近日，我院刘欣博士在国际学术期刊《Journal of Agriculture and Food Research》（中国科学院二区Top期刊，影响因子7.2）发表题为《Chloroplast mini-barcodes enable the high-resolution melting authentication of Asparagi radix and its closely related species》的研究论文。该研究针对传统中药材天冬市场存在的掺伪难题，创新构建基于叶绿体基因组微型条形码结合高分辨率熔解曲线（HRM）的快速鉴定技术，为中药材质量安全监控提供新的技术手段。

天冬为《中国药典》收载的传统中药材，现已纳入国家食药物质目录，市场需求持续增长。作为“中国天冬之乡”，内江天冬种植历史悠久，是内江市“甜味+”大健康产业的核心特色资源，产业规模大、带动效益显著，是助力乡村振兴的重要道地药材品种。但天冬药材经加工炮制之后，与同属多个近缘物种外观形态高度近似，市场混伪掺假现象时有发生，不仅威胁用药安全与临床疗效，也严重损害 “内江天冬” 道地药材品牌信誉，制约本地天冬种植、加工及精深加工产业高质量发展。传统形态学、显微鉴定高度依赖鉴定人员实践经验，难以区分加工后的药材样品；常规化学检测操作繁琐，检测结果稳定性不足，产业发展迫切需要高效可靠的分子鉴别技术。

针对上述产业现实痛点，研究团队完成了天冬及其5种混伪品（羊齿天门冬、短梗天门冬、滇南天门冬、大理天门冬、密齿天门冬）的叶绿体基因组测序、组装与注释工作。通过基因组比较分析，筛选得到28个高变异热点区域，为近缘中药材物种分子鉴定挖掘出优质分子靶标。经HRM系统筛选，获得trnD-trnY与rbcL-accD两个最优微型条形码。实验表明，两组标记可清晰地区分正品天门冬与上述5种混伪物种，检测灵敏度可达2 ng/μL。

本研究建立的“叶绿体微型条形码 + HRM分析”技术体系，具备操作简便、检测速度快、闭管反应避免核酸污染等突出优势，尤其适配DNA严重降解的加工药材样本鉴定。该技术既可用于市场流通环节快速甄别真伪，守护内江道地天冬品质与区域特色药材品牌，保障种植户、加工企业的切身利益，也为其他中药材真伪鉴别研究提供可复制借鉴的技术范式，对推动川产道地药材标准化、产业化发展具有重要实践意义。

该论文中生命科学学院刘欣博士为第一作者与通讯作者，内江师范学院为第一完成单位。研究工作得到四川省科技厅应用基础研究项目（2024NSFSC1209）、内江市基础研究与应用基础研究项目（2024NJJCYJNJSY011）支持。

（文/图：刘欣；初审：李武；复审：陈发军；终审：张楠）