米氏方程

米氏方程

酶促反應的速度方程
米氏方程(Michaelis-Mentenequation)表示一個酶促反應的起始速度與底物濃度關系的速度方程。在酶促反應中,在低濃度底物情況下,反應相對于底物是一級反應(firstorderreaction);而當底物濃度處于中間範圍時,反應(相對于底物)是混合級反應(mixedorderreaction)。當底物濃度增加時,反應由一級反應向零級反應(zeroorderreaction)過渡。
    中文名:米氏方程 外文名:Michaelis-Menten equation 别名: 研究對象:酶促反應 類型:速度方程 别稱:米-曼式方程

介紹

v=Vmax×[S]/(Km+[S]),這個方程稱為Michaelis-Menten方程,是在假定存在一個穩态反應條件下推導出來的,其中Km值稱為米氏常數,Vmax是酶被底物飽和時的反應速度,[S]為底物濃度。由此可見Km值的物理意義為反應速度(v)達到1/2Vmax時的底物濃度(即Km=[S]),單位一般為mol/L,隻由酶的性質決定,而與酶的濃度無關。可用Km的值鑒别不同的酶。當底物濃度非常大時,反應速度接近于一個恒定值。

在曲線的這個區域,酶幾乎被底物飽和,反應相對于底物S是個零級反應。就是說再增加底物對反應速度沒有什麼影響。反應速度逐漸趨近的恒定值稱為最大反應速度Vmax。對于給定酶量的Vmax可以定義為處于飽和底物濃度的起始反應速度n。對于反應曲線的這個假一級反應區的速度方程可寫成一種等價形式:n(飽和時)=Vmax=k[E][S]0=k[E]total=kcat[ES]。速度常數k等于催化常數kcat,kcat是ES轉化為遊離的E和産物的速度常數。飽和時,所有的E都是以ES存在。方程(3.2)中還有另一個簡單的關系式:Vmax=kcat[E]total。從中得出:kcat=Vmax/[E]total。kcat的單位是s-1。催化常數可以衡量一個酶促反應的快慢。n米氏常數Km是酶促反應速度n為最大酶促反應速度值一半時的底物濃度。這可通過用[S]取代米氏方程中的Km證明,通過計算可得n=Vmax/2。

米氏方程更适合反硝化動力學拟合,最佳的米氏常數(Km)為35mg/kg;米氏最大速率常數(vmax)與一級動力學速率常數(K)具有顯著的相關性(r=0.96,P0.05)。

模型改進

1925年BriggsG.E.和HaldaneJ.B.S.對該模型提出了修正,但仍保留米-曼氏假設的後三點。他們用穩态模型(steady-statemodel)或稱Briggs-Haldane氏模型:代替了平衡态模型。對觀測初速率(即産物P尚未生成或很少生成時)來說,式中仍可忽略不計。所謂穩态是指反應進行不成的一段時間内(順便提及,幾毫秒内,這段時間的狀态稱為前穩态),系統中[ES]由零增加到一定值,在一定時間内雖然[S]和[P]在不斷變化,ES複合體也在不斷地生成和分解,但ES的生成速率與分解速率接近相等,[ES]基本保持不變。

參數意義

①當ν=Vmax/2時,Km=[S]。因此,Km等于酶促反應速度達最大值一半時的底物濃度。n②當k-1>>k+2時,Km=k-1/k+1=Ks。因此,Km可以反映酶與底物親和力的大小,即Km值越小,則酶與底物的親和力越大;反之,則越小。n③Km可用于判斷反應級數:當[S]<0.01Km時,ν=(Vmax/Km)[S],反應為一級反應,即反應速度與底物濃度成正比;當[S]>100Km時,ν=Vmax,反應為零級反應,即反應速度與底物濃度無關;當0.01Km<[S]<100Km時,反應處于零級反應和一級反應之間,為混合級反應。n④Km是酶的特征性常數:在一定條件下,某種酶的Km值是恒定的,因而可以通過測定不同酶(特别是一組同工酶)的Km值,來判斷是否為不同的酶。n⑤Km可用來判斷酶的最适底物:當酶有幾種不同的底物存在時,Km值最小者,為該酶的最适底物。n⑥Km可用來确定酶活性測定時所需的底物濃度:當[S]=10Km時,ν=91%Vmax,為最合适的測定酶活性所需的底物濃度。n⑦Vmax可用于酶的轉換數的計算:當酶的總濃度和最大速度已知時,可計算出酶的轉換數,即單位時間内每個酶分子催化底物轉變為産物的分子數。n⑷Km和Vmax的測定:主要采用Lineweaver-Burk雙倒數作圖法和Hanes作圖法。

雙倒數圖

常用的米氏方程轉換形式是Lineweaver-Burk方程,也稱為雙倒數方程。

使1/v對1/[S]作圖,可以獲得一條直線。從直線與x軸的截距可以得到1/Km的絕對值;而1/Vmax是直線與y軸的截距。雙倒數作圖直觀、容易理解,為酶抑制研究提供了易于識别的圖形。

缺點:底物濃度低時,坐标點集中于坐标左下方,使得誤差增大,往往偏離直線,Vm、Km無法精确定出。

解決方法:底物濃度配成1/[S]的濃度級差,而不是[S]的濃度極差,使點距離平均,再以最小二乘法線性回歸分析。

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