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摘要
目的 通过超高效液相色谱-静电场轨道阱高分辨质谱（UPLC-Q-Exactive-Focus-MS/MS）分析酸枣仁中的化学成分，依据解析的化学成分及中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP）、本草组鉴数据库（HERB）获取的酸枣仁主要成分结合网络药理学和分子对接技术初步预测其抗阿尔茨海默病（AD）的药效物质基础，筛选出潜在功效成分，预测作用机制。方法 采用UPLC-Q-Exactive Focus-MS/MS对酸枣仁进行化学成分分析，分别在正、负离子模式下扫描，结合对照品、文献中的碎片离子信息、保留时间进行匹配，确认化学成分。利用TCMSP、HERB数据库获取酸枣仁的主要成分及其对应作用靶点信息；通过Gene Cards、OMIM数据库获得AD相关疾病靶点；将酸枣仁主要成分对应靶点与AD靶点取交集，借助String 11.5平台和Cytoscape 3.7.2软件绘制交集基因蛋白质相互作用（PPI）网络；利用DAVID 6.8对核心靶点进行基因本体（GO）功能与京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析，通过微生信云平台对富集结果可视化；借助Auto Dock Tools软件对核心成分及关键靶点基因进行分子对接。结果 酸枣仁定性分析中共鉴定出40个化合物，主要包括3个有机酸类、28个黄酮类、8个生物碱类、1个皂苷类；筛选出发挥改善AD作用的核心成分5个，包括拟雌内酯、油酸、山柰酚、乌药碱、酸李碱；酸枣仁改善AD的核心靶点有JUN、AKT1、STAT3、MAPK14、ESR1、IL16等；KEGG通路分析共得到157条通路，其中PI3K-Akt信号通路、MAPK信号通路、HIF-1信号通路排名靠前；GO富集分析得到生物过程（BP）条目336个、细胞组分（CC）条目45个、分子功能（MF）42个。分子对接结果显示，酸枣仁的4个核心成分与关键靶点间存在分子结合位点且结合能较强，均小于-20.93 k J·mol-1。结论 通过UPLC-Q-Exactive-Focus-MS/MS解析的化学成分结合网络药理学、分子对接预测了酸枣仁是通过多成分、多靶点、多途径来发挥抗AD作用的。
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