Michaelis-Menten at 100 and allosterism at 50: driving molecular motors in a hailstorm with noisy ATPase engines and allosteric transmission
细胞骨架马达蛋白通过催化ATP水解转化输入的化学能在丝状轨道上移动。ATP酶位点类似于发动机，ATP的水解类似于化学燃料的燃烧。此外，电动机的一部分的功能作用类似于由轴、齿轮、离合器等组成的汽车的传动系统。发动机的操作本质上是“嘈杂的”，电动机在水介质中面临分子“冰雹”。在这篇纪念文章中，我们庆祝Michaelis和Menten 1913年具有里程碑意义的论文发表一百周年以及Monod等人发表五十周年。的经典论文，1963年通过强调其相关性，在解释运作机制的引擎和传输系统，分别细胞骨架马达。
2017-05-30 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.SC
Analysis of noise-induced bistability in Michaelis Menten single-step enzymatic cycle
在本文中，我们研究了噪声诱导的双稳态在一个特定的电路，具有许多生物学意义，即一个单步酶循环描述的米氏方程与准稳态假设。我们研究了系统的主方程形式主义，并与福克-普朗克连续近似，其特征的条件下，连续的方法是一个很好的近似精确的离散模型。对这两种情况下的平稳分布的分析表明，双峰性在这样的系统中不可能发生。我们讨论了额外的要求可以产生随机双峰，通过耦合系统与化学反应，涉及酶的生产和营业额。这个扩展的系统只在特定的参数窗口中显示了依赖于所涉及的分子数量的行为，提供了关于哪个应该是可行的系统大小的提示，以便这种现象可以在实际的生物系统中被利用。
2011-07-22 physics.bio-ph q-bio.MN
A generalized Michaelis-Menten equation in protein synthesis: effects of mis-charged cognate tRNA and mis-reading of codon
蛋白质一级结构中氨基酸单体的序列由模板信使RNA（mRNA）上相应的密码子序列（核酸单体三联体）决定。蛋白质的聚合，通过连续的氨基酸单体的结合，是由一种称为核糖体的分子机器进行的。我们开发了一个随机动力学模型，捕获的可能性，误读的mRNA密码子和先验的tRNA的错误充电。通过分析和数值方法的结合，我们得到了在这个数学模型中，连续氨基酸在生长蛋白质中掺入所需时间的分布。新生蛋白质的平均延伸速率的相应精确分析表达式是酶促反应平均速率的{ \it Michaelis-Menten公式}的“生物学动机”推广。我们在这里报告的这个广义的Michaelis-Menten式（以及其他一些量的精确解析表达式）显示了与四种不同类型的tRNA的选择相对应的四种不同分支途径的相互作用。
2017-06-01 physics.bio-ph q-bio.QM q-bio.SC
The Michaelis-Menten reaction scheme as a unified approach towards the optimal restart problem
我们研究的影响，重新启动，并重试，一个通用的进程的平均完成时间。这样做的需要出现在科学的各个分支，我们表明，它可以自然地解决利用米氏和Menten的经典反应计划。停止一个过程，只是为了重新开始，可能会延长，保持不变，甚至缩短完成所需的时间。在这里，我们感兴趣的是最佳重新启动问题，即，在寻找一个重新启动率，使一个过程的平均完成时间最小。我们推导出这个问题的控制方程，并表明它是完全可解的情况下，特别感兴趣的。然后，我们继续发现制度，在该问题的解决方案采取普遍的，独立的细节，形式，进一步产生最佳的比例律。我们开发的形式主义，并获得的结果，可以利用时，优化随机搜索过程和随机计算机算法。还指出并讨论了与动态校对的直接联系。
2015-11-24 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Intermediate time scale in the first product formation time distribution of Michaelis-Menten kinetics with inhibitors
Universidade Federal de Sergipe（塞尔希培联邦大学）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
