Invloed concentratie op
reactiesnelheid
De reactiesnelheid van een proces met een enzyme als katalysator
wordt opgemeten door het aantal radioactieve reactieproducten te tellen
in functie van de substraatconcentratie. Dat wordt gedaan voor een
reactiemengsel met Puromycine en zonder Puromycine.
We willen nagaan of er een lineair verband is tussen de gemiddelde
reactiesnelheid en de substraatconcentratie voor zowel de groep die
behandeld is met Puromycine als voor de controlegroep zonder Puromicine.
Aangezien we de data zouden moeten analyseren met een meervoudige
lineaire regressiemodel die het effect van de concentratie en de
behandeling kan modelleren, beperken we ons voorlopig tot de data van de
groep die behandeld is met Puromycine.
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
data(Puromycin)
Puromycin <- Puromycin %>% filter(state=="treated")
Puromycin
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