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Enregistrement W1974310242 · doi:10.2202/1542-6580.1281

A Study of Fermentation for Human Interleukin-11 with Recombinant <i>E. Coli</i>

2005· article· en· W1974310242 sur OpenAlexafffund
Kaili Zhao, Yiru Gan, Zisheng Jason Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemical Reactor Engineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Food and Drug Administration
Mots-clésFermentationBioprocessIndustrial fermentationRecombinant DNAGlycerolCarbon sourceChemistryLaboratory flaskFood scienceBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recombinant human interleukin-11(rhIL-11) is still the only therapy drug for thrombocytopenia. Although the biological properties and clinical behaviors of rhIL-11 have been studied extensively, its bioprocess development data have rarely been reported. In this work, fermentation conditions for recombinant E. coli, which expressed interleukin-11 as a fusion protein, were investigated. Batch and fed-batch fermentation experiments were performed in shake flasks and in a BioFlo fermenter with different medium and carbon sources under different operational parameters. Based on the results of the study, M9Ca medium was shown as the better medium and glycerol was identified to be a better carbon source than glucose for the expression of rhIL-11. When glycerol was used as the carbon source in fed-batch fermentation, a dry cell weight of 9.2 g/L and a rhIL-11 expression of 22%, were achieved. The results could be used as references in the optimization of the fermentation process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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