Scale‐up of controlled‐shear affinity filtration using computational fluid dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Controlled shear affinity filtration (CSAF) is an integrated bioprocess that positions a contoured rotor above a membrane affinity chromatography column to permit the capture and purification of a secreted protein product directly from cell culture. Here, computational fluid dynamics (CFD) simulations previously used on a laboratory-scale unit (Francis et al., Biotechnol. Bioeng. 2005, 95, 1207-1217) are extended to study the fluid hydrodynamics and expected filter performance of the CSAF device for rotor sizes up to 140 cm in radius. We show that the fluid hydrodynamics within the rotor chamber of larger-scale CSAF units are complex and include turbulent boundary layers; thus, CFD likely provides the only reliable route to CSAF scale-up. We then model design improvements that will be required for CSAF scale-up to permit processing of industrial feedstock. The result is the in silico design of a preparative CSAF device with an optimized rotor 140 cm in radius. The scaled up device has an effective filtration area of 5.93 m(2), which should allow for complete processing in ca. 2 h of 1000 L of culture harvested from either a perfusion, fed-batch or batch bioreactor. Finally, a novel method for the parallelization of CSAF units is presented for use in bioprocessing operations larger than 1000 L.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».