How can we distinguish positive cooperativity from auto-catalysis in enzyme kinetics?
在酶动力学文献中存在涉及催化速率与（初始）底物浓度的不同图形图，以估计反应常数。但是，这些标准图中没有一个可以明确区分速率增强的两个重要机制：寡聚酶的活性位点之间的正协同性和具有单个活性位点的酶的中间复合物的自催化。我们在这里通过为后者提供一个很好的线性图来实现这种区别。重要的是，为了完成这项任务，除了作为底物浓度的函数的稳态速率之外，不需要额外的信息。
2017-08-30 physics.chem-ph
Single-enzyme kinetics with branched pathways: exact theory and series expansion
通过单一酶将底物催化转化为产物的连续轮次的进程的特征在于周转时间的分布。建立这种分布对底物浓度[S]的依赖性的最一般形式是单分子酶学中的基本挑战之一。分子马达在其轨道上连续位置的停留时间的分布是一个类似的量。我们推导出[ATP]依赖的前两个时刻的停留时间分布的电机，催化水解ATP绘制输入能量的近似级数展开。我们的结果与分支途径的马达和线性酶途径的相应的表达之前报道的比较提供了深入了解分支的影响。这样的洞察力可能有助于发现这些基本分布的[S]依赖性的最一般形式。
2014-12-10 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.chem-ph
Enzyme kinetics: A note on negative reaction constants in Lineweaver-Burk plots
传统的米氏酶动力学中的反应常数通常通过线性Lineweaver-Burk图来确定。虽然这样的图表有时很好地实现了这一目标，但最好是进行一些数值测试，以评估所使用的数据集的质量，从而提供更可靠的测量所寻求的数量，并提供适当的误差估计。在这种情况下，我们特别强调了负反应常数的情况，并探讨了这种奇怪发现的起源。
2017-10-23 physics.chem-ph
Questioning the reliability of estimates of enzyme inhibitor constant: Case of competitive inhibition
动力学参数的可靠性是理解细胞系统内酶动力学的关键。本研究提出了使用Lineweaver-Burk图估计K（M），V（max）和K（I）等参数时需要反思的一些注意事项。IC（50）的质量也需要彻底的重新研究，因为它与K（I）和K（M）值直接相关。稳态和非稳态条件下的抑制动力学进行了研究，估计参数的误差与实际值进行比较，以解决其充分性的问题。
2016-10-18 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.MN
Waiting Cycle Times and Generalized Haldane Equality in the Steady-state Cycle Kinetics of Single Enzymes
酶动力学是循环的。详细研究了一种更符合实际的Michaelis-Menten动力学可逆三步机理，定义了三种等待周期时间$T$、$T_{+}$、$T_{-}$。结果表明，平均等待循环时间$<T>$、$<T_{+}>$和$<T_{-}>$分别是稳态循环流量$J^{ss}$、前向稳态循环流量$J^{ss}_{+}$和后向稳态循环流量$J^{ss}_{-}$的倒数.我们还证明了以$T_{+}<T_{-}$为条件的$T_{+}$的分布与以$T_{-}<T_{+}$为条件的$T_{-}$的分布是一致的，这被称为广义Haldom等式.因此，以$T_{+}<T_{-}$为条件的$T_{+}$的平均等待周期时间（$<T_{+}| T_{+}<T_{-}>$）和以$T_{-}<T_{+}$为条件的$T_{-}$的平均等待周期时间（$<T_{-}| T_{-}<T_{+} >$）都与$<T>$相同。此外，还定义和讨论了前向和后向步进概率$p^{+},p^{-}$，特别是它们与循环通量和等待循环时间的关系。此外，我们将同样的结果推广到$n$ -步循环，最后，实验和理论基础上的证据也包括在内。
2009-04-15 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph
Stochastic Modeling of Single Molecule Michaelis Menten Kinetics
