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

本文利用岛津LCMS-8045三重四极杆液质联用系统分别建立了医用胶塞提取液中13种亚硝胺类化合物的测定方法。在该系统下，得到了相应检测限和定量限，且线性良好；定量限重复性实验结果显示，其保留时间和峰面积的相对标准偏差（RSD%）分别小于1%和5%，表明重复性良好，适合医用胶塞提取液中13种亚硝胺类化合物的快速准确检测。

本文对使用螺口瓶的反射测定与多变量分析结合使用的方法进行说明。采用多变量分析的多元回归法和PLS 法，对蛋黄酱的脂质进行了定量，并比较了其定量精度。由结果可知，多元回归法和PLS法这两种测定方法都获取了良好的定量结果。以往测定高粘性的乳脂状样品时，会通过涂敷在玻璃板的方发进行透过测定，但如果涂敷不均匀，将很难获得高精度的测定结果。使用本方法，能够通过简单的操作获取高精度的数据