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，嚴重制約了光譜數據的深入挖掘及科學運用。傳統的分類技術通過導出實驗數據進行手動分析，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新，基于細胞壁超微結構特點，率先采用數學統計學結合自主研發的計算機程序分析處理植物細胞壁拉曼光譜數據，建立了快速分辨細胞壁不同形態學區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新性突出，對生物質相關領域的研究具有重要意義。

　　發表在《Analytical Chemistry》上的論文第一作者為北京林業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。