本文研究了抑制剂对米氏动力学中产物形成时间分布的影响，通过福克空间形式主义重新表述主方程，发现存在新的中间时间尺度，揭示了抑制剂引入后新路径对反应行为的影响。
2025-08-01 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.bio-ph
Enlightening the blind spot of the Michaelis-Menten rate law: The role of relaxation dynamics in molecular complex formation
本文系统扩展有效时滞方案，研究分子复合物形成中弛豫动力学的作用，发现其不仅引入时间延迟，还降低复合物浓度振荡幅度，二者共同塑造昼夜节律等时间变化生物分子过程。
2024-11-22 physics.bio-ph q-bio.BM q-bio.MN
Phenomenological analysis of ATP dependence of motor protein
在这项研究中，通过进行性运动蛋白，包括传统的驱动蛋白，细胞质动力蛋白和肌球蛋白V的速度-力数据的现象学比较，我们发现，两个不同的ATP浓度的运动速度之间的比率几乎是不变的任何亚失速，超失速或负的外部负载。因此，马达的速度可以很好地近似为Michaelis-Menten式$V=\atp k(F)L/(\atp +K_M)$，其中$L$为步长，而$k(F)$为饱和ATP溶液中马达运动的一个机械化学循环的依赖于外部负荷的速率，该速率与$F$有关。亚失速、超失速和负外载荷下的Michaelis-Menten常数$K_M$的差异表明，尽管$k(F)$作为$F$的函数的表达可能对于任何外载荷$F$都是不变的，但这三种情况下发动机头部的ATP分子亲和力不同。通过拟合最近的实验数据，验证了这类Michaelis-Menten公式。
2011-08-09 math-ph math.MP physics.bio-ph
Emergence of Dynamic Cooperativity in the Stochastic Kinetics of Fluctuating Enzymes
单体酶的动态协同性的特点是在一个非米氏动力学行为。后者被认为与包括由于酶促构象波动引起的多个反应途径的机制有关。单分子荧光光谱学的最新进展为波动酶催化反应的可能机制提供了新的基本见解。在这里，我们提出了一个自下而上的方法来了解酶周转动力学在生理相关的介观浓度通知机制提取单分子随机轨迹。随机的方法，在这里提出的，显示了出现的动态协同性的Michaelis-Menten（MM）动力学的减慢，导致负协同性。对于较少的酶，动态协同出现由于酶的构象波动和分子离散性的综合影响。然而，在酶的数量的增加，抑制酶的构象波动的影响，使动态协同性出现仅仅是由于反应物种的数量的离散变化。这些结果证实了基于平行途径MM机制的波动酶的周转动力学随着酶数目的增加而切换到单途径MM机制。对于大的酶数，收敛到精确的MM方程发生在非常高的底物浓度的限制，作为随机动力学接近确定性行为。
2016-08-11 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.SC
Non-renewal statistics in the catalytic activity of enzyme molecules at mesoscopic concentrations
最近的荧光光谱测量单酶动力学表明，酶的周转形成一个更新的随机过程，其中周转之间的平均等待时间的倒数遵循Michaelis-Menten方程。然而，在典型的生理条件下，成千上万的酶在催化成千上万的底物中反应。我们研究酶动力学在这些生理相关的条件下，通过主方程，包括随机性和分子离散性。从主方程的精确解，我们发现，等待时间既不是独立的，也不是同分布的，这意味着酶周转形成一个非更新的随机过程。平均等待时间的倒数显示出与Michaelis-Menten方程的强烈偏离。连续失误之间的等待时间是反相关的，其中短间隔更有可能跟随长间隔，反之亦然。相关性持续超过连续的营业额表明，多尺度波动支配酶动力学。
2011-10-27 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.QM
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
Enzyme kinetics at the molecular level
著名的Michaelis-Menten（MM）表达式提供了酶催化速率和底物浓度之间的基本关系。然而，这种经典表达的有效性仅限于酶和底物的宏观量，因此仅限于波动可忽略不计的过程。最近的实验已经测量了催化速率的波动，揭示了MM方程，虽然对批量有效，但在分子水平上不服从。在这篇迷你评论中，我们展示了新的催化速率波动的统计测量如何识别MM方程总是被违反的制度。这种制度，其特点是酶的周转时间之间的相关性，是一个单一的酶和不可观察的短的经典极限。
