• 제목/요약/키워드: Michaelis-Menten 이론

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Michaelis-Menten 모형의 모수의 불확실성에 대한 Maximin 타입의 강건 실험 (The Maximin Robust Design for the Uncertainty of Parameters of Michaelis-Menten Model)

  • 김영일;장대흥;이성백
    • 응용통계연구
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    • 제27권7호
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    • pp.1269-1278
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    • 2014
  • D-최적 실험은 실험의 이론적인 기초를 제공하는 이유로 비선형모형에 대해 실험설계 시 인기가 있지만 이러한 실험기준은 비선형인 경우 알려져 있지 않은 모수에 의존하는 모순적인 특징이 있다. 그러나 일부 비선형모형은 최적 실험이 비선형 모형의 일부 모수에만 의존하는 특징이 있는 부분비선형모형임 밝혀졌다. 일반적으로 비선형 모형인 경우는 maximin방법은 일반적으로 모수의 불확실성에 강건한 실험을 제공하지 못한다고 알려져 있으나 많은 부분비선형 모형인 경우 하나의 모수에만 최적실험이 의존하는 구조를 갖고 있어 최적실험의 구조를 밝히는데 매우 용이하다. 본 연구에서는 Michaelis-Menten 모형을 대상으로 모수의 불확실성에 대처하기 위한 maximin 방법을 D-최적 및 $D_s$-최적을 기준으로 살펴보았다.

갱신이론과 전산모사를 통한 비고전적 단일 효소 반응시간 분포와 고분자 특이 수송 현상의 정량적 이해

  • 김대현;정인춘;송상근;김지현;성재영
    • EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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    • 제4회(2015년)
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    • pp.24-31
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    • 2015
  • 효소는 생명 현상을 구현하는 단백질 촉매인데 그 동안 효소의 촉매 반응 속도는 Michaelis-Menten(MM) 모델로 대부분 설명되어 왔다. 그러나 MM 모델은 실험으로 측정된 단일 효소 반응시간의 확률분포 모양을 설명할 수 없다. MM 모델에 반응계수의 정적 무질서 개념을 도입한 효소 반응 모델도 기질 농도에 따라 변화하는 효소 반응시간의 통계적 요동을 설명하지 못한다. 우리는 단일 효소 반응시간의 통계적 요동이 기질에 따라 변화하는 양상을 설명하기 위해 효소 반응을 구성하는 개별 화학반응을 단순히 푸아송 과정이 아닌 갱신과정(renewal process)으로 확장한 효소 반응 모델을 제안한다. 우리는 이 단일 효소 반응 모델과 기질에 따른 효소 반응시간 분산 변화 데이터를 비교하여 효소-기질 복합체의 지속시간 분포를 간단한 형태로 얻어내었다. 또한, 이 정보를 토대로 전산모사를 수행하여 효소 반응시간의 확률분포를 얻어내고, 실제 실험 결과 및 기존 이론들과 비교하였다. 뿐만 아니라 단일 효소 반응시간의 확률분포를 연속 시간 임의의 보행자(continuous time random walker)의 대기시간 확률분포(waiting time distribution)로 대응하면, 평균 제곱 변위가 시간에 따라 단순히 증가 하지 않는 고분자의 특이 수송(anomalous diffusion) 현상도 정량적으로 설명할 수 있었다.

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고정화 미생물의 기질 유효 확산 (Effective Diffusivity of Substrate of an Immobilized Microorganism in Ca- Alginate Gels)

  • 김광;선우양일;박승조
    • KSBB Journal
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    • 제4권2호
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    • pp.110-117
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    • 1989
  • Ca-alginate에 의하여 포괄된 고정화 Zymomonas mobilios의 담체내부에 있어서 균체자체활성을 물질이동 현상으로 규명하고자 하였다. 또한 균체활성을 장기간 유지할 수 있을때 기질의 유효확산에 다른 반응속도를 고찰하여 균일상계로의 균체량농도를 결정할 수 있는 고정화 최적화를 구하고 그 활성의 변화에 대한 경향을 비교검토하였다. 반응속도와 균체량의 관계가 이론치에 잘 일치되므로써 기질의 유효확산계수, $D_e$와 고정화균체량, $C_c$의 상관관계를 결정할 수 있었고 이로부터 고정화 균체량 250g-dry cell/ l에서 공극율 0로 될 수 있음을 알 수 있었다. 실험치의 결과는 Michaelis-Menten형반응의 0차와 1차사이를 만족하였다.

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GalaxyTBM을 이용한 Clostridium hylemonae의 ᴅ-Psicose 3-Epimerase (DPE) 단백질 구조 예측

  • 이현진;박지현;최연욱;이근우
    • EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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    • 제4회(2015년)
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    • pp.177-183
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    • 2015
  • $\text\tiny{D}$-Psicose 3-Epimerase (DPE)는 $\text\tiny{D}$-Fructose의 C3 Epimerase로써 $\text\tiny{D}$-Fructose를 $\text\tiny{D}$-Psicose로 전환해 주는 효소이다. $\text\tiny{D}$-Psicose는 설탕 대신 사용하는 감미료로 몸에 흡수되지 않아 칼로리가 없다고 알려져 있고 자연에서는 오로지 DPE에 의해서만 생산되는 희귀당이다. 이에 따라 DPE를 통한 $\text\tiny{D}$-Psicose 대량생산의 필요성이 대두되고 있는 등 이 분야에 대한 관심이 뜨거운 실정이다. 본 연구팀은 이 당과 관련된 작용기작 연구를 수행하기 위하여 아직 단백질 3차구조가 알려지지 않은 Clostridium hylemonae DPE (chDPE) 단백질의 3차 구조예측 연구를 수행 하였다. 우리는 HHsearch를 이용하여 agrobacterium tumefaciens의 DPE 외 2개의 구조를 호몰로지 모델링 연구를 위한 주형으로 선정하였다. 다음으로 PROMALS3D를 이용하여 주형들과 chDPE의 multiple sequence alignment를 수행하였고 이를 바탕으로 3차구조 예측 연구를 수행 하였다. 예측된 구조를 검증하기 위하여 ProSA와 Ramachandran plot분석을 이용하였고 Ramachandran plot에서 단백질의 94.8%에 해당하는 잔기들이 favoured regions에 위치하였다. ProSA에서는 Z-score값이 -9.3으로 X-선 결정학이나 핵자기 공명법으로 밝혀진 구조들에서 관측되는 범위 내에 위치하였다. 나아가 예측된 구조에 $\text\tiny{D}$-Psicose와 $\text\tiny{D}$-Fructose의 결합모드를 규명하기 위하여 도킹을 시도하였다. 이번 연구를 통하여 chDPE의 구조를 예측 할 수 있었고 이를 바탕으로 이 단백질의 기능을 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.

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