Regressão Linear Computação – 2º Semestre 2011/2012 Caso de Estudo Cinética Enzimática 30 Abril 2012 Regressão Linear 2 Cinética Enzimática Os enzimas actuam como catalisadores que aceleram as reacções químicas nas células. Normalmente, convertem um químico, o substrato, noutro, o produto. A equação de Michaelis-Menten é frequentemente usada para descrever estas reações: vm [ S ] v ks [S ] em que v é a velocidade da reacção, vm a velocidade máxima, [S] a concentração do substrato e ks uma constante (meia saturação) Um modelo alternativo é a equação de Michaelis-Menten de segunda ordem: v [ S ]2 v 30 Abril 2012 m k s2 [ S ]2 Regressão Linear 3 Cinética Enzimática A figura ilustra a relação entre a velocidade e a concentração de substrato prevista por ambos os modelos: 30 Abril 2012 Regressão Linear 4 Cinética Enzimática Problema: Usar regressão linear nas versões linearizadas dos modelos anteriores para o ajuste dos seguintes dados: Solução (modelo 1): v [S ] Linearizar o modelo: v m ks [S ] Determinar a recta: 1 1 ks 1 v vm vm [ S ] >> S=[1.3 1.8 3 4.5 6 8 9]; >> v=[0.07 0.13 0.22 0.275 0.335 0.35 0.36]; >> [a,r2]=linregr(1./S,1./v) a = 16.4022 0.1902 r2 = 0.9344 30 Abril 2012 Regressão Linear 5 Cinética Enzimática vm [ S ] Solução (modelo 1): ks [S ] Calcular os coeficientes do modelo: v 1 1 ks 1 v vm vm [ S ] >> vm=1/a(2) vm = 5.2570 >> ks=vm*a(1) ks = 86.2260 Resultado final: v 5.2570[ S ] 86.2260 [ S ] 30 Abril 2012 Regressão Linear 6 Cinética Enzimática Problema: Usar regressão linear nas versões linearizadas dos modelos anteriores para o ajuste dos seguintes dados: Solução (modelo 2): Linearizar o modelo: Determinar a recta: vm [ S ]2 1 1 k s2 1 v 2 2 ks [ S ] v vm vm [ S ]2 >> [a,r2]=linregr(1./S.^2,1./v) a = 19.3760 2.4492 r2 = 0.9929 30 Abril 2012 Regressão Linear 7 Cinética Enzimática Solução (modelo 2): Calcular os >> vm=1/a(2) coeficientes do modelo: vm [ S ]2 1 1 k s2 1 v 2 k s [ S ]2 v vm vm [ S ]2 vm = 0.4083 >> ks=sqrt(vm*a(1)) ks = 2.8127 Resultado final: 0.4083[ S ]2 v 7.911 [ S ]2 30 Abril 2012 Regressão Linear 8