Константа неспецифического связывания может быть включена в число искомых параметров регрессии (Munson, Rodbard, 1980) при анализе отдельных изотерм общего связывания ([В]общ; Lj.

При этом также возникают трудности, связанные с тем, что при высоком уровне неспецифического связывания и погрешности экспериментальных данных [В]общ>5% неизбежны погрешности в оценке Кнс и, следовательно, существенные отклонения от истинных значений оценок параметров специфического связывания. Кроме того, располагая только кривой общего связывания, трудно подобрать хорошие начальные приближения для (Кнс)о и параметров модели Кi; это, как указывалось выше, может существенно повлиять на качество получаемых оценок. Альтернативой является исключение константы неспецифического связывания из числа искомых параметров, которое можно осуществить с помощью разработанного нами разностного метода обработки экспериментальных данных по общему связыванию лиганда (Зайцев с соавт., 1985; Melikhova, Kurochkin, Zaitzev, Varfolomeev, 1988).

Анализ изотерм комплексообразования лигандов с рецепторами

Рассмотрим процесс взаимодействия некоторого лиганда с i независимыми рецепторами, описываемый уравнением. Будем оперировать величинам Вст/Lст и Вj/Lj, которые представляют собой тангенсы углов наклона прямых.

Для обработки экспериментальных данных по лиганд-рецепторному связыванию была создана программа для ЭВМ "DELTA".
В программе предусмотрены следующие возможности: графическое представление экспериментальных данных по общему связыванию в различных координатах (в прямых координатах (L, В), полулогарифмических (IgL, В), в координатах Скэтчарда (В, B/L)). Для данных по неспецифическому связыванию проводится линейная регрессия и оценивается значение Кнс. Затем рассчитывается полу эмпирическая зависимость для специфического связывания по формуле и проводится графический анализ в различных координатах.

Здесь же могут быть найдены начальные приближения для параметров модели [Ri]o, Kj (Варфоломеев, Зайцев, 1982). Для этого по выбранному участку изотермы специфического связывания проводится линейный регрессионный анализ.

При анализе данных по разностному методу пользователь задает число исследуемых стартовых точек, для каждой из которых строится экспериментальная зависимость [BCT]-[Bj] от [Li]. Графическое представление этих данных в координатах Скэтчарда позволяет, как говорилось выше, более отчетливо увидеть гетерогенность рецепторной системы. Для каждой стартовой точки по графической зависимости можно рассчитать начальные приближения для параметров регрессионного анализа специфического связывания.

Далее проводится оценка параметров модели. Возможны 3 варианта:
1) анализ изотермы ОБЩЕГО связывания с включением константы неспецифического связывания в число параметров регрессии;
2) анализ изотермы СПЕЦИФИЧЕСКОГО связывания;
3) анализ данных, преобразованных по РАЗНОСТНОМУ методу.

Если в ходе эксперимента связывание измеряется многократно для каждой концентрации лиганда, то весовые множители рассчитываются обычным образом, обратно пропорционально дисперсиям экспериментальных значений Wj~/L[Bj] (Худсон, 1970).

Как уже упоминалось выше, регрессионные оценки параметров зависят от выбора начальных приближений [Rj]o, Kj. В связи с этим в программе предусмотрено автоматическое варьирование начальных приближений: пользователь задает исходный набор [Ri]o, Ki и область их допустимых изменений, из которой случайным образом выбирается еще несколько наборов начальных приближений. Для каждого набора проводится поиск параметров модели. Лучшим считается тот набор начальных приближений, для которого МНК-критерий будет минимальным. Эта процедура позволяет исключить "очень плохие" начальные приближения.

- Читать далее "Опиоидные рецепторы. История опиоидных рецепторов"