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Enregistrement W2061496234 · doi:10.1002/bit.21725

At‐line monitoring of bioreactor protein production by surface plasmon resonance

2007· article· en· W2061496234 sur OpenAlexaff
Renaud Jacquemart, Natalie Chavane, Yves Durocher, Caroline D. Hoemann, Grégory De Crescenzo

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueViral Infectious Diseases and Gene Expression in Insects
Établissements canadiensBiotechnology Research InstitutePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioreactorBioprocessSurface plasmon resonanceContext (archaeology)BiopharmaceuticalBiosensorBiochemical engineeringChemistryNanotechnologyChromatographyMaterials scienceBiochemistryBiologyBiotechnologyChemical engineeringNanoparticleEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An innovative and automated method for the at-line monitoring of secreted protein was developed by harnessing a Surface Plasmon Resonance-based biosensor to a bioreactor. The proof of concept was performed by following at-line the relative concentration of a secreted protein produced by transient transfection of mammalian cells in a bioreactor. Our results suggest that our approach can be readily applied to the at-line determination of both protein concentration and bioactivity. Our experimental setup and strategy can thus satisfy the needs related to the development of novel bioprocess control protocols in the context of the new process analytical technology that arises in the biopharmaceutical industry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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