本文采用Nexera LC-40高效液相色谱仪，以HILIC色谱柱建立了燕窝中唾液酸的测定方法。实验结果表明，浓度为60 μg/mL的对照品溶液，连续进样6次，保留时间和峰面积的相对标准偏差(RSD%)分别为0.036%和0.68%，方法精密度良好。在5-100 μg/mL浓度范围内，方法线性良好，线性判定系数R2为0.9992。实际燕窝样品三次平行分析，结果表明：唾液酸平均含量为107.70 g/kg，RSD为2.72%。该方法简单，灵敏，稳定性好，满足GB/T 30636-2014的要求，适用于燕窝中唾液酸的检测。

高分子材料的物理性质包括玻璃化转变温度、熔点和热分解温度等，通常使用DSC（差示扫描量热仪）进行上述物理性质评价。但是，在常规的DSC测定中，如果多种热现象在相同温度区域产生，峰和位移会重叠，因此可能难以分析单个现象。温度调制式DSC是通过将调制值叠加在恒定速率的温升中控制温度，获得常规DSC测量无法获得的信息的方法。本文中，尝试通过DSC-60Plus的温度调制功能，对具有代表性的高分子材料的热特性进行评价。

本文介绍了一种利用基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF）对有机牛奶进行认证并确定其产地的方法。对牛奶中的脂质和多肽成分进行质谱采集，通过多元统计分析确定了区分有机和传统牛奶以及不同产地牛奶的关键脂质和多肽，8种脂质和6种多肽在有机牛奶中含量较高，4种脂质和10种多肽在不同产地的有机牛奶中含量差异显著。将脂质-多肽联合数据集与机器学习模型相结合，显著提高了分类准确率，优于基于单一数据集的模型。该方法展示了将MALDI-TOF与机器学习相结合用于牛奶真实性认证以防止乳制品欺诈的潜在应用价值。