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Enregistrement W2146299708 · doi:10.1002/bit.21467

Production of lentiviral vectors by large‐scale transient transfection of suspension cultures and affinity chromatography purification

2007· article· en· W2146299708 sur OpenAlexaff
María Mercedes Segura, Alain Garnier, Yves Durocher, Helene Coelho, Amine Kamen

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensUniversité LavalBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyethylenimineTransfectionViral vectorBioreactorAffinity chromatographyCell cultureChromatographyChemistryRecombinant DNABiologyBiochemistryGeneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of lentiviral vectors as gene delivery vehicles has become increasingly popular in recent years. The growing interest in these vectors has created a strong demand for large volumes of vector stocks, which entails the need for scaleable vector manufacturing procedures. In this work, we present a simple and robust process for the production of lentiviral vectors using scaleable production and purification methodologies. Lentivirus particles were produced by transient transfection of serum-free suspension-growing 293 EBNA-1 cells with four plasmids encoding the vector components using linear polyethylenimine (PEI) as transfection reagent. This process was successfully scaled-up from shake flasks to a 3-L bioreactor from which 10(10) IVP were recovered. In addition, an affinity chromatography protocol designed for purification of bioactive oncoretroviral vectors has been adapted in this work for the purification of VSV-G pseudotyped lentiviral vectors. Using heparin affinity chromatography, lentiviral particles were concentrated and purified directly from the clarified supernatants. During this step, a recovery of 53% of infective lentiviral particles was achieved while removing 94% of the impurities contained in the supernatant.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations128
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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