Introducing Quantitative Assessment of Michaelis Constant (Km) Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
The Michaelis constant (Km) underpins enzyme kinetics and is widely used to compare enzyme variants, guide inhibitor screens, set assay conditions, and inform metabolic-flux models. However, even when experiments follow standard guidelines, the Km obtained from nonlinear regression can be substantially inaccurate (differing markedly from the parameter value that would describe noise-free data under the Michaelis–Menten model) while still appearing precise, as indicated by a small standard error (SE). Standard software tools such as GraphPad Prism and Origin report only standard error and offer no way to gauge accuracy. As a result, inaccurate Km values can lead to selecting suboptimal enzyme variants, misestimating inhibitor potency, mispredicting pathway fluxes, or introducing costly inefficiencies in bioprocesses. Here, we address this gap by demonstrating that the binding-isotherm framework, commonly used for affinity constants, can be directly transferred to Km determination, enabling accuracy assessment using the recently developed Accuracy Confidence Interval (ACI) framework. By recasting the classical velocity-versus-substrate fit as a binding-isotherm regression, the method propagates routine concentration uncertainties (δS0/S0 and δE0/E0, as supplied by the user) into an interval expected to enclose the model-implied true Km. The workflow requires no additional kinetic experiments and applies across a wide range of enzyme concentrations, including cases where E0 is equal to or greater than Km, thus overcoming key limitations of the traditional Michaelis–Menten formulation. A free, user-friendly web application (https://aci.sci.yorku.ca) fully automates the analysis without requiring custom coding or advanced mathematical expertise. We analyzed synthetic data with known kinetic parameters and showed that Km ± SE values from standard software can severely underestimate the true uncertainty in Km, whereas the ACI provides reliable bounds for decision-making. We then applied the ACI framework to experimental data, further illustrating its practical value. The ACI thus provides an actionable accuracy metric, complementing traditional precision statistics and alerting researchers when stricter concentration calibration or additional replicates are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».