酶标仪作为分子生物学与临床检测中的核心设备,广泛应用于ELISA、细胞毒性检测、酶活性测定等实验中。随着高通量检测需求的增加,酶标数据的准确性成为评价实验可靠性的关键指标。然而,受到实验操作、设备稳定性、试剂质量等多因素影响,酶标仪常常产生离群值、漂移值及突变异常等无效数据。因此,设计并应用合理有效的异常数据剔除算法,已成为实验数据预处理阶段的重要步骤。本文围绕当前常用的数据剔除方法进行系统梳理,包括基于统计学、机器学习、时间序列分析和自适应滤波等策略,并结合实际应用场景探讨各类方法的优势、局限与优化方向。