酶促反应动力学
酶动力学基本参数
米氏方程
1902 年 Victor Henri 提出了酶- 底物中间复合物学说,认为首先是酶 E 与底物 S 生成酶-底物 中间复合物 ES,然后 ES 分解生成产物 P 和游离的酶。
\[ \ce{E + S <=>[k_1][k_2] ES ->[k_3] E + P} \]
式中的 \(k_{1}\)、\(k_{2}\) 和 \(k_{3}\) 分别为各向反应的速率常数。
1902 年 Victor Henri 提出了酶- 底物中间复合物学说,认为首先是酶 E 与底物 S 生成酶-底物 中间复合物 ES,然后 ES 分解生成产物 P 和游离的酶。
\[ \ce{E + S <=>[k_1][k_2] ES ->[k_3] E + P} \]
式中的 \(k_{1}\)、\(k_{2}\) 和 \(k_{3}\) 分别为各向反应的速率常数。
Figure 1. 液相色谱柱
常见的 HPLC 色谱柱由不锈钢柱体和两端的筛板(frit),以及柱内填料组成。两端的筛板主要防止填充颗粒流失和色谱柱堵塞;对于分配色谱,填料通常以硅胶颗粒作为载体,在硅胶表面键合有固定相。
2025.05.11
基于目前个人对统计学的理解,做了一个假设检验方法选择的思维导图。目前仅是从采集的数据类型切入的,对于假设检验方法的选择应该还是比较直观易懂。
如果是从自变量和因变量角度来看,如单因素方差分析,可以看作分类数据自变量对定量数据因变量的影响,因此也就能将“回归相关”纳入到一个更大体系里。后面可能也出一版这样的思维导图。
统计学是关于数据资料的收集、整理、分析和推断的一门科学。它可分为描述统计学和推断统计学两大类。
描述统计学是研究数据收集、处理、描述及可视化的统计学方法,其内容包括如何取得研究所需要的数据,如何用图表形式对数据进行处理和展示,如何通过对数据的综合、概括与分析,得出所关心的数据特征。如果在研究中可以得到整个总体的数据,那么描述统计学就足够了。
但是,实际中往往只能得到总体的一小部分(称为样本),这就需要通过这些样本的有限的样本信息来推断有关总体特征,这就是推断统计学的研究领域,又分为参数估计和假设检验。
血球计数板用优质厚玻璃制成,通过 H 形凹槽分为两个相同的计数池。每个计数池的两侧都有一个支持柱,上面覆盖着特制的盖玻片,形成高度为 0.10 mm 的计数池。
计数池内划分为长和宽各为 3 mm 的方格,总共分为 9 个大方格。每个大格面积为 1.0 mm,体积为 0.1 mm3,即一个大方格的体积是 0.1 μL。
| 试剂 | 用量 | 终浓度 |
|---|---|---|
| 10X Tris-甘氨酸缓冲液 | 100 mL | 1X |
| 甲醇 | 200 mL | 20% (V/V) |
| 去离子水 | to 1000 mL |
甲醇能减少凝胶的膨胀并提高蛋白质与硝酸纤维素膜的结合效率。转膜效率受以下因素影响:电泳缓冲液中是否存在 SDS、转膜缓冲液的 pH 及转膜前凝胶中的蛋白质是否已染色。为最大限度地提高转膜效率,SDS 的浓度不应超过 0.1%,转膜缓冲液 pH 必须 ≥8.0。
溴氯丙烷是一种可取的氯仿替代物,因为它毒性更小且不易挥发。此外,溴氯丙烷可以提供更好的液相分离,从而更好地从总 RNA 中去除基因组 DNA,获得更纯的 RNA。