最近在帮助国内一个硕士生计算米氏方程中的Km和Vmax。Sigmaplot提供了一种简便快捷的拟合求解方法，索性在这里分享给大家。
（一）简单介绍一下米氏方程。
米氏方程（Michaelis-Menten equation）是反映酶促反应的速度与底物浓度的关系的方程。表示如下：
其中：
v是不同底物浓度下的酶促反应速率；
Vmax是最大反应速率；
[S]是底物浓度；
Km是米氏常数，物理意义是酶促反应速度达到最大反应速度一半时的底物浓度。它只与酶的性质有关，反映底物与酶结合的能力。Km越小表明酶促反应达到最大反应速率一半时所需的底物浓度越低，因此底物与酶亲和力越强。
（二）那么测定了不同浓度下的反应速率后，如何求得Km和Vmax呢？此时，Sigmaplot （所用版本为12.5）要登场啦。
1. 打开Sigmaplot，将数据输入其中：第一列为底物浓度，第二列为重复的平均速率，第三列为标准差。
2. 绘制带有误差棒的散点图
a. CreateGraph——Scatter——Simple Scatter-Error Bars
b. 选好所需散点图类型后，出现如下对话框——点击“下一步”。
c. 选择XY pair（因为我们的数据是XY成对出现的）——“下一步”
d. 数据选入对应位置——点击“完成”。
e.散点图如下
3. 拟合曲线，求解Vmax和Km。
a. 右击图中的点——选择“Curve fit...”
b. 选择如下方程（与米氏方程形式相同）。
c. 连续点击“Next”，出现如下结果，其中a为Vmax，b为Km。
d. 可以继续点击“Next”，获取report。
e. 点击“Finish”即可。
看起来复杂的求解过程，借助Sigmaplot就这样简单的解决啦。
