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Enregistrement W1965872755 · doi:10.1002/bit.10128

Low‐protein medium affects the 293SF central metabolism during growth and infection with adenovirus

2001· article· en· W1965872755 sur OpenAlexaff
Isabelle Nadeau, Philippe‐Alexandre Gilbert, Danielle Jacob, Pascal Perrier, Amine Kamen

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueViral Infectious Diseases and Gene Expression in Insects
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlutamineCitric acid cycleMetabolic flux analysisAmino acidGlycolysisMetabolismProtein biosynthesisBiochemistryPentose phosphate pathwayBiologyFlux (metallurgy)Cell cultureRecombinant DNAChemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study the metabolism of 293SF cells grown in serum-free and low-protein medium was analyzed. This cell line is known for its ability to replicate recombinant adenovirus, mainly used in gene therapy applications. A complete model composed of the main glycolytic, glutaminolytic, and amino acids pathways, as well as the internalization fluxes of certain compounds into the mitochondria, is used for metabolic flux calculations. The pentose-phosphate cycle is also added to the biochemical reactions set and was independently measured with labeled 14C-glucose. Different feeding strategies in two different media were analyzed with the model, and the theoretical ATP production was also calculated. The two media were similar in their glucose and amino acid composition, but one contained BSA at 1g/L whereas the other had a very low protein content. Use of low-protein medium resulted in up to fourfold higher adenoviral vector production. In this medium, glucose utilization was more efficient, as it entered the TCA cycle more efficiently. Also, lower glutamine and amino acids consumption were observed as well as lower lactate and ammonia production. This increased TCA activity led to a twofold higher ATP production in the low-protein medium.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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