以微生物油脂和类胡萝卜素为目标产物，通过对比目标产物与普通酵母的喇曼光谱，选择喇曼光谱的1 440 cm－1谱带与1 602 cm－1谱带的信号强度比值I1440/I1602作为油脂的特征标记，选择I1157/I1654或者I1520/I1654作为类胡萝卜素的标记，采用780 nm的激光俘获、收集酵母细胞的喇曼光谱，编写VB计算机程序，实时在线识别，通过光镊的操控，筛选产类胡萝卜素酵母和油脂酵母.经细胞培养和喇曼光谱检测验证了筛选结果.为筛选有经济价值的微生物提供了一种简单快捷的创新方法.

为了探求建立准确快速分选油脂酵母的方法, 尝试利用拉曼光谱与激光镊子技术, 从细胞群体中分选出油脂酵母。 收集各酵母细胞的拉曼光谱, 经去背景、 17点S-G平滑滤波、 多项式拟合基线校正和矢量归一化等数据预处理, 结合主成分分析, 从酵母细胞的拉曼光谱中提取胞内物质的主要特征信息, 根据物质构成的差异来区分油脂酵母与非油脂酵母, 进而建立分选模型。 激光镊子俘获单个酵母细胞并收集其拉曼光谱, 实时判别细胞的归属, 并根据判别结果收集细胞。 将收集的酵母细胞经菌落培养和苏丹黑B进行染色验证, 结果显示, 分选出的细胞均为油脂酵母细胞。 这一方法在实现分选油脂酵母的同时, 也为利用激光镊子拉曼光谱分选其他单细胞提供了借鉴方法。

应用拉曼成像技术检测单个人体肝癌细胞，获得了单个肝癌细胞微区的拉曼光谱图谱，同时计算出786, 1450和1658 cm-1等特征峰的峰面积，这些特征峰分别归属于DNA，脂类和蛋白质，根据归一化后的数值在相应的细胞扫描位置成像，重构出这些物质的拉曼特征峰在肝癌细胞中的分布图。结果表明，应用这种方法可以很明确地看到DNA,脂类及蛋白质特征峰在细胞中的分布情况，通过荧光染色验证了成像系统的可靠性。因此，可以通过特征峰的成像图确定物质在细胞中的微区分布情况，为拉曼方法检测和诊断肝癌提供了可靠的依据。

在特定加温模式和过量水分条件下，采用激光光镊喇曼光谱系统研究了单个大米淀粉微粒的糊化行为，获得了整个糊化过程的喇曼光谱.以光谱峰高的变化标记糊化过程，进一步验证了477 cm-1峰归属为淀粉分子骨架振动的事实.通过分析C-O-H基团相关特征峰1 052、1 083、1 127、1 339 cm-1的变化情况研究大米淀粉颗粒糊化过程中的速率问题.结果显示:糊化开始后，相关特征峰在过程中呈增强趋势，随着时间增加，温度升高，速率加快，直至糊化结束.