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Enregistrement W19802479 · doi:10.1007/978-1-62703-128-8_9

Simultaneous Cloning and Selection of Hybridomas and Transfected Cell Lines in Semisolid Media

2012· article· en· W19802479 sur OpenAlexaff
Bert Wognum, Tracy Lee

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueViral Infectious Diseases and Gene Expression in Insects
Établissements canadiensStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloning (programming)TransfectionSelection (genetic algorithm)BiologyCell cultureMonoclonal antibodyMolecular biologyCell biologyAntibodyGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selection and cloning are essential but often laborious and time-consuming steps during the generation of hybridomas and genetically modified cell lines that produce monoclonal antibodies or other proteins with desired properties. Methods for the simultaneous selection and cloning of hybridomas and transfected cell lines (e.g., CHO-S cells) in semisolid methylcellulose-based media have been developed. By using semisolid selection media, the cells that survive the selection process proliferate and form colonies of cells that remain physically separated from other colonies. Each colony thus originates from a single hybridoma or transfected cell and can be isolated and characterized separately. This approach avoids the isolation of multiple identical clones and the loss of useful clones due to overgrowth by other faster-growing, but possibly nonproducing clones, which are major problems of conventional procedures in liquid media. In this chapter, protocols are described for the generation of mouse hybridomas by fusion of spleen cells from immunized mice with myeloma cells and the subsequent selection and cloning of hybridomas in semisolid selection media. Protocol are also described for selection and cloning of transfected cell lines using semisolid antibiotic-containing selection media, as well as strategies to optimize selection and cloning in serum-containing, serum-free, and chemically defined selection media.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,006

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,329 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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