Transgene-host cell interactions mediate significant influences on the production, stability, and function of recombinant canine FVIII
Notice bibliographique
Résumé
Recombinant FVIII manufacturing is characterized by poor product stability and low yields. Codon-optimization of transgenes accelerates translation by exploiting the synonymous codon usage bias of a species. However, this can alter the performance of the final product. Additionally, the effects of transgene design across diverse cell types are not well understood and are of interest for next-generation protein and gene therapies. To investigate the effects of transgene design across different host cells, B-domain-deleted (BDD) and modified codon-optimized (CO-N6) transgenes were inserted via lentiviral delivery into cBOECs, HEK293T, and MDCK cells. The CO-N6 cFVIII transgene produced threefold more protein per transgene in HEK293T cells, and sixfold more protein in the two canine cell lines. However, pharmacokinetic analysis in hemophilia A dogs demonstrated that cFVIII produced from cBOECs transduced with the CO-N6 transgene had significantly reduced in vivo recovery. Furthermore, this product showed reduced in vitro stability and activity on thrombin activation versus the BDD product. This trend was reversed in HEK293T lines. Overall, our results demonstrate the need for an integrated approach that not only assesses protein expression levels but also considers the influence that host-cells have on preserving the molecular and biochemical properties of the naturally occurring FVIII.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».