化学において、化学反応の速度は、温度、pH、反応物、生成物の濃度、その他の影響因子など、さまざまな要因によって影響を受けます。これらの要因が反応速度をどの程度変化させるかは、弾性係数によって表されます。この係数は次のように定義されます。
どこは反応速度を表し、は基質濃度を表します。表記では小文字のローマ字が使用されることに注意してください。濃度を示すため。
定義における偏微分は、弾性が他のすべての因子を一定に保ちながら因子Sの変化に関して測定されることを示しています。最も一般的な因子には、基質、生成物、酵素、およびエフェクターが含まれます。係数のスケーリングにより、係数は無次元であり、反応速度と因子の大きさを測定するために使用される単位に依存しないことが保証されます。弾性係数は代謝制御分析の不可欠な部分であり、1970年代初頭、おそらくそれ以前に、エジンバラのヘンリック・カクサーとバーンズ[ 1 ]、およびベルリンのハインリッヒとラポポート[ 2 ]によって導入されました。
弾性概念は、他の著者によっても説明されており、特にミシガン大学のサベージョー[ 3 ]とエドモントンのクラーク[ 4 ]が有名である。1960年代後半、マイケル・サベージョー[ 3 ]は、生化学反応速度論の非線形性をべき乗則展開を用いて近似する生化学システム理論と呼ばれる革新的なアプローチを開発した。この理論は代謝制御解析と非常によく似ており、細胞ネットワークにおけるさまざまなフィードバックやその他の制御構造の特性を研究するために非常に成功裏に広く使用されてきた。解析で使用されるべき乗則展開は、弾性係数に相当する運動次数と呼ばれる係数を呼び出す。
ブルース・クラーク[ 4 ]は1970年代初頭に、化学ネットワークの動的安定性を分析する洗練された理論を開発した。クラークは分析の一環として、運動学的オーダーの概念と、サベージョーのべき乗則展開にやや類似したべき乗則近似も導入した。クラークのアプローチは、極限電流(生化学システムでは基本モードとも呼ばれる)と呼ばれるネットワークの特定の構造的特性に大きく依存していた。クラークの運動学的オーダーは弾性にも相当する。
弾性は、信号が特定の経路を上下に伝播する手段としても解釈できる。[ 5 ]
異なるグループがそれぞれ独立して同じ概念を導入したという事実は、弾性、あるいはそれに相当する運動学的次数が、複雑な生化学的または化学的システムの分析における基本的な概念である可能性が高いことを示唆している。
弾性係数は、代数的手法または数値的手法のいずれかによって計算できる。
偏微分による弾性係数の定義を考慮すると、例えば、任意の速度法則を独立変数で微分してスケーリングすることにより、その弾性を決定することが可能です。例えば、質量作用速度法則の弾性係数は次のようになります。
どこ反応速度は、反応速度定数、は反応に関与するi 番目の化学種であり、i 番目の反応次数、次に弾性、速度法則を微分することにより得られる。そしてスケーリング:
つまり、質量作用速度則における弾性は、その種の反応次数に等しい。
例えば、反応におけるAの弾性反応速度は次式で与えられる。弾性は以下のように評価できます。
弾性値は、ミカエリス・メンテン速度法則のようなより複雑な速度法則についても導出できます。
そうすれば簡単に示せる
この式は、弾性が(質量作用の法則のように)定数である必要はなく、反応物濃度の関数となり得るという考え方を示しています。この場合、弾性は反応物濃度が低いときには1に近づき、反応物濃度が高いときには0に近づきます。

可逆的なミカエリス・メンテン速度則の場合:
どこフォワード、フォワード、平衡定数 と逆基質Sに関する弾性係数と生成物Pに関する弾性係数の2つを計算できます。したがって、次のようになります。
どこは質量作用比、つまりなお、p = 0 の場合、方程式は不可逆的なミカエリス・メンテンの法則の場合に帰着する。
最後に、ヒル方程式を考えてみましょう。
ここで n はヒル係数であり、は半飽和係数(ミカエリス・メンテン速度則参照)であり、弾性係数は次式で与えられる。
Sの濃度が低い場合、弾性率はnに近づきます。Sの濃度が高い場合、弾性率はゼロに近づきます。これは、弾性率がゼロとヒル係数の間にあることを意味します。
可逆的な単一酵素触媒反応の弾性率は、これまで次のように与えられていました。
合計を評価することで興味深い結果が得られるこれは以下と等しいことが示せる。
2つの極端なケースが考えられます。高飽和度() 右辺の項はゼロに近づくので、次のようになる。
