1.创建数据表

在欢迎或新建表对话框中，选择创建 XY 数据表，选择教程数据集，并从酶动力学部分选择样本数据 "Enzyme kinetics -- Michaelis-Menten"。

2.检查数据

样本数据将被浮动注释部分覆盖，该注释解释了如何拟合数据（供未阅读本帮助页面的人）。您可以将浮动注释移开，或将其最小化。

数据一式三份。有些值缺失，而 Prism 总是能很好地处理这些值。

3.查看图表

Prism 自动创建了一个图表，并将其命名为与数据表相同的名称。点击图表部分的 Michaelis-Menten 图表。

由于这是第一次查看图形，Prism 会弹出 "更改图形类型 "对话框。选择第三个选项，绘制单个重复而不是平均值和误差条。

Prism 自动生成的图表相当完整。您可以自定义符号、颜色、坐标轴标签、图例位置等。

4.选择非线性回归

单击 "分析 "按钮，从 XY 分析列表中选择 "非线性回归"。

更快捷的方法是点击非线性回归的快捷按钮。

5.选择模型

在非线性回归对话框的 "拟合 "选项卡上，打开方程文件夹 "酶动力学-底物与速度"。然后选择 Michaelis-Menten 方程。

进一步了解酶动力学原理和Michaelis-Menten 曲线拟合。

本示例中，所有其他设置均保持默认值。

单击 "OK（确定）"查看叠加在图表上的曲线。

6.检查图表

7.检查结果

非线性回归的目标是找到参数的拟合优度值。这些值会在表格的顶部显示。如果不了解拟合优度的精确程度，就无法真正解读拟合优度值，这将以标准误差和置信区间的形式报告。

8.返回并执行重复检验

重复检验通过比较三重样本的散度和曲线周围各点的散度来评估拟合的充分性。 默认情况下不进行计算，因此结果不会出现在步骤 7 的结果中。

您不必重新进行拟合。点击结果表左上角的按钮即可返回非线性回归对话框。

转到 "诊断"选项卡，选中执行重复试验的选项。请注意，您还可以选中一个选项，使此处的设置成为未来拟合的默认设置。

P 值很小（0.013）。这意味着曲线数据的分散程度大于三重样之间的差异。这表明您可能需要考虑拟合一个替代模型，我们将在下一个示例中这样做。