Optimization of a One-Step Heat-Inducible In Vivo Mini DNA Vector Production System
Notice bibliographique
Résumé
While safer than their viral counterparts, conventional circular covalently closed (CCC) plasmid DNA vectors offer a limited safety profile. They often result in the transfer of unwanted prokaryotic sequences, antibiotic resistance genes, and bacterial origins of replication that may lead to unwanted immunostimulatory responses. Furthermore, such vectors may impart the potential for chromosomal integration, thus potentiating oncogenesis. Linear covalently closed (LCC), bacterial sequence free DNA vectors have shown promising clinical improvements in vitro and in vivo. However, the generation of such minivectors has been limited by in vitro enzymatic reactions hindering their downstream application in clinical trials. We previously characterized an in vivo temperature-inducible expression system, governed by the phage λ pL promoter and regulated by the thermolabile λ CI[Ts]857 repressor to produce recombinant protelomerase enzymes in E. coli. In this expression system, induction of recombinant protelomerase was achieved by increasing culture temperature above the 37°C threshold temperature. Overexpression of protelomerase led to enzymatic reactions, acting on genetically engineered multi-target sites called "Super Sequences" that serve to convert conventional CCC plasmid DNA into LCC DNA minivectors. Temperature up-shift, however, can result in intracellular stress responses and may alter plasmid replication rates; both of which may be detrimental to LCC minivector production. We sought to optimize our one-step in vivo DNA minivector production system under various induction schedules in combination with genetic modifications influencing plasmid replication, processing rates, and cellular heat stress responses. We assessed different culture growth techniques, growth media compositions, heat induction scheduling and temperature, induction duration, post-induction temperature, and E. coli genetic background to improve the productivity and scalability of our system, achieving an overall LCC DNA minivector production efficiency of ∼ 90%.We optimized a robust technology conferring rapid, scalable, one-step in vivo production of LCC DNA minivectors with potential application to gene transfer-mediated therapeutics.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».