A rational approach to improving productivity in recombinantPichia pastoris fermentation
Notice bibliographique
Résumé
A Mut(S) Pichia pastoris strain that had been genetically modified to produce and secrete sea raven antifreeze protein was used as a model system to demonstrate the implementation of a rational, model-based approach to improve process productivity. A set of glycerol/methanol mixed-feed continuous stirred-tank reactor (CSTR) experiments was performed at the 5-L scale to characterize the relationship between the specific growth rate and the cell yield on methanol, the specific methanol consumption rate, the specific recombinant protein formation rate, and the productivity based on secreted protein levels. The range of dilution rates studied was 0. 01 to 0.10 h(-1), and the residual methanol concentration was kept constant at approximately 2 g/L (below the inhibitory level). With the assumption that the cell yield on glycerol was constant, the cell yield on methanol increased from approximately 0.5 to 1.5 over the range studied. A maximum specific methanol consumption rate of 20 mg/g. h was achieved at a dilution rate of 0.06 h(-1). The specific product formation rate and the volumetric productivity based on product continued to increase over the range of dilution rates studied, and the maximum values were 0.06 mg/g. h and 1.7 mg/L. h, respectively. Therefore, no evidence of repression by glycerol was observed over this range, and operating at the highest dilution rate studied maximized productivity. Fed-batch mass balance equations, based on Monod-type kinetics and parameters derived from data collected during the CSTR work, were then used to predict cell growth and recombinant protein production and to develop an exponential feeding strategy using two carbon sources. Two exponential fed-batch fermentations were conducted according to the predicted feeding strategy at specific growth rates of 0.03 h(-1) and 0.07 h(-1) to verify the accuracy of the model. Cell growth was accurately predicted in both fed-batch runs; however, the model underestimated recombinant product concentration. The overall volumetric productivity of both runs was approximately 2.2 mg/L. h, representing a tenfold increase in the productivity compared with a heuristic feeding strategy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».