问题：结合等温线未达到足够高的浓度
上图展示了一个拟合特异性结合数据得到的饱和结合方程。但所有浓度都相对较低（与结合的Kd值相比），因此数据几乎形成一条直线。饱和结合模型很好地拟合了数据（实线），曲线周围的95%置信带较窄（虚线）。但请看Bmax和Kd的置信区间（框中所示）！ 这些区间极其宽广，甚至延伸到了负值（不可能）的范围。虽然曲线很好地拟合了数据，但模型中的两个参数（Bmax和Kd）均未获得合理的置信区间。这并不令人意外。数据中甚至没有显示出平台期的迹象，因此数据根本无法确定Bmax和Kd的具体数值。
问题在于，这些数据既可能对应于含有大量低亲和力受体的系统（高 Bmax；高 Kd），也可能对应于含有少量高亲和力受体的系统（低 Bmax；低 Kd）。下图展示了两种可视化呈现这种差异的方式。 左侧图表展示了与上文相同的拟合结果，但将最佳拟合曲线及其置信带延伸到了更高的浓度范围。虽然在数据点附近置信带较窄，但一旦超出数据覆盖的浓度范围，置信带便变得极其宽广。右侧图表展示了两种不同的拟合结果，其中Kd被约束为200 nM或500 nM。这两条曲线差异显著，但都与数据点相近。
从另一个角度看，这些数据的问题在于 Bmax 和 Kd 之间存在相关性。Prism 可在非线性回归结果中报告协方差矩阵。由于仅有两个参数，该“矩阵”中仅包含一个数值。Kd 与 Bmax 之间的协方差（取值范围为 0.0 至 1.0）为 0.9993。 Prism 还能报告各参数的依赖度（该值同样在 0.0 到 1.0 之间）。由于仅有两个参数，两者的依赖度相同，本示例中为 0.9986。这一数值虽未高到足以让 Prism 判定结果为“模糊拟合”，但该判定阈值（依赖度 > 0.9999）本身是任意的。
此时人们很容易放弃，认为若没有更高浓度的数据就无法得出结论。但在某些系统中，尤其是那些使用 PET 扫描检测受体的系统，此类数据是典型的。使用更高浓度的配体是不可能的。
拟合结合势
从这些数据中能得到什么信息？数据呈现近似线性关系。这条直线的斜率能告诉我们什么？该斜率（更准确地说，是初始斜率）被称为结合势（1）。不要被“势”这个术语误导，它与势能和热力学毫无关系。它实际上是衡量少量配体能发生多少结合的指标。
若从特异性结合方程出发，对其关于X（即浓度）求导，并将X设为零，即可推导出特异性结合曲线的初始斜率。事实证明，该斜率（即结合势）等于Bmax/Kd。Bmax的计量单位与数据中Y值的单位相同。 Kd的单位与X值相同。因此，结合潜能的单位等于Y单位除以X单位。
Prism 不仅能拟合特异性结合曲线，还能报告 Bmax/Kd 的比值及其置信区间。要实现这一点，可以创建一个新的用户自定义方程，或者（更简单的方法）克隆内置方程。然后转到定义方程的对话框的最后一个选项卡“Transforms to Report”（转换为报告）。选择报告两个参数的比值，并定义分子和分母。
在本示例中，Prism 测得结合势为 242.1，置信区间为 183.4 至 300.7。该置信区间相对较窄，因此该结果具有较高的实用价值。
参考文献
1. Innis 等。可逆结合放射性配体体内成像的共识命名法。《脑血流与代谢杂志》（2007）第 27 卷（9 期），第 1533-1539 页
