Identification of the factors that control synthesis and accumulation of a therapeutic protein, human immune‐regulatory interleukin‐10, in <i><scp>A</scp>rabidopsis thaliana</i>
Notice bibliographique
Résumé
Plants are one of the most economical platforms for large-scale production of recombinant proteins for biopharmaceutical and industrial uses. A large number of human recombinant proteins of therapeutic value have been successfully produced in plant systems. One of the main technical challenges of producing recombinant proteins in plants is to obtain sufficient level of protein. This research aims to identify the factors that control synthesis and accumulation of recombinant proteins in stable transgenic plants. A stepwise dissection of human immune-regulatory interleukin-10 (IL-10) protein production was carried out using Arabidopsis thaliana as a model system. EMS-mutagenized transgenic Arabidopsis IL-10 lines, at2762 and at3262, produced significantly higher amount of IL-10 protein than the non-mutagenized IL-10 line (WT-IL-10). The fates of trans-gene in these sets of plants were compared in detail by measuring synthesis and accumulation of IL-10 transcript, transcript stability, protein synthesis and IL-10 protein accumulation. The IL-10 transcripts were more stable in at2762 and at3262 lines than WT-IL-10, which may contribute to higher protein synthesis in these lines. To evaluate whether translational regulation of IL-10 controls its synthesis in non-mutagenized WT-IL-10 and higher IL-10 accumulating mutant lines, we measured the efficiency of the translational machinery. Our results indicate that mutant lines with higher trans-gene expression contain more robust and efficient translational machinery compared with the control line.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».