我们开发了一个一般的形式主义的单酶动力学在二维底物扩散随机在一个正方形晶格中存在的障碍。该模型的动力学可以有效地解耦为两个随机过程，（a）底物到达酶位点的时间间隔波动和（b）酶反应发生在该网站随机。我们认为，到达时间的分布是一个两个参数的函数指定的基板和无序密度，它正确地再现从蒙特卡罗模拟单酶动力学的二维分布，无论是在存在和不存在的障碍，周转时间。解耦的动力学模型是简单的实现和通用的足够来描述正常和异常的基板扩散。这也表明，底物在单酶系统中的扩散可以解释在最近的实验中观察到的周转时间的不同分布。
2009-01-19 physics.bio-ph physics.chem-ph
Exact and approximate solutions for a century-old problem: A general treatment of Henri-Michaelis-Menten enzyme kinetics
对Henri-Michaelis-Menten（HMM）酶动力学提出了不同的看法。在本文的第一部分中，介绍了一个简化但有用的描述，强调了催化过程的循环性质。初始瞬态阶段后的衬底浓度的时间依赖性是在一个简单的方式，免除被称为准稳态近似的数学技术。在论文的第二部分中，得到了HMM动力学的精确一维公式。整个问题被浓缩在一个单一的一个变量的发展方程，这是一个二阶非线性微分方程，和控制参数被减少到三个无量纲量：酶效率，底物减少的初始浓度，酶减少的初始浓度。HMM动力学的精确解作为一组Maclaurin级数得到。从同一个方程，一些近似的解决方案，一些已知的，一些新的，是在一个系统的方式，允许精确评估各自的近似水平和有效性条件。推导的演化方程也被证明是非常适合的数值计算的所有物种的浓度作为时间的函数为任何给定的参数组合。
2009-05-06 physics.chem-ph physics.comp-ph
Comments on Nonrenewal Statistics in the Catalytic Activity of Enzyme Molecules at Mesoscopic Concentrations
众所周知，在酶动力学中，Michaelis-Menten（MM）方程仅适用于稳态酶。我们表明，在以前的工作中得到的结果[物理。107，218301（2011）]与MM方程不一致，不是因为作者认为酶系统处于介观浓度，而是因为他们认为酶系统处于非稳态。底物浓度依赖的平均周转时间是，事实上，在稳定状态下的MM方程一致，无论系统中的酶的数量。
2017-03-13 physics.bio-ph physics.chem-ph
Auditing Haldane Consistency in Reversible Enzyme Kinetics: A Curated Two-Sided Backbone and a Labeled Fold-Error Benchmark
Recognition Physics Institute（识别物理研究所）
研究通过霍尔丹关系审核可逆酶动力学常数，用互易成本作为校准对称报告尺度，应用于示范集并构建双边主干，还通过半合成基准量化可检测性，贡献包括生化整理、可重复工作流程及折叠误差校准。
2026-07-07 physics.bio-ph physics.chem-ph
Enzyme Kinetics: A critique of the quasi-steady-state approximation
标准的二步催化反应模型在不同的近似水平上进行了理论分析。的主要目的是检查准稳态近似的有效性，因此出现的米氏动力学，与各种底物酶的比例。但是，结论各不相同。在这里，我们解决所需的一组耦合非线性微分方程调用一组新的无量纲变量。通过幂级数法辅助Pade逼近得到近似解。该计划的工作非常成功，在提供初始动力学至少到任何稳定状态的存在可以检查的区域。提出了其有效性的几个条件，并对调查结果进行了测试。除了复杂的时间配置文件的基板和产品进行了分析，以进一步了解上述近似的合法性。最近的一些意见，如反应物平稳近似和不同的时标的概念进行了重新审视。准稳态近似的签名也很好地检测到以下三角形图中的各种减少的浓度曲线。米氏动力学的出现条件进行审查，并强调如何可以得到的反应常数，即使在没有任何稳定状态。
2013-05-04 physics.chem-ph
Stochastic enzyme kinetics and the quasi-steady-state reductions: Application of the slow scale linear noise approximation à la Fenichel
