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競爭性抑制的隱藏細節：Lineweaver–Burk圖告訴我們什麼？
在生物化學中，Lineweaver–Burk圖（或稱雙倒數圖）是酶動力學中Michaelis–Menten方程的一種圖形表示，最早由Hans Lineweaver與Dean Burk於1934年描述。儘管歷史上該圖被廣泛用於評估酶的動力學參數，但它的數據誤差結構扭曲，並不是確定酶動力學參數的最佳工具。目前，採用非線性回歸的方法更加準確，並已隨著桌上型電腦的普及而變得更為可及。
Lineweaver–Burk圖的定義
Lineweaver–Burk圖源自Michaelis–Menten方程的轉換。這個方程表達了酶速率v與底物濃度a之間的關係，涉及兩個參數：V（極限速率）和Km（米氏常數）。通過對該方程雙方取倒數，結果形成一條直線。這條直線的縱截距為1/V，橫截距為-1/Km，而斜率則為Km/V。
應用
當用於確定酶抑制類型時，Lineweaver–Burk圖可以區分出競爭性、純非競爭性及非競爭性抑制劑。不同模式的抑制可以與未受抑制的反應相對比。
競爭性抑制不會影響V的表觀值，但會增加Km的表觀值，降低底物親和力。
競爭性抑制
競爭性抑制的特點在於，抑制劑與底物競爭酶的結合位點。因此在該情況下，V的表觀值不會受到影響，而Km會升高，這意味著酶與底物之間的親和力下降。圖中可以看到，抑制酶在橫截距上的值會大於未受抑制的酶。
純非競爭性抑制
在純非競爭性抑制中，V的表觀值會降低，而Km則不受影響。在Lineweaver–Burk圖中，這表現為縱截距增加，但橫截距保持不變，顯示出底物親和力沒有受到影響。
混合抑制
純非競爭性抑制實際上非常罕見，混合抑制則更為常見。在混合抑制下，V的表觀值會下降，而Km的值通常會增加，這表明底物的親和力通常會隨之減少。許多學者在此方面與Cleland的觀點保持一致，識別混合抑制的影響。
非競爭性抑制
在非競爭性抑制的情況下，V的表觀值會降低，而Km的值不會改變。這在圖中表現為縱截距增加，但斜率不變，底物親和力反而會提高，Km的表觀值會降低。
Shortcomings
Lineweaver–Burk圖在可視化實驗誤差方面表現不佳。特別是，如果速率v的誤差具有均勻的標準誤差，那麼1/v的誤差範圍將會非常廣泛。Lineweaver與Burk對此問題有所意識，並在實驗上調查誤差分佈，最終決定使用適當的加權來進行擬合。然而，這一方面在引用"Lineweaver和Burk的方法"的人中幾乎被普遍忽略。
結論
Lineweaver–Burk圖在生物化學中提供了一種有效的方式來分析酶動力學，然而其局限性亦不容忽視。在當前技術環境下，正確的非線性回歸方法顯示出其優越性。隨著生物化學研究的進一步發展，這些工具是否能夠找到更精確的應用方式呢?
