Рассмотрим применение МИМ для анализа взаимодействий одновалентных лигандов с несколькими (n) независимыми центрами связывания. Зависимость концентрации связанного лиганда В от концентрации свободного лиганда L в этом случае имеет вид. Существенным моментом для дальнейшего количественного анализа экспериментальных зависимостей типа является установление характера распределения ошибки измерений (здесь имеется ввиду постоянство либо относительной, либо абсолютной ошибки). Ответить на этот вопрос можно, используя метод анализа остатков.

Например, рисунке показывает, что связывание опиатных лигандов с рецепторами характеризуется постоянством относительной ошибки измерений. Существо МИМ сводится к следующему.

1. Рассматриваются кривые вида; для оценки параметров модели используется МНК в предположении, что ошибки относительны, распределены по усеченному нормальному закону и независимы от измерения к измерению.

2. Полученные оценки параметров модели используются в имитационном эксперименте как истинные. Имитационный эксперимент представляет собой случайное моделирование на ЭВМ с учетом реальной экспериментальной ошибки определения как В. так и L относительно теоретической кривой, полученной в (1). Моделируется тот же объем псевдоэкспериментальных точек, что и в реальном эксперименте, с сохранением характера распределения и опыте экспериментальных точек. Число таких ЭВМ экспериментов определяется произведением (р+1)1, где р - число параметров модели, 1 - число экспериментальных точек на кривой.

3. По алгоритму раздела (1) в каждом ЭВМ-эксперименте вычисляются оценки параметров выбранной модели и сумма квадратов отклонений от теоретической кривой. Полученная совокупность значений параметров используется для анализа их разброса, построения эмпирических функций распределения и вместе со значениями сумм квадратов отклонений для дискриминации моделей.

Перейдем к рассмотрению результатов применения МИМ дли анализа лиганд-рецепторных взаимодействий. Хорошо видно, что оценки К и Ro сильно коррелированы. то же самое имеет место для модели комплексообразования лиганд с двумя независимыми центрами связывания. Таким образом. налицо существенное свойство системы, описываемой уравнением, сильная линейная корреляция оценок параметров К.

Количественной характеристикой зависимости К может служить коэффициент линейной корреляции, а также, по нашему мнению, отношение (оценка по регрессии) на поле полученных псевдоэкспериментальных значений параметров К. и [Rl]c. Аналогичный вывод о взаимосвязи оценок констант диссоциации и концентрации центров связывания можно сделать также исходя из анализа информационной матрицы уравнения.

- Читать далее "Анализ элементов информационной матрицы. Адекватная и неадекватная модель матрицы"