MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2122762460 · doi:10.1002/btpr.1942

Treating cell culture media with UV irradiation against adventitious agents: Minimal impact on CHO performance

2014· article· en· W2122762460 sur OpenAlexafffund
Sandi Yen, Stanislav Sokolenko, Bhavik Manocha, Ankit Patras, Farnaz Daynouri‐Pancino, Eric J. M. Blondeel, Michael Sasges, Marc G. Aucoin

Notice bibliographique

RevueBiotechnology Progress · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueViral Infectious Diseases and Gene Expression in Insects
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSterilization (economics)Chinese hamster ovary cellCell cultureChemically defined mediumIrradiationFood scienceCell growthCellTiterChemistryBiologyBiochemistryMicrobiologyIn vitroImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sterility of cell culture media is an important concern in biotherapeutic processing. In large scale biotherapeutic production, a unit contamination of cell culture media can have costly effects. Ultraviolet (UV) irradiation is a sterilization method effective against bacteria and viruses while being non-thermal and non-adulterating in its mechanism of action. This makes UV irradiation attractive for use in sterilization of cell culture media. The objective of this study was to evaluate the effect of UV irradiation of cell culture media in terms of chemical composition and the ability to grow cell cultures in the treated media. The results showed that UV irradiation of commercial cell culture media at relevant disinfection doses impacted the chemical composition of the media with respect to several carboxylic acids, and to a minimal extent, amino acids. The cumulative effect of these changes, however, did not negatively influence the ability to culture Chinese Hamster Ovary cells, as evaluated by cell viability, growth rate, and protein titer measurements in simple batch growth compared with the same cells cultured in control media exposed to visible light.

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 enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,730

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations28
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiotechnology ProgressMême sujetViral Infectious Diseases and Gene Expression in InsectsTravaux en français237 207