枸杞子为茄科(Solanaceae)植物宁夏枸杞(Lycium barbarum L.)的干燥成熟果实,由于具有广泛的生物活性而被人们所熟知,被誉为“超级水果(superfruit)”。由于种植环境可能影响枸杞中次生代谢产物的积累,枸杞产地来源与产品的品质密切相关,不同产地的枸杞品质存在不同程度上的差异。宁夏中宁县作为枸杞子的道地产地,中宁枸杞(Zhongning goji berries,ZNG)的质量在全球范围内都享有很高的价值和知名度。然而,ZNG经常被不法商贩通过添加非中宁枸杞(Non Zhongning goji berries,NZNG)在市场上被非法掺假。因此,生物标志物的开发对于正确鉴定ZNG和NZNG是必需的。为此,本论文针对枸杞子道地研究中存在的科学问题,以研发能鉴定枸杞子道地产地的技术为主要目标,基于数据挖掘技术,通过构建小分子化合物数据库以实现实时利用,使用超高效液相色谱和四极杆飞行时间质谱(ultra high-performance liquid chromatography coupled with quadrupole time-of-flight mass spectrometry,UPLC-QTOF-MS)技术,通过代谢组学和统计学分析整合方法挖掘中宁枸杞中的生物标志物,建立受试者操纵曲线(receiver operating characteristic,ROC)判别模型,验证生物标志物对中宁枸杞的判别能力;首次使用新的“中宁枸杞标志物”,采用液-质联用(liquid chromatography mass spectrometry,LC-MS)方法有效判别ZNG和NZNG,并通过绝对定量实现对ZNG的质量控制。至此,本研究取得了以下研究成果:1.通过系统整合枸杞属化合物相关文献,对结构明确的化合物进行了集中整理,以Progenesis SDF Studio数据库构建法建立了基于名称、结构、分子量、分子式、二级质谱碎片信息等可实时利用的枸杞属植物小分子化合物质谱信息数据库。数据库包含了285个已知结构的化合物质谱信息,分子量从60Da到1374Da,种类涵盖了糖脂类、生物碱类、木脂素类、黄酮类、有机酸类、含氮类化合物等。将枸杞属植物待测提取物样品的二级质谱数据与本数据库进行比对,即可快速分析样本中主体化合物的组成,使分析过程更为简单、直观。2.使用UPLC-Q-TOF-MS技术,整合非靶向代谢组学和统计学分析方法,对ZNG和NZNG质谱数据进行挖掘,建立了单变量、多因素统计分析与ROC相结合的生物标志物筛选和验证的方法,与自建枸杞属植物小分子质谱数据库进行化合物匹配,鉴定了7个标志物,其中1个是未被报道过的化合物(glycoside of pyrrolidine alkaloid)。经过ROC分析验证,这些标志物均可作为单一生物标志物用于鉴别ZNG。未被报道的化合物具有很强的区分ZNG和NZNG的能力,几乎可以作为特征生物标志物。同时,在茄科中,吡咯衍生物目前仅在枸杞属中发现,因此该化合物具有很大的应用潜力。通过二元逻辑回归模型发现并验证了两组组合生物标志物对于区分ZNG和NZNG具有高灵敏度和特异性。进一步研究发现组合生物标志物1,组合生物标志物2和吡咯烷生物碱的六碳糖苷三种不同类型的生物标志物彼此高度相关,显示出显著的正相关。3.以新的“中宁枸杞生物标志物”槲皮素和琥珀酸为指标,对ZNG进行质量控制。在95%置信水平下,槲皮素、琥珀酸和它们的组合的最佳含量截断(cutoff)值分别为0.6989、51.5412和0.2902μg/g,可用于快速有效的鉴别ZNG。以上研究结果,丰富了枸杞子的研究内容,建立的枸杞属数据库可以快速准确的用于鉴别分析需要的样品中化合物结构信息;提出的基于代谢组学和生物标志物验证的整合分析方法,找到并验证了ZNG的生物标志物;生物标志物可作为该中药材或中成药的新质量标准,以确保这些成分在样品检验时的质量可控性和稳定性。