辣木Moringa oleifera Lam.原产于印度,20世纪10年代首次引种台湾,现已广泛种植于云南、广东、广西等我国热带和亚热带地区。辣木叶传统上多通过食补或药补,用于治疗脾肿大、黄疸、便秘、皮肤肿瘤、糖尿病、高脂血症等多种疾病,疗效较好。现阶段辣木叶的研究报道多集中于化学和药理学研究,鲜见其药味方面的研究。辣木叶是域外药材,其作为中药新资源引入我国,为实现其“中药化”,用中医药传统理论去解读它势在必行。中药药味理论是中药药性理论的重要组成部分,是临证立法、配伍组方的重要依据。本研究以辣木叶作为范例,在中药药味理论的指导下,融合多种现代技术,以期用大量科学、客观、可视化的数据探究辣木叶的药味属性及其物质基础,为推动中医药高质量融入“一带一路”建设奠定基础。具体研究内容如下:1.采用超高效液相色谱-四极杆-飞行时间串联质谱（UPLC-Q-TOF-MS）和气相色谱-质谱联用（GC-MS）技术定性鉴别辣木叶的非挥发性和挥发性化学成分;采用超高效液相色谱（UPLC）技术定量分析辣木叶中的硫苷及黄酮类成分。采用UPLC-Q-TOF-MS技术对4种常见辣木叶（YD、PKM1、PKM2、HH）的70%甲醇提取物进行分析,共鉴定出20个共有非挥发性成分,包括有机酸及其酯类化合物5个,生物碱类化合物1个,硫苷类化合物4个,黄酮及其衍生物10个;采用GC-MS技术对4种辣木叶的挥发油进行分析,共鉴定出19个共有挥发性成分,包含醛类化合物7个、酮类化合物4个、烷烃类化合物3个、有机酸类化合物2个、萜类化合物1个、腈类化合物1个、生物碱类化合物1个。根据硫苷和黄酮对照品制备难易及市售情况,利用UPLC技术分别采用内标法和外标法建立4种硫苷成分（4-O-（α-L-鼠李糖基氧基）-苄基硫代葡萄糖苷和4-O-（α-L-乙酰鼠李糖吡喃基氧基）-硫代葡萄糖苷异构体Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ）和4种黄酮成分（维采宁-2、牡荆素、异槲皮苷、紫云英苷）含量测定的方法,对4种辣木叶中硫苷和黄酮成分进行定量分析。结果表明,PKM1品种辣木叶中4种硫苷总含量最高（3.434%）,其次为PKM2（3.083%）和HH品种（1.867%）,YD品种含量最低（1.861%）;YD品种辣木叶中4种黄酮总含量最高（0.832%）,其次为 HH（0.687%）和 PKM2 品种（0.634%）,PKM1 品种含量最低（0.528%）。2.采用电子舌、电子鼻仿生技术和模式识别方法对辣木叶的口尝味和气味进行归属研究。在口尝味研究中,利用电子舌技术对含有酸、苦、甘、辛、咸典型味道的37种药材和4种辣木叶进行测定。为消除测试数据的日间差异性和增加模型的区分度,对电子舌响应值依次进行预处理方式的比较（原始数据、正态标准化、极差标准化、去中心化、归一化）、取值时间范围（第91～120 s、101～120 s、111～120 s）和取值次数（第3～7次、4～7次、5～7次）的提取、传感器的筛选,最终数据处理方法:将电子舌的测得数据以辣木叶（PKM1品种）作为参比,进行归一化处理后取第111～120s和第5～7次数据的均值,同时剔除的酸、咸味药材和酸、咸味传感器。在气味研究中,利用电子鼻技术对含有辛、辛苦、辛甘典型味道的15种药材和4种辣木叶进行测定。参考电子舌的数据处理结果,将电子鼻测得数据以辣木叶（PKM1品种）响应值为参比,进行归一化处理后取后3次数据的均值。将电子鼻和电子舌按上处理后数据分别采用主成分分析（PCA）、偏最小二乘法判别分析（PLS-DA）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）4种模式识别方法,开展辣木叶口尝味和气味的鉴别模型研究。根据PCA图和PLS-DA图中药材的分布情况,可初判辣木叶口尝味为苦、甘味,气味为辛味;ANN鉴别模型对苦、甘味的正确识别率为83.3%,高于SVM模型（70.8%）,其预测结果为PKM1品种（苦味）、PKM2品种（甘味）、YD品种（甘味）、HH品种（甘味）;SVM和ANN模型对辛味的正确识别率均为100.0%,其预测结果为:PKM1品种（辛味）、PKM2品种（辛甘味）、YD品种（辛味）、HH品种（辛味）。