b'\n_START_ARTICLE_\nEcuaci\xc3\xb3n de Scatchard\n_START_SECTION_\nEcuaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nLa ecuaci\xc3\xb3n de Scatchard se form\xc3\xbala como:_NEWLINE_donde_NEWLINE__NEWLINE_es la relaci\xc3\xb3n entre la concentraci\xc3\xb3n de ligando unido y el total de sitios de uni\xc3\xb3n disponibles, siendo n es el n\xc3\xbamero de sitios de uni\xc3\xb3n disponibles en cada mol\xc3\xa9cula de prote\xc3\xadna._NEWLINE_K\xe2\x82\x90 es la constante de asociaci\xc3\xb3n (afinidad) de la ecuaci\xc3\xb3n_NEWLINE__NEWLINE_Representando r/[L] vs r, se obtiene la gr\xc3\xa1fica de Scatchard con una pendiente -K\xe2\x82\x90 y una intersecci\xc3\xb3n Y de nK\xe2\x82\x90. Las afinidades de uni\xc3\xb3n relativas entre dos sitios se pueden distinguir con una l\xc3\xadnea que muestra id\xc3\xa9ntica afinidad y una curva que muestra afinidades diferentes.\n_START_SECTION_\nGr\xc3\xa1fica de Scatchard\n_START_PARAGRAPH_\nUna gr\xc3\xa1fica de Scatchard muestra la relaci\xc3\xb3n de concentraciones de ligando unido y ligando libre contra la concentraci\xc3\xb3n de ligando unido. Es un m\xc3\xa9todo que permite analizar interacciones reversibles entre ligandos/receptores. La gr\xc3\xa1fica genera una recta de pendiente -K, donde K es la constante de afinidad para el ligando. La constante de afinidad se define como la inversa de la constante de disociaci\xc3\xb3n. La intercepci\xc3\xb3n en el eje X es B\xe2\x82\x98\xe2\x82\x90\xe2\x82\x93.\xe2\x80\x8b A veces se da el caso donde los datos de uni\xc3\xb3n no forman una l\xc3\xadnea recta en un gr\xc3\xa1fico de Scatchard, como cuando no se permite que el ligando unido al sustrato llegue al equilibrio antes de que dicha uni\xc3\xb3n pueda ser medida o estemos tratando con una uni\xc3\xb3n cooperativa.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_En un gr\xc3\xa1fico de Scatchard se ignoran las suposiciones de independencia en el modelo de regresi\xc3\xb3n lineal porque B (ligando unido) se utiliza en ambos ejes X e Y. Los gr\xc3\xa1ficos de Scatchard y de Lineweaver-Burk se consideran obsoletos, ya que formularon para linealizar los datos originales de manera que pudieran aplicarse m\xc3\xa9todos de regresi\xc3\xb3n lineal. Frecuentemente, estas representaciones distorsionan el error experimental y pueden ser enga\xc3\xb1osas si los resultados no son precisos.\xe2\x80\x8b'