【摘要】【目的】本研究旨在探究天麻的抗疲劳主要成分及其作用机制。【方法】通过中药系统药理学数据库与分析平台 (TCMSP)、Web of Science (WOS)及中国知网（CNKI）等数据库，对天麻活性成分进行检索；通过数据库SwissTarget Prediction对天麻有效成分的作用靶点进行预测。采用数据库Disgenet获取与机体疲劳相关的靶基因，通过Venny及Cytoscape等软件，建立天麻-药效成分-抗疲劳靶点相互作用的调控网络，对其有效成分进行筛选。通过数据库String建立蛋白质相互作用关系网络，对中药活性成分的作用靶点进行筛选，并对其作用机制进行探究。利用数据库DAVID执行基因本体（GO）功能富集和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。通过软件Autodock Vina，将天麻中的主要活性成分与抗疲劳相关的靶点进行分子对接。【结果】共获得98个天麻活性成分，预测得到94个天麻抗疲劳靶点。筛选出5个抗疲劳的主要活性成分，分别为天麻素（gastrodin）、L-焦谷氨酸（L-pyroglutamicacid）、原儿茶酸（protocatechuicacid）、3， 4-二羟基苯甲醛（3， 4-dihydroxybenz-aldehyde）、4-乙氧基甲基苯酚[4-(ethoxymethyl)-glucopyranosyl-phenol]。蛋白互作网络拓扑分析结果表明，信号转导及转录激活蛋白3（STAT3）、磷酸肌醇3激酶（PIK3CA）、磷酸肌醇-3-激酶催化亚基Β肽（PIK3CB）、磷酸肌醇-3-激酶催化亚基δ肽（PIK3CD）、磷酸肌醇3激酶调节亚基1（PIK3R1）以及雌激素受体（ESR1）为天麻抗疲劳的关键靶点。GO和KEGG富集分析显示，天麻抗疲劳作用涉及110个条目和141个通路。分子对接结果显示，天麻的5个主要活性成分与抗疲劳关键靶点能够稳定结合。【结论】天麻抗疲劳作用涉及多种活性成分、多个信号通路以及多个作用靶点。天麻可能通过清除自由基、降低细胞炎症反应、促进能量代谢、加快细胞周期进程等多个生物学过程，进而发挥其抗疲劳功效。