本文提出了一种基于热裂解-气相色谱质谱联用仪（Py-GCMS）多元数据分析的分析方法，利用在纸张样品Py-GCMS分析过程中检测到的生物标志物，鉴别区分不同纤维材料来源的东亚传统手工纸。首先以总离子色谱（TIC）响应为输入变量，然后利用提取离子色谱（EICs）以提高主成分分析(PCA)的效果。研究还分析了不同数据预处理方法（原始响应与标准化值）对主成分分析的影响，包括变量的不同权重（权重为1 vs权重为1/std，其中std代表标准偏差）。结果表明，与常用的显微分析技术相比，Py-GCMS技术能够鉴别出具有相似微观形貌特征的手工造纸材料，如桑科下桑属和构属植物纤维。数据预处理影响了主成分分析模

自20世纪50年代以来，全氟和多氟化合物 (PFAS) 是一组种类繁多的人造化学品，被广泛应用于多种产品中。PFAS可通过接触环境污染区域、食品加工过程或接触包装进入食品中。由于PFAS与健康危害关系密切，因此需要一种准确的分析方法。在本应用中，我们开发了一种PFAS的分析方法，该方法使用QuEChERS技术快速提取水产品中的30种低浓度的PFAS，然后使用岛津Nexera液相色谱仪和岛津LCMS-8060NX三重四极杆质谱仪进行分析。 我们对色谱和仪器操作参数进行了优化，以获得极佳的峰形、分离度和灵敏度。提高了对4种 PFAS包括：PFOA、PFHxS、PFNA和PFOS的灵敏度。 在这项

本文介绍了一种气相色谱-三重四极杆质谱法（GC-MS/MS）测定土壤中12种类二噁英-多氯联苯（DL-PCBs）的分析方法。使用岛津GCMS-TQ8050 MRM模式结合PCBs数据库，建立分析方法并进行检测，采用13C标记同位素内标法定量。12种DL-PCBs分离良好，在标样浓度范围内（0.5-200 ng/mL）具有良好的线性（r2>0.999, RRF RSD%