引言

同源 结合实验是指标记配体和未标记配体对受体的亲和力相同。一般来说，这是因为两者的化学性质相同。受体数量和亲和力是通过分析不同浓度的未标记配体对一种（或两种）浓度的标记配体的竞争来确定的。

步骤

创建 XY 数据表。在 X 列输入未标记化合物浓度的对数，在 Y 列输入结合浓度。如果使用两种不同浓度的标记配体，结果会更好。

如果有几种实验条件，可将第一种放入 A 栏，第二种放入 B 栏，等等。使用子列输入重复数据。

在数据表中单击 "分析"（Analyze），选择非线性回归（Nonlinear regression），选择 "竞争性结合方程"（Competition Binding equations）面板，然后选择 "单位点-同源"（One site - Homologous）。

模型

ColdNM=10^(x+9) ;冷浓度，单位 nM

KdNM=10^(logKD+9) ;Kd 单位为 nM

Y=(Bmax*HotnM)/(HotnM + ColdNM + KdNM) + Bottom

 

解读参数

logKd平衡解离常数的对数。由于分析基于已标记和未标记配体以相同亲和力结合的假设，因此 logKd 适用于两种形式的配体。

Bmax 是配体与受体结合的最大值，单位为 cpm。这代表与所有受体的结合，因此高于曲线的顶峰。

NS是衡量非特异性结合的指标。它是以 Y 轴为单位的底部高原除以以 nM 为单位的热配体浓度。换句话说，它是热配体非特异性结合的比例。

Prism 对曲线进行全局拟合，以便从所有数据集中找到一个共同的 logKd、Bmax 和 NS 值。

注释

该模型假定热配体和冷配体与受体的结合完全相同，并且使用两种浓度的热配体（A 列和 B 列......）并改变冷配体的浓度。它假定加入的配体只有一小部分与受体结合，因此游离浓度与加入的浓度接近。