目的：对2020年版《中华人民共和国药典》 《中华人民共和国卫生部药品标准》中药材、《儿茶等43种进口药材质量标准》及40个地方中药材标准中药用部位为果实类中药材的收载情况进行整理;对2020年版《中华人民共和国药典》及地方中药材标准等现行标准中药用部位为果实类中药材共计216种基原200味药材品种的形状特征进行检索表编制。方法：对现行标准中果实类中药材的来源、类型、成熟度进行梳理、统计、归纳及总结,以图表形式表达。在此基础上,结合形态学研究结果与植物分类学对果实类中药材的检索表进行编制。结果：现行标准中收载果实类中药材共计200味果实类中药材品种,隶属63科216种,以1种基原对应1个药用部位统计,共计237个果实类中药材。按药材品种统计分析,在来源上,数量占比较多的是蔷薇科18味药材品种、芸香科15味药材品种、葫芦科13味药材品种;多基原药材有35味药材品种,占比17.5%,单基原药材有165味药材品种,占比82.5%。按药材基原统计分析,果实类型上,数量占比最多的是单果,201个,占比84.81%。按药用部位统计分析,完整果实占比最多,为194个,占比81.86%;按果实的成熟程度分类,成熟果实占比最多,为178个,占比75.11%。编制检索表涵盖63科140属,共计532条,该检索表具有一定科学性、实用性。结论：本研究为果实类中药材的分类、鉴定以及药用植物的分类及形态学研究提供试验基础,对中药材自然资源的开发、利用及保护,以及中药材市场及智慧监管具有一定意义。

目的：通过聚焦果实类中药材的类型及形态结构特征,结合具体实例进行总结剖析,并借助现代影像手段对关键特征进行表征,进而为果实类中药材的鉴定工作提供坚实的数据支持。方法：在结合植物学理论和中药材的独特属性,为果实类中药材的分类分析提供坚实的理论基础上,进一步借助体式显微镜、数码成像技术、光学显微镜以及数字化扫描切片仪等一系列前沿成像手段,对现行标准中的200味果实类中药材（涵盖216种基原）类型特征进行观察与表征。结果：基于果实类型的分类,对示范品种的形态结构特征和内部结构进行高精度的观察与分析,生成相应高清图像化表征特征,为鉴定工作提供了直观、可靠的可视化依据。结论：通过系统梳理果实类中药材的类型,结合现代成像技术手段,可以为中药材的规范化管理提供数据支持,同时为智能化鉴定系统的开发奠定基础,有助于提升中药材行业的整体水平,推动中医药现代化进程。通过深入研究果实类中药材的类型特征并生成数字化资料,能够为监管部门、企业、临床医生、药师以及普通消费者提供可靠的参考,有效减少误鉴率,确保药材的真实性和质量稳定性,从而在源头上保障公众用药的安全性和有效性。

目的：对果实类中药材进行分类学、形态学、解剖学研究及对其相关必要共性特征进行总结、举例及高清成像化表征,为果实类中药材的鉴定与分类提供依据。方法：通过所收集的现行标准中200味药材216个基原的果实类中药材,应用体式显微镜、数码成像技术、光学显微镜、数字化扫描切片仪等现代成像技术对其相关形态、构造进行观察（必要时对其进行合理解剖）、分析、归纳、总结、举例及高清成像化表征。结果与结论：结合中药特点,对果实类中药材的形成过程及外果皮、中果皮、内果皮的构造进行例举及成像化表征,为果实类中药材的鉴定、分类以及规范化、智能化研究提供了试验基础,为中药材市场及智慧监管提供了一定的数字资料。

目的：对果实类中药材的组织类型进行系统研究,并列举其在中药材显微鉴别中的应用。方法：对现行标准中果实类中药材进行形态学、解剖学研究,对其果实的组织类型进行研究、归纳、总结,并选择品种进行举例,按“果实类药材性状、显微鉴定数字化表征规范研究”进行图像采集。结果：对果实组织的保护组织、薄壁组织、机械组织、输导组织和分泌结构的不同特征和功能的细胞进行对比,并列举其在中药材显微鉴别中的应用。结论：对果实类中药材的组织类型进行研究不仅可以加深对其特性的了解,对中药材分类学、解剖学、鉴定学具有推动价值,还对药材质量与安全的保障具有指导意义,而将组织类型应用于中药材显微鉴别中,可为质量控制提供客观、量化的指标,从而更好地促进中药现代化发展。

目的：阐释“果实类药材性状、显微鉴定数字化表征规范研究”（前期已形成文章）中各项的设置对品种鉴别的意义,以及“果实类药材性状、显微鉴定数字化表征规范研究”在中药鉴别中的应用进行论述。方法：以“果实类药材性状、显微鉴定数字化表征规范研究”为依据,对果实类中药材的具体品种进行举例,分别按照未参考规范内容和参考规范内容两种情况进行图像采集。通过对比分析特征呈现效果,评估“果实类药材性状、显微鉴定数字化表征规范研究”对品种鉴别直观的影响。结果：使用“果实类药材性状、显微鉴定数字化表征规范研究”后,图像采集的特征呈现效果显著提升。在品种鉴别中,遵循规范操作的样本鉴别效率得以提高,且不同专业人员之间的鉴别结果一致性显著提高。结论：对果实类中药材依据规范进行图像采集不仅可以提升中药鉴别效率、准确性、规范性、系统性,还为检验、科研等提供资料,规范的图像采集也能为数据库的建立以及智能识别的探索奠定坚实的基础。

目的：通过HPLC技术的特征峰峰面积比值法,运用统计学方法建立茜草与大茜草的专属性鉴别方法。方法：采用Thermo Accucore AQ -C₁₈色谱柱（100 mm×2.1 mm,2.7 μm）,以乙腈-0.1%磷酸溶液为流动相进行梯度洗脱,流速0.3 mL · min^-1,检测波长250 nm,柱温30 ℃,进样量2 μL,进行指纹图谱分析,并将共有峰峰面积测定结果通过聚类分析（CA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS - DA）法进行分析,使用特征峰峰面积比值法进行评价。结果：共有峰峰面积通过CA与OPLS - DA可将茜草聚为一类,大茜草聚为一类,且通过特征峰峰面积比值发现,茜草中峰面积比值①≤0.36,峰面积比值②≤0.15,大茜草中峰面积比值①>0.36,峰面积比值②>0.15;通过20组样品分析,特征峰峰面积比值达到100%的鉴别。结论：本方法具有简便、准确、快速等优点,可用于茜草和大茜草的真伪鉴别,有效地提高茜草的用药安全。