酵素動力学パラメータ推定におけるロバスト非線形回帰

KmandVmaxなどの重要な酵素動力学パラメータの正確な推定は、現代生物学において非常に重要です。今日まで、動力学方程式の線形化は、化学および酵素触媒におけるこれらのパラメータを決定するための確立された広範な手法です。線形最適化のシンプルさは魅力的ですが、これらの手法には特定の落とし穴があり、しばしば誤解を招く酵素パラメータの推定をもたらします。パラメータ値のより正確な予測を得るためには、非線形最小二乗フィッティング技術の使用が推奨されます。しかし、データに外れ値が存在する場合、これらの技術は信頼性を欠くようになります。本論文では、外れ値および/または影響力のある観察が存在する場合により堅牢な結果を提供できる改良されたTukeyのバイウェイト関数に基づくロバスト非線形回帰推定量の使用を提案します。実際のデータおよび合成データを用いて、当アプローチのテストを行いました。モンテカルロシミュレーションを実施し、標準的な線形化手法および通常の最小二乗非線形回帰と比較してバイウェイト推定量の有効性と堅牢性を示します。次に、Solanum tuberosum、Agaricus bisporus、Pleurotus ostreatusから抽出したチロシナーゼ酵素（EC 1.14.18.1）の実験データにこの手法を適用します。人工データおよび実験データの結果は、提案されたロバスト推定量がKmandVmaxの正確な値を決定するために成功裏に利用できることを明示的に示しています。