つまり、基質と生成物の弾性の絶対値は互いに等しくなる傾向がある。ただし、特定の酵素において、基質濃度と生成物濃度の両方がそれぞれの Km を大幅に上回っている可能性は低い。より妥当なシナリオは、酵素が飽和以下の条件下で機能している場合である () これらの条件下では、より単純な結果が得られます。
別の言い方をすれば、次のように述べることができます。
つまり、基質の弾性の絶対値は生成物の弾性の絶対値よりも大きくなる。これは、基質が対応する生成物よりも順方向反応速度に大きな影響を与えることを意味する。[ 6 ]
この結果は、不飽和反応ステップを含む経路におけるフラックス制御の分布に重要な意味を持つ。一般に、経路の開始付近の摂動は、下流のステップよりも定常状態のフラックスに大きな影響を与える。これは、下流に伝わる摂動はすべての基質弾性によって決定されるのに対し、上流に伝わる必要がある下流の摂動は生成物弾性によって決定されるためである。基質弾性は生成物弾性よりも大きい傾向があることがわかっているので、下流に伝わる摂動は上流に伝わる摂動よりも減衰が少ないことを意味する。正味の効果として、フラックス制御は下流のステップよりも上流のステップに集中する傾向がある。[ 7 ] [ 8 ]
以下の表は、可逆的なミカエリス・メンテン速度法則を仮定した場合の弾性の極値をまとめたものです。Westerhoff ら[ 9 ]に従って、この表は「可逆」タイプ 1 つと「不可逆」タイプ 3 つを含む 4 つのケースに分けられています。
酵素触媒反応の酵素濃度に対する弾性は特別な意味を持つ。酵素作用のミカエリスモデルは、酵素触媒反応の反応速度が酵素濃度の線形関数であることを意味する。例えば、不可逆ミカエリス速度法則は以下に示す。最大速度は、は、および総酵素濃度、:
一般的に、この関係は酵素濃度と飽和関数の積として表すことができる。:
この形式は多くの酵素反応機構に適用可能です。弾性係数は次のように導出できます。
この結果が、制御係数の総和定理を生み出すのである。
弾性係数は数値的に計算することもでき、これはシミュレーションソフトウェアでよく行われる。[ 10 ]
例えば、選択した反応物の濃度に小さな変化(例えば5%)を加え、反応速度の変化を記録することができます。これを説明するために、基準反応速度が、参照反応物濃度、反応物の濃度をそして新しい反応速度を次のように記録するすると、ニュートンの差分商を用いて弾性を推定することができる。
弾性率のより良い推定値は、2 つの別々の摂動を行うことで得られます。1つの摂動で増加そしてもう一つは減少させるいずれの場合も、新しい反応速度が記録されます。これは2点推定法と呼ばれます。たとえば、増加させたときの反応速度は、 そして減少させたときの反応速度はすると、次の2点式を用いて弾力性を推定することができます。
変数を考えてみましょう何らかの機能であるつまり。 もし増加にすると、によって与えられるただし、比例変化は次のように表されます。
その点における比例変化率上記の式をステップ変化で割った値で与えられます。価値、すなわち:
比例変化率
微積分を用いると、次のことがわかる。
、
したがって、比例変化率は次のようになる。
この量は、関数の比例変化率の尺度として機能する。ちょうど曲線の勾配を測定する線形スケールでプロットすると、半対数スケールでプロットしたときの曲線の傾き、つまり比例変化率を測定します。たとえば、これは、曲線が増加することを意味します。単位あたり。
同じ議論は、関数を両方にプロットする場合にも適用できます。そして対数スケールの場合、次の結果が成り立ちます。
コンピュータ代数による代数計算に適したアプローチは、対数空間で微分することである。弾性率は対数的に定義できるため、次のようになる。
対数空間での微分は明白なアプローチです。対数微分は、MathematicaやMapleなどの代数ソフトウェアで特に便利であり、対数微分規則を定義できます。[ 11 ]
より詳細な検討と対数空間での微分規則については、「関数の弾性」を参照してください。
スケーリングされていない弾性値は、スケーリングされていない弾性値行列と呼ばれる行列形式で表すことができる。.ネットワークが与えられた場合分子種と反応の場合、スケーリングされていない弾性行列は次のように定義されます。
同様に、スケーリングされた弾性率の行列を定義することも可能でしょうか?
{{cite journal}}: CS1メンテナンス: DOIは2025年7月現在非アクティブです(リンク)