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

本试验使用岛津质构仪 EZ-Test 对市面上销售的保健食品进行了测定，并通过所获得的硬度，粘附性和粘接性等数据对食品按照特定标准进行分类。

本文利用碱裂解法提取薄荷与留兰香的基因组DNA，设计品种特异性引物进行PCR扩增，应用微芯片电泳仪MultiNA检测扩增产物，结果显示薄荷和留兰香的引物分别只对本品种的基因组有响应，电泳凝胶图上显示出与理论尺寸相符的特异性条带，而对另外一个品种则无响应。本实验表明基于微芯片电泳仪MultiNA开发的方法可以快速实现薄荷和留兰香的鉴别。