线性噪声近似模型的随机波动从平均场模型的化学反应，展开附近的热力学极限。具体地说，波动服从线性朗之万方程直到$Ω^{-1/2}$阶，其中$Ω$是化学系统的大小（通常是体积）。在不同的时间尺度的存在下，线性噪声近似允许称为\textit{slow scale}线性噪声近似（ssLNA）的准稳态降低。奇怪的是，文献中报道的ssLNA略有不同。报道的ssLNA的差异在于推导的数学核心。在这项工作中，我们直接从几何奇异摄动理论推导出ssLNA，并解释了文献中不同ssLNA的起源。此外，我们讨论了正常双曲性的损失，我们扩展的ssLNA来自几何奇摄动理论的非经典奇摄动问题。在这样做的时候，我们反驳了一个普遍接受的资格的有效性随机准稳态近似的米氏-Menten反应机制。
2022-06-07 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph q-bio.QM
Thermodynamic validity criterion for the irreversible Michaelis-Menten equation
酶动力学通常由不可逆的Michaelis-Menten（MM）方程表征。然而，在开放的化学反应网络，如代谢途径，这种方法可能会导致显着的动力学和热力学不一致。基于非平衡化学热力学的最新发展，我们提出了一个完全用酶催化反应的平衡常数表示的有效性判据。当满足时，它保证了不可逆MM方程产生动力学和热力学数据的能力，这些数据在合理的浓度范围内是定量可靠的。因此，我们的有效性标准是一个宝贵的工具，以确保可靠的动力学和热力学建模的途径。我们还表明，它正确地识别糖酵解和克雷布斯循环中所谓的不可逆酶促反应。
2020-06-11 physics.bio-ph physics.chem-ph
Comment on "Relative Diffusivities of Bound and Unbound Protein Can Control Chemotactic Directionality''
这是对最近在朗缪尔发表的一篇论文的评论：曼达尔，N。S.的; Sen，A.结合和未结合蛋白质的相对扩散率可以控制趋化方向性。Langmuir 2021，PMID：34647749 [arXiv：2103.13469]。在这项研究中，Mandal和Sen声称提出了一个新的动力学模型来分析酶分子响应于其底物梯度的定向运动，并推测新的预测是，当底物结合酶的扩散率低于未结合酶的扩散率时，以及当底物结合的酶的扩散率高于未结合的酶的扩散率时沿底物梯度向下移动。他们发展了这个理论方案，提出了一种替代我们以前发表的理论框架[Agudo-Canalejo，J.; Illien，P.;戈勒斯塔尼安河电泳和增强扩散竞争酶的趋化性。Nano Lett. 2018，18，2711-2717; arXiv：2104.02394]。我们证明，尽管他们声称，他们所提出的是完全相同的理论，我们的工作，因此，我们得出结论，他们的新颖性索赔是未经证实的。
2021-10-25 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.chem-ph
On the anti-quasi-steady-state conditions of enzyme kinetics
从理论和实验设计的角度来看，不可逆Michaelis-Menten反应机制的准稳态还原都是令人感兴趣的。一些出版物已致力于扩大参数范围，减少是可能的，通过改进的充分条件。在本说明中，我们补充这些结果展示当地的条件，排除准稳态减少（反准稳态），在经典以及在更广泛的意义上。为此，需要获得必要（而不是充分）条件，并确定这些条件不成立的参数区域。特别是，我们明确地描述参数区域，没有准稳态减少（在任何意义上）是适用的（反准稳态条件），我们还表明-在一个定义明确的意义上-这些参数区域是小的。从另一个角度，我们得到了局部条件的标准或总的准稳态的准确性。也许令人惊讶的是，我们的条件不涉及初始底物。
2022-06-10 math.DS physics.chem-ph q-bio.QM
Michaelis-Menten dynamics in protein subnetworks
为了理解复杂系统的行为，通常需要使用描述子网络动态的模型。以前已经建立使用投影方法，这样的子网络动力学一般涉及过去的记忆，记忆功能可以明确地计算由一元和二元反应的生化反应网络。然而，许多已建立的网络模型也涉及Michaelis-Menten动力学，以描述例如酶反应。我们表明，子网络动态的投影方法可以扩展到此类网络，从而显着扩大其适用范围。为了得到扩展，我们构建了一个更大的网络，明确地表示酶和酶复合物，获得投影方程，并最终采取快速酶反应的极限，给出了Michaelis-Menten动力学。关键的一点是，这个极限可以取为封闭形式。其结果是一个简单的程序，允许一个子网络动力学的描述，包括记忆功能，直接从任何给定的网络的一元，二元和Michaelis-Menten反应。数值试验表明，这种封闭形式的酶消除给出了一个更准确的描述的子网络的动力学比简单的方法，明确表示酶，也是更有效的计算。