2019-05-08 physics.bio-ph physics.chem-ph
Asymmetric enzyme kinetics of F1-ATPase induced by rotation-assisted substrate binding
本文通过实验与理论模型揭示F1-ATPase在ATP合成与水解中呈现不对称动力学，提出旋转辅助底物结合机制解释低浓度下合成速率维持现象，为理解其调控机制提供新见解。
2025-05-21 physics.bio-ph
Macroscopic Kinetic Effect of Cell-to-Cell Variation in Biochemical Reactions
在相同的环境条件下，遗传上相同的细胞可以显示出蛋白质拷贝数的强烈变化，这是由于个体细胞中固有的随机事件。在这里，我们开发了一个理论框架，以解决酶丰度的变化如何影响在细胞群体内观察到的代谢反应的集体动力学。在细胞群体水平上测量的动力学参数被证明是系统偏离单细胞，即使在均匀参数的群体。由于这些考虑，Michaelis-Menten动力学甚至可能不适合应用于群体水平。我们的研究结果阐明了体内和体外动力学之间的差异的一个新的起源，并提供了潜在的效用，分析单细胞代谢组学数据。
2010-04-08 physics.bio-ph q-bio.MN q-bio.SC
Reaction kinetics of membrane receptors: a spatial modeling approach
本文通过均质化细胞膜建立空间模型，推导四种相互作用场景下稳态分子流入速率的解析表达式，并修正经典充分混合理论，揭示其在某些生物物理参数区间内显著高估反应速率的问题。
2025-01-23 physics.bio-ph q-bio.QM
Thermodynamic bounds on ultrasensitivity in covalent switching
本文利用时间尺度分离的线性框架，以化学势差为参量，为任意酶机制和速率常数下的共价修饰开关性能建立了紧致热力学界限，揭示了共价开关的基本物理约束。
2022-11-18 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.MN
General Chemical Reaction Network Theory for Olfactory Sensing Based on G-Protein-Coupled Receptors : Elucidation of Odorant Mixture Effects and Agonist-Synergist Threshold
提出一种适用于一般气味混合物和任意数量嗅觉受体的通用化学反应网络理论，定义气味活性向量并简化为米氏形式，定量描述抑制、遮蔽、协同等混合物效应。
2023-09-05 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.MN
Numerical integration methods for large-scale biophysical simulations
生物物理系统的模拟不可避免地包括对应于常微分方程的时间积分的步骤。这些方程通常与分子种类的合成和破坏中的酶作用以及分子进出细胞或细胞区室的转运的调节有关。酶的作用几乎总是用准稳态的米氏公式或其近亲希尔公式来模拟：这种描述导致方程系统可能是僵硬的，难以整合，并在模拟中提出了不寻常的计算挑战，其中平滑的进化被标志细胞生命的离散事件打断。这是一个数值模型（虚拟生物物理实验室- VBL）的情况下，我们正在开发模拟三维肿瘤细胞聚集体（球体）的生长。该计划必须是强大的和稳定的，并且必须能够接受频繁的变化，在基础理论模型：在这里，我们研究的适用性已知的集成方法，这种不寻常的情况下，我们描述的数值测试的结果在类似的情况下，发现在实际模拟。
2009-03-29 physics.bio-ph physics.comp-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
Particle-based simulation of non-elementary bimolecular kinetics
提出了一种在基于粒子的框架中直接模拟非基本双分子动力学的新方法，通过模拟第三种隐式反应物，无需模拟底层快速基本反应即可准确重现目标动力学，显著降低了计算成本，扩展了可模拟的反应网络类别。
2025-07-31 physics.bio-ph
