Metabolic engineering of CHO cells to alter lactate metabolism during fed-batch cultures
Notice bibliographique
Résumé
Recombinant yeast pyruvate carboxylase (PYC2) expression was previously shown to be an effective metabolic engineering strategy for reducing lactate formation in a number of relevant mammalian cell lines, but, in the case of CHO cells, did not consistently lead to significant improvement in terms of cell growth, product titer and energy metabolism efficiency. In the present study, we report on the establishment of a PYC2-expressing CHO cell line producing a monoclonal antibody and displaying a significantly altered lactate metabolism compared to its parental line. All clones exhibiting strong PYC2 expression were shown to experience a significant and systematic metabolic shift toward lactate consumption, as well as a prolonged exponential growth phase leading to an increased maximum cell concentration and volumetric product titer. Of salient interest, PYC2-expressing CHO cells were shown to maintain a highly efficient metabolism in fed-batch cultures, even when exposed to high glucose levels, thereby alleviating the need of controlling nutrient at low levels and the potential negative impact of such strategy on product glycosylation. In bioreactor operated in fed-batch mode, the higher maximum cell density achieved with the PYC2 clone led to a net gain (20%) in final volumetric productivity.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».