目的:　　以“中药作用机体的结果是相应血清代谢物组的变化”为研究假说，采用代谢组学方法，探索非靶向代谢组学测定用药后大鼠血清中内源性物质变化识别所用中药的方法。拟从内源性代谢物的变化上分析中药整体作用的机制。并以此为根据，探索鉴别中药以及研究功效和药性的新方法。　　方法:　　将雄性Wistar大鼠体重均衡后分为对照组和各个药物组，分为茺蔚子、凌霄花、柴胡、荜茇、川芎等小样本和灯心草、川乌、秦皮、木香、瞿麦、紫草、香附、柴胡、诃子等较大样本进行2批实验。以临床人每天用量按体表面积法折算成大鼠用量。动物灌胃用药1次后，在0.5，1.5、2.5、4.5小时眼眶取血0.5ml，分离收集血清置于液氮保存，采用超高效液相色谱-质谱联用测定血清代谢物组。质谱数据经SIMCA-13进行PCA和OPLS-DA分析，在数据库HMDB中筛选生物标志物，找到不同中药的作用差异，分析与中药整体作用相关的血清代谢组学特征。　　结果:　　1、对照组7个批次血清样本OPLS-DA的3D score图，只有第7批次空白血清样本分别与第1、2批次有少量的交叉重叠，其他各个批次从整体上看基本上分开，模型可解释91.1％的原始数据并拥有89.7％的预测能力。　　2、第一批药物PCA模型中前2个主成分能揭示原始数据50.3％的综合信息，OPLS-DA散点图只有凌霄花药物组和荜茇药物组50％样本的空间分布发生重叠，对照组、柴胡组、川芎组完全分离，且组内分布比较聚集。模型可解释92.3％的原始数据并拥有76.7％的预测能力。　　3、第二批药物PCA模型中前2个主成分能揭示原始数据40.2％的综合信息，PCA模型构建一般。OPLS-DA散点图中秦皮、木香、瞿麦、紫草、香附、柴胡、诃子等实验组显著分开，且每个实验组组内聚集的很紧凑，但川乌药物组样本与灯心草药物组边缘发生重叠。模型可解释94.1％的原始数据并拥有74.4％的预测能力。　　结论:　　1、UPLC-MS负离子模式对不同药物组血清样品内源性物质差异的区分比较好。　　2、从内源性物质的改变去鉴别不同中药切实可行的，具有一定的普遍意义。　　3、通过调节代谢底物的含量，可能影响中药药效作用强弱、方向，甚至产生新的作用，这可能是单味中药能够产生不同于其化学成分作用的机制之一。　　4、用内源性物质的改变去鉴别不同中药，OPLS模型优于PCA模型。