目的确定火麻仁的化学成分组成,通过网络药理学和体外肠菌培养实验筛选出治疗便秘的有效成分,将可定量的有效成分作为火麻仁的质量标志物,进一步建立多指标含量测定方法、指纹图谱等,提升火麻仁的质量标准,保证用药质量。方法1、火麻仁化学成分分析:采用UPLC-Q-TOF/MS技术对火麻仁进行在线分离分析,利用UPLC一维的保留时间锁定化合物,通过二维的精确质量数和同位素峰度比确定分子式,再通过对照品比对或质谱裂解规律分析鉴定或推断其结构式。采用GC-MS技术对火麻仁中的脂肪酸和挥发油进行分析,通过NIST谱库检索,按匹配度值筛选并推测化合物。2、火麻仁的质量标志物研究:在TCMSP数据库中以OB值筛选火麻仁的潜在活性成分,上传至Swiss Target Prediction、Drug Bank等数据库获取成分靶点,将成分靶点与在Gene Cards、OMIM等数据库中获取的便秘靶点取交集得到治疗靶点;利用STRING获取治疗靶点间蛋白互作关系,利用Cytoscape构建活性成分-治疗靶点网络和成分靶点-疾病靶点网络,分别分析获得核心成分和核心治疗靶点;对靶点进行GO分析和KEGG通路分析;使用i GEMDOCK软件对核心成分和核心靶点进行分子对接。对网络药理学筛选得到的核心成分进行体外肠菌培养实验验证,将各成分与菌株共孵育培养,测定OD600nm,筛选对两歧双歧杆菌和嗜酸乳杆菌生长有促进作用的核心成分作为质量标志物。3、火麻仁的质量标准提升研究:采用GC-MS对体外验证获得的可定量有效成分建立多指标含量测定方法;建立火麻仁的HPLC指纹图谱,利用“中药色谱指纹图谱相似度评价系统2012”对不同批次的火麻仁进行图谱分析和相似度评价。结果1、火麻仁化学成分分析:利用UPLC-Q-TOF/MS技术鉴定或推断了火麻仁中41种成分,包括16个脂肪酸类、11个生物碱类、4个苯丙素类、3个甾体类、4个氨基酸类、2个醌类、1个黄酮类。利用GC-MS技术推断出了火麻仁中67种挥发性成分,其中醛类有8个、醇类11个、酯类12个、烷类9个、烯类16个、酮类4个、醚类2个、酚类1个、其它类4个。利用GC-MS技术推断出了火麻仁中12种脂肪酸类成分。2、火麻仁的质量标志物研究:筛选出30个潜在活性成分,获得成分靶点1101个,便秘靶点443个,治疗靶点87个;对成分-靶点网络进行分析,得到亚麻酸、亚油酸、油酸、谷氨酸、异亮氨酸、维生素K、β-谷甾醇、邻苯二甲酸二丁酯等8个核心成分;火麻仁治疗便秘主要与刺激神经组织的配体受体的互作、神经退行性病变途径、钙信号通路、逆行神经的信号、c AMP的信号通路、含血清素的神经突触等信号通路相关;8个核心成分与除CAT外的BDNF、TH、OPRM1、INS、ACHE、PTGS2、TAC1、IL6等8个核心靶点的结合力较好。α-亚麻酸、亚油酸、油酸、维生素K、β-谷甾醇等对两歧双歧杆菌和嗜酸乳杆菌的生长有明显的促进作用。3、火麻仁的质量标准提升研究:建立了油酸、亚油酸、α-亚麻酸等3个质量标志物的含量测定方法,以均值的70%为最低含量限,油酸、亚油酸和亚麻酸三者的总量不得少于2.40%;建立了10批火麻仁的HPL C指纹图谱,确定了11个共有特征峰,指认出油酸的特征峰,指纹图谱相似度评价显示,10批样品与对照指纹图谱的相似度均大于0.9,10批样品相似度差异较小。结论UPLC-Q-TOF/MS和GC-MS技术完成了对火麻仁的化学成分组成分析,为网络药理学的研究提供了支持;基于网络药理学预测出火麻仁治疗便秘的通路和核心成分,并结合体外肠菌培养实验验证确立了火麻仁的质量标志物,并建立了火麻仁的多指标含量测定方法和HPLC指纹图谱。