拉曼光镊（Laser tweezers Raman spectroscopy,LTRS）是一种单细胞特性检测技术,它继承了光学镊子能够在液相环境中对透明微粒进行无损操控的能力以及拉曼光谱强大的检测分析能力。利用该技术可以实现在生理环境下对单个细胞的俘获与操控,同时完成对细胞分子化学结构的检测。在当前世界疫情严峻形势的大背景下,检验检疫是进行国际间贸易的必要环节,而血液的鉴别又是检验检疫流程中的重要部分。传统的血液鉴别方法通常是以破坏性方式提取细胞内DNA或蛋白质进行分析的,且不能够有针对性地对血液中单个红细胞进行检测,因此设计并开发一种在单细胞水平实现无损、快速、准确的血液鉴别方法具有重要的研究意义。本文的具体研究内容和成果如下:（1）简要阐述了生物细胞学的研究发展过程,通过分析现有细胞特性检测技术的特点,强调了在生物研究领域对单个细胞进行检测和分析的重要性。通过综述近几年拉曼光镊技术在国内外各个领域的研究进展以及各个行业的广泛应用,充分体现出这种单细胞特性检测技术的研究价值,也确定了基于拉曼光镊技术在单细胞水平实现血液分类的研究目标。（2）基于光镊技术和拉曼光谱分析技术的基本原理,对拉曼光镊系统的整体光路结构以及部分重要元件进行了全面的介绍,通过对比和分析不同设计方案的性能指标,确定了系统搭建的最终方案并完成了实验前的系统搭建过程。（3）将自主搭建的拉曼光镊系统应用于多个物种间血液的分类和预测,获取了十个物种（包括人类）血液中红细胞的拉曼光谱（共计4500例）,并进行一系列光谱预处理过程（去背景,偏移校准,基线校正,平滑,归一化）,经光谱谱峰的归属分析后可知红细胞中血红蛋白的结构不同是导致拉曼光谱存在差异的根本原因。后续的研究中我们采用两种机器学习算法,主成分-线性判别分析（Principal Component Analysis-Linear Discriminant Analysis,PCA-LDA）和随机森林（Random forest）构建了分类预测模型,其中PCA-LDA分类模型在训练集和测试集上的准确率分别为97.2%和96.6%;随机森林分类模型在训练集和测试集上平均十次所得的准确率分别96.62%和96.84%。另外分析所得两个模型的AUC值（ROC曲线下面积）均超过了0.98。最后也对各种适用于拉曼光谱分类的机器学习算法进行了对比分析并得出结论,与其它分类算法所具有的难以解释的“黑箱性”相比,随机森林算法则能够在进行准确分类的同时对特征贡献程度做出解释。