Fluorescent labeling in semi-solid medium for selection of mammalian cells secreting high-levels of recombinant proteins
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the powerful impact in recent years of gene expression markers like the green fluorescent protein (GFP) to link the expression of recombinant protein for selection of high producers, there is a strong incentive to develop rapid and efficient methods for isolating mammalian cell clones secreting high levels of marker-free recombinant proteins. Recently, a method combining cell colony growth in methylcellulose-based medium with detection by a fluorescently labeled secondary antibody or antigen has shown promise for the selection of Chinese Hamster Ovary (CHO) cell lines secreting recombinant antibodies. Here we report an extension of this method referred to as fluorescent labeling in semi-solid medium (FLSSM) to detect recombinant proteins significantly smaller than antibodies, such as IGF-E5, a 25 kDa insulin-like growth factor derivative. RESULTS: CHO cell clones, expressing 300 microg/ml IGF-E5 in batch culture, were isolated more easily and quickly compared to the classic limiting dilution method. The intensity of the detected fluorescent signal was found to be proportional to the amount of IGF-E5 secreted, thus allowing the highest producers in the population to be identified and picked. CHO clones producing up to 9.5 microg/ml of Tissue-Plasminogen Activator (tPA, 67 kDa) were also generated using FLSSM. In addition, IGF-E5 high-producers were isolated from 293SF transfectants, showing that cell selection in semi-solid medium is not limited to CHO and lymphoid cells. The best positive clones were collected with a micromanipulator as well as with an automated colony picker, thus demonstrating the method's high throughput potential. CONCLUSION: FLSSM allows rapid visualization of the high secretors from transfected pools prior to picking, thus eliminating the tedious task of screening a high number of cell isolates. Because of its rapidity and its simplicity, FLSSM is a versatile method for the screening of high producers for research and industry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».