术语

科普兰建议不要使用这个过于简化的方程。相反，他建议使用我们称为混合模型抑制（但他称之为非竞争性抑制）的方程。

引言

非竞争性抑制剂可可逆地与酶-底物复合物及酶本身结合。这意味着有效Vmax随抑制作用而降低，但Km值保持不变。可通过在不同浓度的抑制剂存在下测定底物-速率曲线，来确定竞争性抑制剂的Ki值。

“非竞争性”这一术语的使用并不一致。通常，当抑制剂与游离酶及酶-底物复合物的结合亲和力相同时，该术语按上述定义使用。然而，有时“非竞争性”这一术语被更广泛地使用，即当两种结合亲和力存在差异时，这种情况通常被称为混合模型抑制。

分步操作

创建一个 XY 数据表。在 X列中输入底物浓度，在 Y列中输入酶活性。每个数据集（Y列）代表在不同浓度抑制剂存在下收集的数据，起始浓度为零。将这些浓度输入列标题中。请确保输入的是浓度值，而非浓度的对数。

输入数据后，点击“分析”，选择“非线性回归”，选择“酶动力学方程”面板，然后选择“非竞争性酶抑制”。

模型

Vmaxinh=Vmax/(1+I/Ki)

Y=Vmaxinh*X/(Km+X)

 

常数 I 代表抑制剂浓度，即您在各列标题中输入的数值。该值被限定为数据集常数。

参数 Vmax、Km 和 Ki 是共享的，因此 Prism 会为整个数据集拟合一个控制数据。

参数解读

Vmax 是无抑制剂条件下的最大酶速率，其单位与 Y 相同。

Km 是米氏常数（无抑制剂条件下），其单位与 X 相同。它描述了无抑制剂条件下底物与酶的交互作用。

Ki 是抑制常数，其单位与您输入的 I 相同。

如果数据与该模型拟合不佳，请考虑改用竞争性或非竞争性模型进行拟合。或者使用混合模型抑制的更通用方程进行拟合。

 

参考文献                                                                         

方程 3.4 出自：RA Copeland，《药物发现中的酶抑制剂评估》，第二版，Wiley 2013。ISBN：978-1-118-48813-3。