Metabolic Flux Estimation in Mammalian Cell Cultures
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic flux analysis with its ability to quantify cellular metabolism is an attractive tool for accelerating cell line selection, medium optimization, and other bioprocess development activities. In the stoichiometric flux estimation approach, unknown fluxes are determined using intracellular metabolite mass balance expressions and measured extracellular rates. The simplicity of the stoichiometric approach extends its application to most cell culture systems, and the steps involved in metabolic flux estimation by the stoichiometric method are presented in detail in this chapter. Specifically, overdetermined systems are analyzed since the extra measurements can be used to check for gross measurement errors and system consistency. Cell-specific rates comprise the input data for flux estimation, and the logistic modeling approach is described for robust-specific rate estimation in batch and fed-batch systems. A simplified network of mammalian cell metabolism is used to illustrate the flux estimation procedure, and the steps leading up the consistency index determination are presented. If gross measurement errors are detected, a technique for determining the source of gross measurement error is also described. A computer program that performs most of the calculation described in this chapter is presented, and references to flux estimation software are provided. The procedure presented in this chapter should enable rapid metabolic flux estimation in any mammalian cell bioreaction network by the stoichiometric approach.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».