2016-05-29 physics.chem-ph q-bio.MN q-bio.QM
Reversible Target-Binding Kinetics of Multiple Impatient Particles
某些生化反应只能在足够数量的颗粒结合到特定的目标区域（如酶或蛋白质传感器）后才能触发。我们研究了反应时间的分布，即，第一个实例是所有独立扩散的粒子都与目标结合。当每个粒子不可逆地结合时，这相当于最慢（最后）粒子的首次通过时间。反过来，与靶标的可逆结合使问题更具挑战性，并极大地改变了反应时间的分布。我们导出了该问题的精确解，并研究了反应时间概率密度的短时和长时渐近行为。我们还分析了平均反应时间如何依赖于解结合率和粒子数。我们的精确和渐近解相比，蒙特卡罗模拟。
2022-02-03 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.chem-ph
Transients generate memory and break hyperbolicity in stochastic enzymatic networks
催化速率对底物浓度的双曲线依赖性是酶动力学中的经典结果，由著名的Michaelis-Menten方程量化。这种关系在不同的化学和生物学背景下的普遍存在，最近已经合理化的确定性反应网络的图论分析。然而，实验已经揭示，“分子噪声”--分子尺度上的内在随机性--导致与经典结果的显著偏差，并导致意想不到的效应，如“分子记忆”，即，营业额事件之间的统计独立性的崩溃。在这里，我们表明，通过一种新的分析方法，记忆和非双曲性有一个共同的来源，在一个初始的，可观察到的长，瞬态特有的随机反应网络的多个酶。单一酶的网络不允许这样的瞬变。瞬态产量，渐近，到一个稳定的状态，记忆消失和双曲恢复。我们提出了新的统计措施，定义在周转时间，以区分瞬态和稳态，并将这些实验数据从一个具有里程碑意义的实验，首先观察到分子记忆在一个单一的酶与多个结合位点。我们的研究表明，在分子水平上的催化与一个以上的酶总是包含一个非经典的制度，并提供了洞察如何达到经典的限制。
2020-10-02 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.BM
Relaxation to statistical equilibrium in stochastic Michaelis-Menten kinetics
本文研究了随机 Michaelis-Menten 网络中的统计平衡弛豫过程，通过将网络分解为可逆与不可逆子网络并精确求解化学主方程，利用新的统计测度详细表征了弛豫阶段，为经典结果提供了更广阔的分子视角。
2024-09-27 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.BM
Universal thermodynamic bounds on the Fano factor of discriminatory networks with unidirectional transitions
该研究基于热力学不确定性关系推导了含不可逆催化步骤的生化判别网络Fano因子的普适下界，可通过选择跃迁构建可调界族，经三类网络验证该界紧致性良好。
2023-12-02 cond-mat.stat-mech physics.chem-ph
First-Passage Time Fluctuation Theorem and Thermodynamic Bound in Cooperative Biomolecular Networks
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
该研究针对合作生物分子网络推导了首通时间涨落定理，得到了动力学分支比的热力学边界，为关联动态测量与非平衡热力学提供了新洞见。
2026-08-18 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.MN
Model-order reduction of biochemical reaction networks
University of Groningen（格罗宁根大学）；Universitair Medisch Centrum Groningen（格罗宁根大学医学中心）
提出一种基于加权拉普拉斯矩阵Kron约简的通用酶动力学化学反应网络模型降阶方法，并在酵母糖酵解模型中验证了降阶模型对关键代谢物瞬态行为的良好保持。
2012-12-11 cs.SE cs.SY eess.SY
