Representación de Scatchard

Para ajustar los datos experimentales a una función, y a partir de ahí determinar parámetros de interés (Kd, por ejemplo) existen varias posibilidades. Para entenderlo hay que recordar que cualquier medida experimental viene afectada de un error al azar, que aunque con buena técnica experimental se puede reducir nunca va a desaparecer por completo. Por consiguiente, el experimentador dispone se una serie de valores que estarán más o menos próximos a los valores "reales". Es necesario realizar un ajuste de esos valores experimentales a la función pertinente (en nuestro caso la que relaciona la saturación con la concentración del ligando) de tal manera que los errores experimentales cometidos se cancelen y los parámetros de interés vengan afectados por el menor error experimental posible. El principal problema que ha existido tradicionalmente es que de un modo manual solo es posible ajustar puntos experimentales a una línea recta, mediante el "ajuste por mínimos cuadrados"; cuando, como en este caso, la función a la que hay que ajustar los valores no es una recta, sino una hipérbola, es preciso "linearizar" (reordenar, en realidad) la función para que resulte una recta. En el campo de unión de ligandos se ha empleado la denominada "representación de Scatchard", así denominada por ser G. Scatchard su autor, que es una transformación de la ecuación de saturación previamente deducida:

	Ecuación	línea resultante	Se representa	Determinación de los parámetros
deducida		hipérbola	[PL] frente a [L]	[P]total es la asíntota horizontal   Kd es el valor de [L] cuando [P.L] vale el 50% de [P]total
Scatchard		recta	[PL]/[L] frente a [PL]	[P]total es el punto de corte con el eje de [PL] La pendiente de la recta es -1/Kd

Veamos un ejemplo numérico, en el que se ha introducido un pequeño error experimental

En este ejemplo se supone que [PL]máxima = [P]total = 350 nM, y que Kd = 25 mM Se ha supuesto un pequeño error aleatorio en los puntos experimentales (note que no coinciden exactamente con las líneas de ajuste)
	Si se representan los datos directamente es muy difícil, por no decir imposible, determinar con precisión el valor de la concentración máxima del complejo PL; por consiguiente, el cálculo de Kd también va a ser muy impreciso.
	Al emplear la representación de Scatchard la concentración máxima del complejo PL se puede determinar con facilidad, así como la pendiente y a partir de ahí el valor de Kd. Por otra parte, el ajuste de los puntos a una recta se puede hacer fácilmente por mínimos cuadrados, lo que permite minimizar el error estocástico experimental.

De todas las linearizaciones que se han desarrollado para estas ecuaciones de tipo hiperbólico esta representación es la que presenta menor sensibilidad a los error experimentales, y por ello es la más utilizada, incluso en la actualidad, a pesar de que existen programas de ajuste no lineal que permite un ajuste de los datos directamente a la hipérbola.