Please enable JavaScript to view this site.

引言

混合模型是一般方程,包括竞争无竞争非竞争抑制作为特例。该模型比其他模型多一项参数,并且该参数告诉您抑制作用的机制。

循序渐进

创建一张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)表示从零开始在不同浓度抑制剂存在下收集的数据。在列标题中输入这些浓度,一定要输入浓度,而非浓度的对数。

输入数据后,点击“分析”,选择非线性回归,选择酶动力学方程窗格,然后选择 混合 模型酶抑制

模型

VmaxApp=Vmax/(1+1/(Alpha*Ki))

KmApp=Km*(1+I/Ki)/(1+I/(Alpha*Ki))

Y=VmaxApp*X/(KmApp+X)

 

参数I 是抑制剂浓度,在每个列标题中输入的值。其约束为等于数据集常数。

参数αVmaxKmKi共享,因此Prism拟合整个数据集的一个最佳拟合值。

解读参数

Vmax为最大酶反应速度 缺乏抑制剂,采用与Y相同的单位表示

Km 米氏常数,用与X相同的单位表示,其描述了缺乏抑制剂时,底物和酶的相互作用。

Ki 抑制常数,用在标题栏中输入的与I相同的单位表示。

α 决定机制,其值决定了抑制剂的结合改变酶对底物的亲和力程度,其值始终大于零。

α=1时,抑制剂对酶和酶-底物复合物具有同等亲和力。这与 非竞争 抑制。

α>1时,抑制剂优先与游离酶结合。

α非常大时,结合几乎完全与游离酶结合,且混合模型方法 竞争 抑制。

当α<1时,抑制剂优先结合酶-底物复合物。

当α非常小时(但大于零),抑制剂几乎完全与酶-底物复合物结合,且混合模型变得接近无竞争模型。

术语

Copeland建议避免该术语 解读为双因素方差分析结果,因为很容易混淆且认为其指由一种混合物或两种或多种药物所抑制。而他将本页中的模型称为非竞争。通过这种思维方式,α=1.0的情况只是非竞争性抑制的一个特例。

参考文献                                                                         

方程3.2,见:RA Copeland, 酶抑制剂在药物发现中的评价,第二版,Wiley 2013。ISBN: 978-1-118-48813-3。

© 1995-2019 GraphPad Software, LLC. All rights reserved.