液相串联质谱联用技术在医学检验中的应用越来越广泛，质谱数据后处理的准确性直接影响到检测结果的质量，本文介绍了基于“AI”算法的Peakintelligence ™数据解析模块的特点及其在临床质谱数据后处理中的应用优势，包括血清中脂溶维生素检测、儿茶酚胺类化合物检测等易受内源性基质干扰影响的项目。通过加载人工智能和机器学习的数据处理算法可以有效避免异常积分曲线出现的概率，简化数据后处理流程，提高实验室分析效率并保证检测结果更准确。

为了应对人口激增带来的食品需求高涨，目前世界上使用着大量的农药。虽然农药可以确保食品供应更加稳定，但也存在残留农药引起健康风险的问题。为此，各地区、各国均规定了食品中农药的最大残留标准值（MRLs），进行着严格限制。三重四极杆质谱仪可获得高选择性、高灵敏度的定量结果，目前被广泛用于分析食品中的残留农药。但是，该方法无法检测出未作为目标的化合物，单次可测定的组分数有限，因此在用作筛选用途时，综合性存在限制。在此背景下，分析残留农药时使用高分辨率质谱仪，利用全扫描分析进行综合性测定的方法备受关注。本文介绍了一种利用四极杆飞行时间质谱仪LCMS-9030分析草莓中残留农药的方法。

本文参考国家环境保护标准HJ 84-2016《水质 无机阴离子（F-、Cl-、NO2-、Br-、NO3-、PO43-、SO32-、SO42-）的测定 离子色谱法》的相关条件，采用岛津Essentia IC-16离子色谱仪对污水中F-、Cl-、NO2-、Br-、NO3-、PO43-、SO42-含量进行测定。实验结果显示：对照品溶液重复进样6次，7种无机阴离子色谱峰保留时间和峰面积的RSD在0.01%-0.11%和0.33%-2.60%之间，仪器精密度良好；以外标法定量，F-、NO2-、Br-线性范围为0.1-10μg/mL，Cl-、NO3-的线性范围为1.0-40.0μg/mL，PO