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Enhanced growth of sf-9 cells to a maximum density of 5.2 × 107 cells per mL and production of β-galactosidase at high cell density by fed batch culture

2000· article· en· W1997759747 sur OpenAlexaff
Cynthia B. Elias, A. Zeiser, Charles Bédard, Amine Kamen

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueViral Infectious Diseases and Gene Expression in Insects
Établissements canadiensBiotechnology Research InstituteNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioreactorFed-batch cultureNutrientCell cultureBiomass (ecology)Cell growthBiologyFood scienceCapacitanceProductivityChromatographyChemistryFermentationAnimal scienceBiochemistryBotanyAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant improvement in cell growth and protein production has been achieved in Sf-9 insect cell cultures using pulse additions of multicomponent nutrient feed concentrates (Bédard et al., 1994; Chan et al., 1998). The present work focuses on investigating an alternative feeding strategy wherein the nutrients are fed in a semi continuous manner. Fed batch culture experiments were carried out to compare the two different feeding strategies, pulse and semi continuous and a process developed to achieve a cell density of 5.2 x 10(7) cells/mL of Sf-9 cells in a 3.5 L bioreactor. Production of recombinant protein beta-galactosidase was carried out by infecting the cells with baculovirus at a MOI of 10 at cell densities of 17 x 10(6)cells/mL. Specific productivity could be maintained at cell densities as high as 14 x 10(6) cells/mL. The results presented indicate that the feeding method can provide significant improvements in the performance with a reduction in the amount of total nutrients added. On-line monitoring of the culture using the capacitance probe showed that the capacitance probe can be used successfully to monitor the biomass and infection process even at higher cell densities.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,177 · 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
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

Citations90
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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