Page 38 - 2019年1月第30卷第2期

language（method three）to judge and eliminate the outliers. The effects of above three methods were evaluated with the removal
time and error rate of outliers as indexes. RESULTS：There were two outliers in the data of bitterness evaluation in single oral taste
test；the elimination time of the three methods were（745.400 0±25.904 4），（288.333 3±31.253 1）and（0.000 3±0.000 0）s，
respectively；error rates were 20.0％，0 and 0，respectively. There were six outliers in the data of bitterness evaluation in multiple
oral taste test；the elimination time of three methods were（3 693.107 7±75.023 3），（1 494.761 4±53.826 9），（0.005 2±0.000 0）s，
respectively；error rates were 10.0％ ，4.0％ ，0，respectively. There were three outliers in the data of bitterness evaluation in
electronic tongue test；the elimination time of three methods were（2 992.673 3±84.117 6），（1 276.367 1±55.024 5），（0.002 3±
0.000 0）s，respectively；error rates were 5.7％ ，2.9％ ，0，respectively. The elimination results of the three methods were
consistent. The elimination time of method two was significantly shorter than that of method one（P＜0.01）；the elimination time
of method three was significantly shorter than those of method one and method two（P＜0.01）. There was no significant difference
in error rate of 3 methods（P＞0.05）. CONCLUSIONS：The automatic cyclic elimination method of outliers based on Grubbs rule
and MATLAB language can significantly shorten the elimination time of outliers in data of drug bitterness evaluation，improve the
efficiency of data processing，and is suitable for drug bitterness evaluation.
KEYWORDS Grubbs rule；MATLAB language；Outliers；Elimination；Medicinal material；Bitterness evaluation

对中药汤剂的苦味实施有效遮掩是提高患者依从 准文号：国药准字 H20044706，批号：101002）；明党参
性的重要方法，而中药药材及其汤剂苦度客观评价的实 （批号：110224）、茯苓（批号：110105）、通草（批号：
[1]
现是进行中药苦味遮掩的前提 。现有中药苦度的评价 101122）、天花粉（批号：110105）、白薇（批号：110108）、
方法主要有体内和体外两类，分别是经典人群口感评价 益母草（批号：110108）、白及（批号：110118）、当药（批
[2]
方法（THTPM，以下简称“口尝法”） 和电子舌评价方 号：110224）、苦楝皮（批号：110118）、莲子心（批号：
法 [3-4] 。但由于口尝法的个体差异性和主观性以及电子 101121）、川木通（批号：110224）等11种中药饮片均购自
舌易受环境（温度、湿度）及系统状态的影响，常常会使 河南中一药业公司，由河南中医药大学第一附属医院药
得个别苦度评价数据值偏离预期 [5-7] 。因此，对试验数据 学部陈天朝主任药师鉴定为真品，均符合 2015 年版《中
中异常值进行准确判定及剔除是确保苦度评价结果更 国药典》（一部）标准。其余试剂均为分析纯，水为纯
符合客观实际的重要环节。 化水。
现有的异常值判定规则及检验标准包括格拉布斯 2 方法
[9]
[8]
（Grubbs）检验 、狄克逊（Dixon）检验 等，其中Grubbs检 2.1 待测样品的制备及苦度值定性、定量标准
验借助计算器或 Excel 表格进行计算，并通过查对临界 2.1.1 口尝参比溶液的制备及苦度值（I）定性、定量标
值表进行异常值的判定和剔除，是应用较为普遍的方法 准 采用口尝法评价药物苦度需先对志愿者进行苦度
之一。然而上述检验方法的实现需要烦琐的计算步骤 标准化培训，然后以标准化苦度为参照进行样品的苦度
和流程，效率较低且容易出错 。在计算机技术高度发 评价。根据本课题组前期成果及相关文献 [11-13] ，以水为
[10]
达的今天，能否基于数学家预设的检验规则，通过一定 溶剂制备5种不同质量浓度的盐酸小檗碱溶液作为口尝
的自动化方法和程序来实现批量、快速、准确、系统的苦 参比溶液，以代表 5 种苦度口感，其对应的 I 值定性描
度测试数据中异常值的判定及剔除，尚未见公开报道。 述、等级及定量范围见表1。
鉴于此，本研究建立了一种基于 Grubbs 规则和 MAT- 表1 盐酸小檗碱溶液I值的定性描述、等级及定量范围
Tab 1 Qualitative description，ranking and quantita-
LAB 语言对苦度测试数据中异常值进行快速、批量、准
tive range of I value of Berberine hydrochlo-
确判定和剔除的方法，以异常值剔除时间和错误概率为
ride solution
指标，就上述方法与常规方法在口尝苦度评价数据及电
盐酸小檗碱质量 苦度的口感 赋予I的 I值的可取
子舌相关响应值处理中的应用效果进行评价和比较，旨 序号
浓度，mg/mL 描述 等级 范围
在更加快速、准确地剔除苦度测试数据中的异常值，提 1 0. 没有苦味 Ⅰ 0.5～＜1.5
高试验数据的分析效率，现报道如下。 2 0.01 略有苦味 Ⅱ 1.5～＜2.5
3 0.05 可接受的苦味 Ⅲ 2.5～＜3.5
1 材料
4 0.10 很苦，但是仍然可以忍受 Ⅳ 3.5～＜4.5
BSA224S-CW 型电子天平（德国 Sartorius 公司）； 5 0.50 不能忍受的苦味 Ⅴ 4.5～＜5.5
JXJ-Ⅱ型台式离心机（上海安亭科学仪器厂）；ASTREE- 2.1.2 口尝待测样品的制备 为使待测样品更加接近
Ⅱ型电子舌检测装置[法国Alpha MOS公司，配有7个电 临床实际，按2015年版《中国药典》（一部）中明党参、茯
子舌传感器（序号分别为 ZZ、BA、BB、CA、GA、HA、 苓、通草等10种饮片“用法与用量”项下用药范围平均值
JB），测试运行温度：25 ℃]。 （如通草用量为3～5 g，则取4.0 g）的10倍，参照文献[14]
盐酸小檗碱原料药（四川省玉鑫药业有限公司，批 煎煮方法制得明党参、茯苓、通草、天花粉、白薇、益母草、

中国药房 2019年第30卷第2期 China Pharmacy 2019 Vol. 30 No. 2 ·177 ·