Construction of pPIC9 Recombinant Vector Containing Human Stem Cell Factor
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Various cytokine regulates hematopoesis; they promote number of stages in stem cells biology such as proliferation, differentiation and endurance. Biological effects of SCF, as a hematopoietic cytokine; is triggered by binding to its ligand c-kit. Potential therapeutic applications of SCF include hematopoietic stem cell mobilization, exvivo stem/progenitor cell expansion, gene therapy, and immunotherapy. In this study we tried to construct of pPIC9 recombinant vector containing human SCF. METHODS: hSCF cDNA was amplified by PCR and both hSCF cDNA and pPIC9 as yeast expression vector (shuttle vector) digested by EcoR I and Xho I restriction enzymes. Subsequent the digestion reaction, ligation reaction was carried out. In order to verifying of pPIC9 recombinant vector containing hSCF, PCR and sequence analysis was performed. RESULTS: The construction of recombinant expression vector of pPIC9 containing hSCF cDNA was confirmed by sequencing method successfully. CONCLUSION: rhSCF/pPIC9 vector can be transformed into the Picha pastoris yeast as a eukaryotic host in order to produce human SCF at industrial scale.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».