SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 6
Baixar para ler offline
120815 ver. 1.0


等温滴定型熱測定法(ITC)の概論	
  ①	
  
  1.  タンパク質、リガンドの濃度変化計算法
  2.  1対1結合部位モデル解析式 for ITC


       Presented by Satoshi Kume
       Osaka Prefecture University
タンパク質の濃度変化計算 (リガンド滴定)


                                   ⎛ P + P0 ⎞
      ΔV              P0V0 = PV0 + ⎜        ⎟ ΔV
                                   ⎝ 2 ⎠
                                  ⎡ ΔV ⎤
                                  ⎢1 − 2V ⎥
            V0€          ⇔ P = P0 ⎢      0 ⎥

€                                 ⎢1+ ΔV ⎥
                                  ⎢ 2V0 ⎥
                                  ⎣        ⎦

    P: セル内タンパク質濃度, P0: セル内初期タンパク質濃度	

    €    V0: セル容量 (一定), ΔV: 滴定された全液量	

                  €
リガンドの濃度変化計算 (リガンド滴定)



        ΔV
                                 ΔV ⎛ ΔV ⎞
                      L = Lsyr      ⎜1 −  ⎟
                 V0              V0 ⎝ 2V0 ⎠
€


        L: セル内リガンド濃度, Lsyr: シリンジ内リガンド濃度	

    €        €
            V0: セル容量 (一定), ΔV: 滴定された全液量
1対1結合部位モデル解析式 for ITC

      1対1	
  結合モデル	
                           Ka	
  
             P	
  	
  	
  +	
  	
  	
  L	
              PL	
  
                                               Kd	
  
             [PL]                 [PL]
       Ka =           =
            [Pf ][Lf ] ([Pt ] − [PL])([Lt ] − [PL])
       ⇔ K a ([Pt ] − [PL])([Lt ] − [PL]) = [PL]

             {                                            }
       ⇔ K a [PL]2 − ([Pt ] + [Lt ])[PL] + [Pt ][Lt ] = [PL]
           Ka: 結合定数, Kd: 解離定数, [Pf]: 遊離タンパク質濃度, 	

    [Pt]: 総タンパク質濃度, [Lf]: 遊離リガンド濃度, [Lt]: 総リガンド濃度	

                 [PL]: タンパク質-リガンド複合体濃度	

€                          €
[PL]
             [PL] − ([Pt ] + [Lt ])[PL] + [Pt ][Lt ] =
                  2

                                                        Ka
                       ⎛                1 ⎞
             ⇔ [PL]2 − ⎜[Pt ] + [Lt ] + ⎟[PL] + [Pt ][Lt ] = 0
                       ⎝               K a ⎠

     KaをKdに変換する	

 €          [PL]2 − ([Pt ] + [Lt ] + K d )[PL] + [Pt ][Lt ] = 0

     2次方程式の解の公式により	
         1 ⎛                                                 2                 ⎞
€ [PL] = 2 × ⎜[Pt ] +[Lt ] + K d −
             ⎝
                                      ([Pt ] +[Lt ] + K d )       − 4[Pt ][Lt ] ⎟
                                                                                ⎠
Q = ΔHV0[PL]に代入する	
           ΔHV0 ⎛                                               2                 ⎞
        Q=
            2 ⎝
                ⎜[Pt ] +[Lt ] + K d −   ([Pt ] +[Lt ] + K d )       − 4[Pt ][Lt ] ⎟
                                                                                   ⎠

        i 回目の滴定における適切な熱量(ΔQ(i))は	
€
                                       ΔV (i) ⎡ Q(i) + Q(i −1) ⎤
              ΔQ(i) = Q(i) − Q(i −1) +        ⎢                ⎥
                                        V0 ⎣           2       ⎦

        モル濃度に補正すると	
    €                                   ΔQ(i)
                          ΔQi =
                                [V (i) − V (i −1)]Lsyr

Mais conteúdo relacionado

Destaque

Real-Time Web: Consumers and Brands
Real-Time Web: Consumers and BrandsReal-Time Web: Consumers and Brands
Real-Time Web: Consumers and BrandsSasha Kovaliov
 
informatica
informaticainformatica
informaticaYeei
 
Feliz cumple papi, te amo
Feliz cumple papi, te amoFeliz cumple papi, te amo
Feliz cumple papi, te amoguest7a34259
 
20090827 Present Propasal Redesigning#5 Final
20090827 Present Propasal Redesigning#5 Final20090827 Present Propasal Redesigning#5 Final
20090827 Present Propasal Redesigning#5 Finalmeawznoy
 

Destaque (6)

