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Regresión no lineal por mínimos cuadrados
aplicada a la cinética de Michaelis y Menten

También en móvilversión compacta, adaptada para pantallas pequeñas (teléfonos). Also available in English.

Puedes textos de ayuda adicional.
  1. Puntos experimentales:
    Elige un formato e introduce los datos en la caja de texto, usando una línea para cada punto. Para cada uno, escribe primero la variable independiente (concentración de sustrato), seguida de una coma y de la variable dependiente (velocidad de reacción). Si tus datos proceden de otro programa, como una hoja de cálculo, puedes copiarlos de allí y pegarlos aquí en la caja de texto (puede que los datos lleguen delimitados por tabuladores, pero esto se corregirá automáticamente).
    Formato de los datos:
    Si tus datos usan coma para los decimales, marca esta casilla:
    (y como separador deben usar punto y coma o tabulador)
    Ejemplo:
    1, 4.1
    3, 6.3
    5, 11.2
    Ejemplo:
    1, 4.0, 4.2, 3.9
    3, 5.9, 6.1, 6.2
    5, 11.0, 10.8, 11.1
    Ejemplo:
    1, 4.1, 0.2
    3, 6.3, 0.15
    5, 11.2, 0.25
    		Teclea (o pega) los datos [S], ѵ :

    Indica las unidades que usas para tus datos:
    [S] en mM µM
    ѵ en µM/min µM/s
  2. Se ofrecen unos valores estimados iniciales, que puedes aceptar o, si observas problemas para obtener resultados, escribir otros (Son valores iniciales que luego se mejorarán con la regresión)
    Consejos: El valor inicial de ѵmáx debe ser superior a ѵ de todos los datos experimentales. El valor de Km debe estar entre medias de la [S] de los primeros datos. Si se alcanzan valores negativos, infinity o NaN significa que el cálculo ha fallado; intenta con otros valores iniciales.
    (p1) ѵmáx = ( ) Improvement:
    (p2) Km = ( ) Improvement:
    El resultado que se muestra es: valor calculado ± error típico, p= nivel de significación
  3. ѵ
    [S]
    Pulsa para copiar la gráfica:
    Pulsa este botón de para realizar una sola iteración, y observa cómo cambian los parámetros en los cuadros de más arriba. Comprueba también a la derecha la gráfica y aquí debajo el error RMS y los resultados detallados.

    Error RMS =
    Error típico ponderado de la estima: promedio de dispersión de los puntos respecto a la curva ajustada, relativo al error estimado para los propios puntos. Los valores >>1 indican que la curva no se está ajustando a los puntos dentro de sus errores intrínsecos.
  4. Sigue pulsando de nuevo el botón de cálculo sucesivas veces hasta que los parámetros converjan (es decir, sus valores no cambien de modo significativo, el RMS no cambie, los valores de ‘mejora’ mostrados se aproximen a cero).
    Nótese que los resultados mostrados se basan en los valores de los parámetros al acabar la iteración anterior; por lo tanto, debes siempre correr un cálculo o iteración adicional una vez que se haya conseguido la convergencia.
    Si los valores se disparan y falla el cálculo, comienza de nuevo escribiendo arriba unos valores estimados iniciales que sean razonables.
  5. Para conservar los resultados, selecciona todo el contenido del cuadro de resultados y cópialo. Luego pégalo en una hoja de cálculo, procesador de texto o editor de texto.
  6. Si alguno de los parámetros diverge, intenta otros valores razonables para las estimas iniciales y pulsa de nuevo el botón de cálculo.
    Si resulta difícil conseguir la convergencia, puedes probar un factor de ajuste fraccionario aquí: y repetir las iteraciones. Los valores <1 harán que la convergencia sea más lenta, pero más estable.

Resultados:

(*) son medidas de la calidad del ajuste