制备色谱是一种用于从混合物中分离目标化合物的技术，是很多研究领域和生产过程必不可少的分离和纯化手段。与传统的纯化方法（如蒸馏、萃取、重结晶等）比较，制备色谱是一种更有效的分离方法，因此被广泛应用在样品和产品的提取和纯化上。 从功能与使用方向上来说，制备色谱是色谱系统一个重要的应用领域，以分离并纯化最终获得目标组分为目的，同利用色谱手段进行定性定量分析有显著的不同。随着色谱技术的发展，包括经典柱色谱法在内的用于制备分离的色谱手段还包括：制备薄层色谱、中低压制备色谱、高压制备色谱、高速逆流色谱、模拟移动床色谱、制备气相色谱、超临界流体制备色谱等。其中高压制备色谱，又称高效液相制备色谱，其伴随液相色

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。

近年来，各种研究机构和企业在再生医疗的治疗应用方面投入了越来越多的精力。通过在体外培养细胞和组织后进行移植，治疗受伤和疾病的再生医疗有望改善在现有的医疗条件下难以治愈的疾病，因此受到了广泛关注。2014年，作为世界上首次使用人类iPS细胞的临床研究，进行了视网膜色素上皮细胞的移植。以此为开端，实施了培养神经细胞、培养软骨细胞、培养心肌细胞片等的临床试验，表明再生医学正在从研究阶段逐步转向临床应用阶段。另一方面，在进入临床应用之前，还有一些问题需要解决，其中一项最为重要的品质问题是建立用于移植的培养细胞与组织的质量管理技术。在目前的情况下，有些时候必须依赖于专家进行质量判断，因此需要提供一种可以