Кіріспе
Энзим кинетикасының графигі
Биохимияда Линевевер–Берк графигі (немесе қос өзара шама графигі) – 1934 жылы Ханс Линевевер және Дин Берк сипаттаған фермент кинетикасының Михаэлис–Ментен теңдеуінің графикалық бейнесі. Қос өзара шама графигі деректердің қателік құрылымын бұрмалайды, сондықтан ферменттердің кинетикалық параметрлерін анықтау үшін ең дәл құрал емес. Линевевер–Берк графигі тарихи түрде параметрлерді бағалау үшін қолданылғанмен, Михаэлис–Ментен теңдеуінің балама сызықтық түрлерімен бірге, мысалы, Ханес–Вульф графигі немесе Эди–Хофсти графигі сияқты, Михаэлис–Ментен теңдеуінің барлық сызықтық түрлерінен кинетикалық параметрлерді есептеу үшін бас тарту керек. Дұрыс салмақталған сызықты емес регрессия әдістері айтарлықтай дәл және үстелдік компьютерлердің кең қолжетімділігімен қауымға тарады.
Қолданбалар
Энзимдік ингибициялау түрін анықтау үшін Линевевер-Берк графигі бәсекелі, таза бәсекесіз және бәсекесіз емес ингибиторларды ажыратуға мүмкіндік береді. Ингибициялаудың әртүрлі түрлерін ингибицияланбаған реакциямен салыстыруға болады.
Бәсекелестікті тежеу
Көрінетін мәні бәсекелестік ингибиторлардың әсеріне өзгермейді. Сондықтан, бәсекелестік ингибиторлар ингибицияланбаған ферменттермен салыстырғанда ординатада бірдей қиылысқа ие. Бәсекелестік ингибиция көрінетін мәнін арттырады немесе субстратқа деген бейімділікті төмендетеді. Графикалық тұрғыдан алғанда, бұл ингибицияланған фермент абсциссада үлкен қиылысқа ие болып көрінеді.
Сапасыз бәсекелестікті тежеу
Таза бәсекелестік емес тежеу кезінде, көрінетін мән төмендейді. Бұл Lineweaver–Burk графигінде абсцисса қиылысына әсер етпейтін, ордината қиылысының артуы ретінде көрінеді, себебі таза бәсекелестік емес тежеу субстратқа деген жақындықты өзгерте алмайды.
Аралас ингибициялау
Таза бәсекелеспейтін тежелім сирек кездеседі, ал аралас тежелім әлдеқайда жиі кездеседі. Аралас тежелімде -нің көрінетін мәні төмендейді, ал -нің мәні өзгереді – көбінесе артады, яғни аралас тежелімде аффинитет көбінесе төмендейді. Клиланд таза бәсекелеспейтін тежелімнің практикада өте сирек кездесетінін, көбінесе протон мен кейбір металл иондарының әсерінен туындайтынын мойындады және бәсекелеспейтін тежелімді аралас деп қайта анықтады. Көптеген авторлар осы тұрғыдан оның пікірін қолдады, бірақ барлығы емес.
Бәсекелестікті тежеу
Бәсекеге қабілетсіз тежелімде, көрінетін мәні төмендейді, ал жоғарылайды. Бұл Lineweaver–Burk графигінде координата осіндегі қиылыстың ұлғаюымен, еңістің өзгермеуімен көрінеді. Бәсекеге қабілетсіз тежелімде субстратқа деген бейімділік артады, немесе көрінетін мәнін төмендетеді. Графикте бәсекеге қабілетсіз тежелімді тежегіштің әртүрлі концентрациялары үшін параллель түзулер арқылы анықтауға болады.
Кемшіліктер
Lineweaver–Burk графигі эксперименттік қателерді визуализациялауда нашар жұмыс істейді. Атап айтқанда, егер қателердің стандартты қателері біркелкі болса, онда олардың мәндері өте кең ауқымда өзгереді, бұл келесі мысалдан көрінеді:
Егер онда мәндердің ауқымы 0,91–1,11, шамамен 20% құрайды. Егер (бірдей стандартты ауытқу) онда мәндердің ауқымы 0,0990–0,1001, шамамен 1% құрайды. Lineweaver және Burk осы мәселенің бар екенін білген, және қателік таралуын эксперименттік жолмен зерттегеннен кейін, -нің стандартты ауытқуы біркелкі екенін анықтады. Олар осы мәселе бойынша көрнекті статистик В. Эдвардс Демингпен кеңесті. Оның кеңесіне сүйене отырып, олар өздерінің деректерін сәйкестендіру үшін салмақтарды қолданды. Олардың мақаласының осы аспектісі "Lineweaver және Burk әдісіне" сілтеме жасайтындардың көпшілігі тарапынан дерлік назарға алынбады. Төмен мәндерде өлшенген және осылайша үлкен мәндерге ие деректер, графиктердің оң жағындағы нүктелерге алып келеді және сызықтың еңісіне, соның ішінде мәніне үлкен әсер етеді.
If (same standard deviation) then the range of is 0.0990–0.1001, approximately 1%. Lineweaver and Burk were aware of this problem, and after investigating the error distribution experimentally, finding a uniform standard deviation in , they consulted the eminent statistician W. Edwards Deming. In the light of his advice they used weights of for fitting their This aspect of their paper has been almost universally ignored by people who refer to the "method of Lineweaver and Burk." The values measured at low , and hence large values of lead to points on the far right of the plot and have a large effect on the slope of the line, and thus in particular on the value of .