸性粒細胞、嗜堿性粒細胞、淋巴細胞、單核細胞等，是診斷貧血、感染、白血病的基礎依據。例如，瘧原蟲的染色質（紅）與細胞質（藍）對比鮮明，顯著提升檢出率。

骨髓細胞分析
識别原始細胞、巨核細胞等，輔助骨髓增生異常綜合征（MDS）或骨髓瘤的診斷。

病原微生物檢測
用于識别血塗片中的瘧原蟲、巴貝西蟲、組織胞漿菌等，染色後病原體形态特征清晰。

三、技術優勢與局限性

優勢：
成本低、操作簡便，可清晰顯示細胞核細節（如分葉、染色質聚集）及胞漿顆粒，對寄生蟲診斷靈敏度高。

局限性：
染色結果受pH值（需緩沖液維持pH 6.8–7.2）、染色時間、染料批次影響較大；對某些細胞化學組分（如脂質）染色效果有限。

四、術語命名溯源

該染色法由俄國醫生德米特裡·羅曼諾夫斯基（Dmitri Romanowsky）于1891年首次系統描述。他在研究瘧疾時發現亞甲藍-伊紅混合液可特異性地染色瘧原蟲，奠定了現代血細胞染色的基礎。後續改良配方（吉姆薩、瑞氏等）均基于其原理發展而來。

參考文獻

Bain, B.J. Blood Cells: A Practical Guide. 5th ed. Wiley-Blackwell, 2015. (血細胞形态學标準參考)
World Health Organization. Malaria Microscopy Quality Assurance Manual. WHO, 2016. (瘧疾診斷染色規範)
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. (染色技術發展史綜述)

網絡擴展解釋

羅曼諾夫斯基氏法（又稱羅曼諾夫斯基準則或t檢驗準則）是一種用于檢測并剔除數據中粗大誤差的統計方法，適用于小樣本數據的異常值處理。其核心原理基于t分布，通過構建統計量判斷可疑值是否超出合理範圍。

原理與步驟

參數設定
- 選擇顯著度α（如0.05或0.01）和數據處理長度n（樣本量）。
- 根據α和n查t分布表，确定臨界值K（例如α=0.05、n=15時，K≈2.24）。
計算統計量
- 計算當前數據段的平均值：
  $$bar{x} = frac{1}{n}sum_{i=1}^n x_i$$
- 計算标準差：
  $$s = sqrt{frac{1}{n-1}sum_{i=1}^n (x_i - bar{x})}$$
異常值判定
若某個數據點滿足：
$$|x_i - bar{x}| > K cdot s$$
則該值被判定為粗大誤差，需剔除。

應用注意

小樣本適用性：該方法更適合樣本量較小（如n≤30）的場景。
疊代檢驗：每次隻能剔除一個異常值，之後需重新計算均值、标準差并重複檢驗，直至無異常值。
參數選擇：顯著度α越小，判定标準越嚴格，異常值被保留的概率越低。

示例說明

假設一組測量數據為[10.2, 10.5, 10.3, 10.7,15.0]，若計算得均值10.4、标準差0.2，取K=2.5，則15.0與均值的差為4.6，遠大于2.5×0.2=0.5，判定為異常值。