寫在前面

? ? 怎么說呢，這個系列就是把自己的homework拿出來曬一曬，也就是圖一樂丟人現(xiàn)眼一下，因為本人能力和知識范圍有限，難免會有錯誤，請諒解一下，也就是僅供參考。引文都有標(biāo)注，如果有侵權(quán)的可以聯(lián)系我。歡迎各位大佬多交流，提問題、指錯誤。要是能關(guān)注一波那就更好了！?

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 關(guān)于酶促動力學(xué)及其發(fā)展過程的思考

——Enzyme Kinetics, Past and Present閱讀心得

1 酶促動力學(xué)及其發(fā)展過程

1.1?酶促動力學(xué)

酶促動力學(xué)（Enzyme Kinetics）又稱酶促反應(yīng)動力學(xué)(kinetics of enzyme-catalyzed reactions)是研究酶促反應(yīng)速度及其影響因素的科學(xué)。這些因素主要包括酶的濃度、底物的濃度、pH、溫度、抑制劑和激活劑等。[1]

1.2?酶促動力學(xué)的發(fā)展

1.2.1米-曼氏方程

1913年Michaelis L.和Menten M.根據(jù)中間復(fù)合體學(xué)說提出了單底物酶促反應(yīng)的快速平衡模型或平衡態(tài)模型（equilibrium-state model），也稱為米-曼氏模型（Michaelis-Menten model）。在此模型中，酶E把底物S經(jīng)過兩步轉(zhuǎn)換成產(chǎn)物P。首先E和S結(jié)合，產(chǎn)生復(fù)合物ES，然后ES分解，產(chǎn)生P，并釋放E，這個模型可以描述成：

假設(shè)E和ES之間快速平衡，他們描述了酶的初始速率V，并推導(dǎo)出V和底物濃度[S]之間的特征雙曲線關(guān)系。

米-曼氏方程不僅量化了酶反應(yīng)的動力學(xué)，而且還為用Kcat和KM表征酶提供了一種實用的方法。高Kcat和低KM，或高Kcat/KM比率，是酶的有效性的指標(biāo)。1934年，Lineweaver和Burk重新修改了米-曼氏方程，既將原平衡態(tài)近似：d[S]/dt=0修改為d[ES]/dt=0以便于通過繪制1/V與1/[S]的對比圖來確定KM和kcat。這項工作被高度引用，但在信息時代，這種重組的意義并不那么深遠(yuǎn).在20世紀(jì)70年至80年代，當(dāng)停止流動和連續(xù)流動實驗允許研究達(dá)到穩(wěn)態(tài)的過程時。通過快速樣品混合和高時間分辨率監(jiān)測，可以解碼許多復(fù)雜的酶動力學(xué)方案，并測定許多酶中間體。[1-2]

1.2.2 單分子酶學(xué)

酶促動力學(xué)的另一個重大的實驗進展出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代單分子酶學(xué)通過在室溫下進行單分子熒光成像和單分子操縱使單分子酶學(xué)的研究成為可能。這類實驗的時間軌跡不能重復(fù)，但其統(tǒng)計特性是可重復(fù)的。

在過去的二十年里，單分子酶學(xué)的研究解釋對特定酶特別是分子馬達(dá)和核酸酶如何在分子水平上工作。也帶來了許多對所有酶都通用的理論。動態(tài)無序是這樣一種普遍現(xiàn)象。單個酶分子的kcat不是一個常數(shù)，而是表現(xiàn)出很大的變化。酶具有相互轉(zhuǎn)化的構(gòu)象狀態(tài)，每種構(gòu)象狀態(tài)都有不同的kcat。對于傳統(tǒng)中的米-曼氏方程，單分子實驗表明，酶反應(yīng)的隨機等待時間呈現(xiàn)指數(shù)上升后指數(shù)下降的分布，但有實驗證明米-曼氏方程方程仍適用于單分子水平。[2]

2 思考與展望

隨著生物信息學(xué)的興起，酶促反應(yīng)動力學(xué)也隨之蓬勃發(fā)展，更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)處理與更精細(xì)的測量技術(shù)使得酶促反應(yīng)方程不斷完善細(xì)化。我們或許可以同其它預(yù)測擬合模型一樣開發(fā)出一套更靈敏精細(xì)的適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的算法方程，實時追蹤處理酶促反應(yīng)，以此彌補實驗分辨率不足的影響。此外，目前大部分酶促反應(yīng)實驗大都在體外進行，而在胞內(nèi)更加復(fù)雜的環(huán)境下怎么保證單分子熒光基團不會淬滅，如何在胞內(nèi)實時追蹤熒光變化，怎么使特定的酶帶上熒光探針，都是未來亟待解決的問題。[3]

生物化學(xué)反應(yīng)絕大多數(shù)都是建立在酶的調(diào)控之上，所以對酶的動力學(xué)的研究對人類更好地理解生命活動有著極為關(guān)鍵的作用，有助于尋找最有利的反應(yīng)條件，以最大限度地發(fā)揮酶催化反應(yīng)的高效率；有助于了解酶在代謝中的作用或某些藥物作用的機理等，對它的研究具有重要的理論意義和實踐意義，隨著生物信息學(xué)與分子生物學(xué)與之交叉發(fā)展，酶促動力學(xué)的理論發(fā)展將不斷深入，應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒉粩嗤貙挕?/p>

參考文獻：

[1]?https://blog.csdn.net/ARPOSPF/article/details/121256726

[2]?Xie XS. Biochemistry. Enzyme kinetics, past and present. Science. 2013 Dec 20;342(6165):1457-9. doi: 10.1126/science.1248859. Erratum in: Science. 2014 Apr 25;344(6182):360. PMID: 24357307.

[3] ??XU Yan, SUN Le-le, GAO Yan-Jing, QIN Wei-Wei, PENG Tian-Huan, LI Di. Research Progresses in Single Molecule Enzymology. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2016, 44(9): 1437-1446. doi: 10.11895/j.issn.0253-3820.160201

?

?