Real-Time Web: Consumers and Brands
Real-Time Web: Consumers and BrandsReal-Time Web: Consumers and Brands
Real-Time Web: Consumers and Brands
 
Web 2 0
Web 2 0Web 2 0
Web 2 0
 
informatica
informaticainformatica
informatica
 
Feliz cumple papi, te amo
Feliz cumple papi, te amoFeliz cumple papi, te amo
Feliz cumple papi, te amo
 
20090827 Present Propasal Redesigning#5 Final
20090827 Present Propasal Redesigning#5 Final20090827 Present Propasal Redesigning#5 Final
20090827 Present Propasal Redesigning#5 Final
 
Informatiica Excel
Informatiica ExcelInformatiica Excel
Informatiica Excel
 

Mais de Satoshi Kume

ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデートChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデートSatoshi Kume
 
230517_chatGPT_v01.pdf
230517_chatGPT_v01.pdf230517_chatGPT_v01.pdf
230517_chatGPT_v01.pdfSatoshi Kume
 
20230314_R-universe.pdf
20230314_R-universe.pdf20230314_R-universe.pdf
20230314_R-universe.pdfSatoshi Kume
 
211204_japan_r_v01
211204_japan_r_v01211204_japan_r_v01
211204_japan_r_v01Satoshi Kume
 
211104 Bioc Asia workshop
211104 Bioc Asia workshop211104 Bioc Asia workshop
211104 Bioc Asia workshopSatoshi Kume
 
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathonCRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathonSatoshi Kume
 
Exchange program 071128
Exchange program 071128Exchange program 071128
Exchange program 071128Satoshi Kume
 
D3 slides (Satoshi Kume)
D3 slides (Satoshi Kume)D3 slides (Satoshi Kume)
D3 slides (Satoshi Kume)Satoshi Kume
 
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)Satoshi Kume
 
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)Satoshi Kume
 
Openlink Virtuoso v01
Openlink Virtuoso v01Openlink Virtuoso v01
Openlink Virtuoso v01Satoshi Kume
 
201209 Biopackathon 12th
201209 Biopackathon 12th201209 Biopackathon 12th
201209 Biopackathon 12thSatoshi Kume
 
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索Satoshi Kume
 
201111_biopackathon_11th_v00pre
201111_biopackathon_11th_v00pre201111_biopackathon_11th_v00pre
201111_biopackathon_11th_v00preSatoshi Kume
 
200612_BioPackathon_ss
200612_BioPackathon_ss200612_BioPackathon_ss
200612_BioPackathon_ssSatoshi Kume
 
How_to_install_OpenCV_ver1.0
How_to_install_OpenCV_ver1.0How_to_install_OpenCV_ver1.0
How_to_install_OpenCV_ver1.0Satoshi Kume
 
CentOS_slide_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0CentOS_slide_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0Satoshi Kume
 
Mac_Terminal_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0Mac_Terminal_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0Satoshi Kume
 

Mais de Satoshi Kume (20)

ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデートChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
ChatGPT の現状理解と 2023年7月版 LLM情報アップデート
 
230517_chatGPT_v01.pdf
230517_chatGPT_v01.pdf230517_chatGPT_v01.pdf
230517_chatGPT_v01.pdf
 
20230314_R-universe.pdf
20230314_R-universe.pdf20230314_R-universe.pdf
20230314_R-universe.pdf
 
211204_japan_r_v01
211204_japan_r_v01211204_japan_r_v01
211204_japan_r_v01
 
211104 Bioc Asia workshop
211104 Bioc Asia workshop211104 Bioc Asia workshop
211104 Bioc Asia workshop
 
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathonCRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
CRANパッケージの作成・投稿とコードレビュー対応 〜 GoogleImage2Array パッケージでの事例紹介 〜 @ BioPackathon
 
Exchange program 071128
Exchange program 071128Exchange program 071128
Exchange program 071128
 
D3 slides (Satoshi Kume)
D3 slides (Satoshi Kume)D3 slides (Satoshi Kume)
D3 slides (Satoshi Kume)
 
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
AI学会 合同研究会2020 発表スライド (201120)
 
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
210609 Biopackthon: BioImageDbs for ExperimentalHub (修正版)
 
Openlink Virtuoso v01
Openlink Virtuoso v01Openlink Virtuoso v01
Openlink Virtuoso v01
 
201209 Biopackathon 12th
201209 Biopackathon 12th201209 Biopackathon 12th
201209 Biopackathon 12th
 
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
201126 Wikidata クラス階層 SPARQL検索
 
201111_biopackathon_11th_v00pre
201111_biopackathon_11th_v00pre201111_biopackathon_11th_v00pre
201111_biopackathon_11th_v00pre
 
