拉曼光譜成像技術具有信息豐富、制樣簡單、對樣品無損傷等特點，近年來已成為研究植物細胞壁局部化學的重要工具。然而，拉曼光譜分類技術落后，嚴重制約了光譜數(shù)據的深入挖掘及科學運用。傳統(tǒng)的分類技術通過導出實驗數(shù)據進行手動分析，不但費時費力，人為因素干擾嚴重，更會造成數(shù)據浪費，甚至丟失重要信息。針對這一問題，許鳳教授團隊經過探索創(chuàng)新，基于細胞壁超微結構特點，率先采用數(shù)學統(tǒng)計學結合自主研發(fā)的計算機程序分析處理植物細胞壁拉曼光譜數(shù)據，建立了快速分辨細胞壁不同形態(tài)學區(qū)域拉曼光譜的新方法。該方法能夠根據植物拉曼光譜的自身特點，對所獲海量拉曼光譜數(shù)據進行自動、準確、快速分類，將為植物細胞壁化學組分拉曼光譜定量研究提供理論依據。論文投稿期間，審稿人一致評價該方法創(chuàng)新性突出，對生物質相關領域的研究具有重要意義。

發(fā)表在《Analytical Chemistry》上的論文第一作者為北京林業(yè)大學材料學院林產化學加工工程學科2014級博士研究生張遜，論文發(fā)表獲得國家杰出青年科學基金的資助。目前，在許鳳教授的指導下，張遜正開展基于該技術的相關研究，希望在植物細胞壁拉曼光譜的定量分析上能有新的突破。