<р>
В биохимии график Лайнуивера–Берка, также называемый двойным обратным графиком, представляет собой графическое представление уравнений Михаэлиса–Ментона для кинетики ферментов. Эта концепция была предложена Гансом Рейнвигом и Дином Берком в 1934 году и уже давно широко используется при изучении различных ферментов. Однако со временем исследователи обнаружили, что этот график имеет искажения в структуре ошибок данных и неточно отражает кинетические параметры фермента. Поэтому многие биохимики теперь обращаются к другим методам для более точного анализа.
р>
Хотя графики Лайнуивера–Берка исторически широко использовались, следует избегать всех линеаризованных форм уравнений Михаэлиса–Ментона при расчете кинетических параметров. р>
<р>
Формула графика Лайнуивера–Берка получена путем преобразования уравнения Михаэлиса–Ментона и отражает связь между скоростью ферментативной реакции и концентрацией субстрата. Скорость реакции (v) выражается как функция концентрации субстрата (a) путем взятия обратной величины, которая образует прямую линию. Однако главная проблема этого подхода заключается в том, что он имеет тенденцию к увеличению ошибок в данных, особенно при низких концентрациях, что может привести к неточным экспериментальным результатам.
р>
Применение диаграммы Лайнуивера-Берка
<р>
Хотя график Лайнуивера–Берка широко используется для различения различных типов ингибирования ферментов, его точность остается спорной. Эти типы ингибирования включают конкурентное ингибирование, чистое неконкурентное ингибирование и неконкурентное ингибирование. Анализируя графики, исследователи могут получить интуитивное представление о поведении фермента и глубже понять механизм его работы.
р>
Конкурентное ингибирование
<р>
При конкурентном ингибировании ингибитор влияет на сродство к субстрату, но не изменяет максимальную скорость (v). На графике Лайнуивера–Берка эта ситуация показывает то же самое пересечение с осью ординат, но константа Михаэлиса (Km) субстрата существенно изменится.
р>
Чистое неконкурентное ингибирование
<р>
По сравнению с конкурентным ингибированием чистое неконкурентное ингибирование приводит к снижению максимальной скорости (v), но не оказывает влияния на сродство к субстрату. Это отражено на графике Лайнуивера–Берка как увеличение отрезка ординаты, тогда как отрезок абсциссы остается неизменным.
р>
Смешанное торможение
<р>
Смешанное ингибирование является более распространенным типом ингибирования, при котором снижение максимальной скорости (v) сопровождается изменением константы Михаэлиса (Km), обычно в сторону увеличения. Это проявится в изменении отрезка на графике Лайнуивера-Берка, где тяга к доллару обычно будет уменьшаться.
р>
Неконкурентное ингибирование
<р>
При неконкурентном ингибировании максимальная скорость (v) также уменьшится, но значение K/V станет меньше, и на графике Лайнуивера–Берка это проявится как увеличение отрезка ординаты, в то время как наклон останется неизменным, что указывает на то, что Субстрат Улучшенное сродство.
р>
Наказания за диаграммы Лайнуивера-Берка
<р>
Однако основным недостатком графика Лайнуивера–Берка является то, что он не может эффективно визуализировать экспериментальную ошибку. В частности, если ошибка равномерна по скорости (v), то ее обратная величина (1/v) будет изменяться в очень широком диапазоне. Например, в случае, когда v равно 1 ± 0,1, диапазон 1/v составляет 0,91–1,11, что близко к погрешности 20%. Когда v становится равным 10±0,1, диапазон 1/v составляет всего 0,0990–0,1001, а ошибка составляет всего 1%. Это оказывает большое влияние на точность расчета константы Михаэлиса (Км).
р>
Правильно взвешенные методы нелинейной регрессии значительно повысили точность, и эти методы стали широко доступны с распространением настольных компьютеров. р>
<р>
Кроме того, в исследовании отмечается, что, хотя Лайнуивер и Берк рассматривали этот вопрос в своей статье, современные исследования часто игнорируют рекомендованные ими весовые коэффициенты. В конечном итоге эти проблемы делают использование графиков Лайнуивера–Берка не лучшим выбором в биохимических исследованиях.
р>
<р>
В современных биохимических исследованиях ученые постепенно осознали, что будущее за использованием более точных методов анализа данных для выявления истинного лица динамики ферментов. Как вы считаете, следует ли нам полностью отказаться от этого проверенного временем инструмента исследований или попытаться устранить его недостатки, чтобы он мог лучше служить научным исследованиям?
р>