which is the Michaelis–Menten model

which is the Michaelis–Menten model, Eq. (50). Thus, it is clear that with respect to the value of c, the data belong to a set having the maximum deviation from the hyperbolic function that this model provides. In other words for c = 0, the sigmoid characteristic of the data is a maximum (considering that L is constant). However, it should be pointed out that at low values of the allosteric constant, L, and whatever the value of c may be, the sigmoid characteristic is minimal (54).

Kết quả (Việt) 1:

đó là mô hình Michaelis-Menten, Eq. (50). Vì vậy, nó là rõ ràng đối với giá trị của c, dữ liệu thuộc về một tập hợp có độ lệch tối đa từ các chức năng hypebolic mô hình này cung cấp. Nói cách khác cho c = 0, các đặc điểm xích-ma của dữ liệu là một tối đa (xem xét L là hằng số). Tuy nhiên, nó nên được chỉ ra rằng tại thấp giá trị của hằng số allosteric, L, và bất cứ điều gì giá trị của c có thể là, các đặc điểm xích-ma là tối thiểu (54).

Kết quả (Việt) 2:

đó là mô hình Michaelis-Menten, Eq. (50). Như vậy, rõ ràng là đối với giá trị của c với, dữ liệu thuộc về một tập hợp có độ lệch tối đa từ các chức năng hyperbolic rằng mô hình này cung cấp. Nói cách khác cho c = 0, các đặc tính sigmoid là các dữ liệu tối đa (xem xét rằng L là hằng số). Tuy nhiên, cần phải chỉ ra rằng ở giá trị thấp của hằng allosteric, L, và bất cứ điều gì giá trị của c có thể được, đặc sigmoid là tối thiểu (54).