200612_BioPackathon_ss
200612_BioPackathon_ss200612_BioPackathon_ss
200612_BioPackathon_ss
 
How_to_install_OpenCV_ver1.0
How_to_install_OpenCV_ver1.0How_to_install_OpenCV_ver1.0
How_to_install_OpenCV_ver1.0
 
CentOS_slide_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0CentOS_slide_ver1.0
CentOS_slide_ver1.0
 
R_note_ODE_ver1.0
R_note_ODE_ver1.0R_note_ODE_ver1.0
R_note_ODE_ver1.0
 
Mac_Terminal_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0Mac_Terminal_ver1.0
Mac_Terminal_ver1.0
 
R_note_02_ver1.0
R_note_02_ver1.0R_note_02_ver1.0
R_note_02_ver1.0
 

Último

UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScriptUniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScriptyuitoakatsukijp
 
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationTokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationYukiTerazawa
 
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学ssusere0a682
 
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学ssusere0a682
 
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024koheioishi1
 
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2Tokyo Institute of Technology
 

Último (6)

UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScriptUniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
 
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationTokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
 
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
 
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
 
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
 
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
 

ITC_principle01_japanese_ver.1.0

  • 1. 120815 ver. 1.0 等温滴定型熱測定法(ITC)の概論  ①   1.  タンパク質、リガンドの濃度変化計算法 2.  1対1結合部位モデル解析式 for ITC Presented by Satoshi Kume Osaka Prefecture University
  • 2. タンパク質の濃度変化計算 (リガンド滴定) ⎛ P + P0 ⎞ ΔV P0V0 = PV0 + ⎜ ⎟ ΔV ⎝ 2 ⎠ ⎡ ΔV ⎤ ⎢1 − 2V ⎥ V0€ ⇔ P = P0 ⎢ 0 ⎥ € ⎢1+ ΔV ⎥ ⎢ 2V0 ⎥ ⎣ ⎦ P: セル内タンパク質濃度, P0: セル内初期タンパク質濃度 € V0: セル容量 (一定), ΔV: 滴定された全液量 €
  • 3. リガンドの濃度変化計算 (リガンド滴定) ΔV ΔV ⎛ ΔV ⎞ L = Lsyr ⎜1 − ⎟ V0 V0 ⎝ 2V0 ⎠ € L: セル内リガンド濃度, Lsyr: シリンジ内リガンド濃度 € € V0: セル容量 (一定), ΔV: 滴定された全液量
  • 4. 1対1結合部位モデル解析式 for ITC 1対1  結合モデル   Ka   P      +      L   PL   Kd   [PL] [PL] Ka = = [Pf ][Lf ] ([Pt ] − [PL])([Lt ] − [PL]) ⇔ K a ([Pt ] − [PL])([Lt ] − [PL]) = [PL] { } ⇔ K a [PL]2 − ([Pt ] + [Lt ])[PL] + [Pt ][Lt ] = [PL] Ka: 結合定数, Kd: 解離定数, [Pf]: 遊離タンパク質濃度, [Pt]: 総タンパク質濃度, [Lf]: 遊離リガンド濃度, [Lt]: 総リガンド濃度 [PL]: タンパク質-リガンド複合体濃度 € €
  • 5. [PL] [PL] − ([Pt ] + [Lt ])[PL] + [Pt ][Lt ] = 2 Ka ⎛ 1 ⎞ ⇔ [PL]2 − ⎜[Pt ] + [Lt ] + ⎟[PL] + [Pt ][Lt ] = 0 ⎝ K a ⎠ KaをKdに変換する € [PL]2 − ([Pt ] + [Lt ] + K d )[PL] + [Pt ][Lt ] = 0 2次方程式の解の公式により 1 ⎛ 2 ⎞ € [PL] = 2 × ⎜[Pt ] +[Lt ] + K d − ⎝ ([Pt ] +[Lt ] + K d ) − 4[Pt ][Lt ] ⎟ ⎠
  • 6. Q = ΔHV0[PL]に代入する ΔHV0 ⎛ 2 ⎞ Q= 2 ⎝ ⎜[Pt ] +[Lt ] + K d − ([Pt ] +[Lt ] + K d ) − 4[Pt ][Lt ] ⎟ ⎠ i 回目の滴定における適切な熱量(ΔQ(i))は € ΔV (i) ⎡ Q(i) + Q(i −1) ⎤ ΔQ(i) = Q(i) − Q(i −1) + ⎢ ⎥ V0 ⎣ 2 ⎦ モル濃度に補正すると € ΔQ(i) ΔQi = [V (i) − V (i −1)]Lsyr