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术语

Copeland建议不要使用这一过分简单化的方程。而建议使用我们称为混合模型抑制的方程(但他称为非竞争性抑制作用)。

引言

非竞争性抑制剂可逆地结合酶-底物复合物及酶本身。这意味着,有效的Vmax随着抑制作用而降低,但Km没有变化。在存在几种浓度的抑制剂的情况下,通过测量底物速度曲线,可确定竞争性抑制剂的Ki。

“非参数”一词的用法不一致。当抑制剂通过相同的亲和力,结合游离酶和酶-底物复合物时,其通常可按照上述定义使用。然而,当两种亲合力不同时,有时更普遍地使用 “非竞争性”一词,这通常被称为混合模型抑制

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 非竞争性酶抑制作用

模型

Vmaxinh=Vmax/(1+I/Ki)

Y=Vmaxinh*X/(Km+X)

 

常数 I 是抑制剂浓度,在每个列标题中输入的值。这被约束为数据集常数。

参数 VmaxKmKi 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 是缺少抑制剂条件下的 最大酶反应速度,采用与Y相同的单位表示

Km Michaelis-Menten常数(在 缺乏抑制剂的条件下),以与X相同的单位表示。其描述了在缺乏抑制剂时,底物和酶的相互作用。

Ki 抑制常数,以与您输入的I相同的单位表示。

如果数据不能很好地拟合模型,则考虑改为拟合竞争无竞争模型,或拟合混合模型抑制的 更一般的方程

 

参考文献                                                                         

方程3.4,见:RA Copeland, 酶抑制剂在药物发现中的评价,第二版,Wiley 2013。IBSN:978-1-118-48813-3。

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