综上,辣木叶为苦、甘、辛味。3.采用分子对接技术研究化学配体与嗅味觉受体蛋白的结合情况,明确辣木叶口尝味和气味的物质基础。电子舌和电子鼻研究结果表明辣木叶药味为苦、甘、辛味。因此根据文献选择苦味受体（T2R38、T2R10和T2R14蛋白）、甘味受体（T1R2和T1R3蛋白）、辛味受体（TRPV1和OR7D4蛋白）,考察上述受体与辣木叶化学成分的分子对接情况（结合位置、结合能、结合方式）。苦味受体对接结果表明T2R10蛋白与辣木叶中腺苷、4-0-（α-L-乙酰鼠李糖吡喃基氧基）-硫代葡萄糖苷异构体Ⅱ和山柰酚乙酰糖苷等成分通过疏水、氢键等方式结合,T2R14蛋白与苹果酸、腺苷、4-O-（α-L-乙酰鼠李糖吡喃基氧基）-硫代葡萄糖苷异构体Ⅲ、牡荆素、异槲皮苷等成分通过疏水、氢键等方式结合,T2R38蛋白与4-O-（α-L-乙酰鼠李糖吡喃基氧基）-硫代葡萄糖苷异构体Ⅲ、维采宁-2、异槲皮苷等成分通过疏水、氢键等方式结合。综上,苦味的物质基础有硫苷类、黄酮类成分。结果表明所有化学配体与两种甘味受体蛋白结合能均≤-5.0 kcal/mol,其中与T1R2蛋白主要通过疏水、氢键作用结合,与T1R3蛋白主要通过氢键、π-硫作用和疏水作用结合。综上,甘味的物质基础有硫苷类、黄酮类、有机酸及生物碱成分。辛味受体TRPV1蛋白与辣木叶中的4-0-（α-L-乙酰鼠李糖吡喃基氧基）-硫代葡萄糖苷异构体Ⅱ主要通过氢键、静电和疏水作用方式结合;OR7D4蛋白与辣木叶中的2,3-二氢-2,2,6-三甲基苯甲醛、香叶基丙酮、大马酮、β-紫罗酮、氧化芳樟醇等成分主要通过疏水、氢键作用结合。综上,辛味的物质基础有硫苷类、醛类、酮类、萜类、腈类、酸类、烷烃类和和生物碱类成分。4.选择泻下功效为切入点,结合网络药理学研究,筛选出与该功效密切相关的关键靶点和关键成分。根据辣木叶文献的梳理挖掘,选择辣木叶的泻下作用作为功效味研究的示范。采用网络药理学手段开展辣木叶治疗便秘的研究,通过SEA和Swiss Target Prediction数据库预测得到674个辣木叶化学成分靶点,利用Genecards数据库预测得到1086个便秘疾病靶点,两者取交集后得到88个共同靶点。根据Cytoscape软件构建“成分-靶点-通路”网络图,推导出辣木叶治疗便秘的关键成分为腺苷、紫云英苷、香叶基丙酮、2-甲基-3-辛酮、棕榈酸和油酸酰胺,辣木叶治疗便秘的关键靶点为PTGS2、TNF、MAPK1、ADRA2A、IL-6,作用机制可能为:PTGS2可通过引起结直肠收缩从而促进排便,ADRA2A可促进胃肠道运动和肠液的分泌,MAPK1可通过影响MAPK通路进而改善便秘,IL-6和TNF属于促炎症因子,过度表达将会加重胃肠道炎症状态,影响胃肠稳态。5.将辣木叶治疗便秘的关键成分和关键蛋白进行分子对接,明确辣木叶功效味的物质基础。根据网络药理学推测辣木叶治疗便秘的关键成分（腺苷、紫云英苷、香叶基丙酮、2-甲基-3-辛酮、棕榈酸和油酸酰胺）和关键靶点（PTGS2、TNF、MAPK1、ADRA2A、IL-6）,分别将上述6个成分和5个靶点蛋白进行分子对接。结果显示IL-6蛋白与腺苷、紫云英苷、香叶基丙酮和油酸酰胺主要通过氢键、疏水和静电作用形成较强的结合能力;MAPK1蛋白与腺苷、紫云英苷和香叶基丙酮主要通过氢键、疏水作用形成较强的结合能力;PTGS2蛋白与腺苷、紫云英苷、棕榈酸、油酸酰胺和香叶基丙酮主要通过氢键、疏水作用形成较强的结合能力;ADRA2A蛋白与腺苷、紫云英苷、2-甲基-3-辛酮和香叶基丙酮主要通过氢键、静电和疏水作用形成较强的结合能力;TNF蛋白与腺苷、紫云英苷主要通过氢键、疏水作用形成较强的结合能力。综上,功效味的物质基础是生物碱类、黄酮类、酮类和有机酸类成分。本研究采用电子舌和电子鼻仿生技术结合多种模式识别方法,建立了辣木叶口尝味、气味的预测模型,推测辣木叶药味为甘、苦、辛味。硫苷和黄酮类成分可能是产生苦味的物质基础,硫苷、黄酮、有机酸和生物碱类成分可能是产生甘味的物质基础,硫苷、醛、酮、萜、腈、酸、烷烃和和生物碱类成分可能是产生辛味的物质基础。泻下作用在传统中医药理论中归为苦味,生物碱、黄酮、酮和有机酸类成分可能是辣木叶泻下功效味的物质基础。