Scalable Lentiviral Vector Production Using Stable HEK293SF Producer Cell Lines
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Notice bibliographique
Résumé
Lentiviral vectors (LV) represent a key tool for gene and cell therapy applications. The production of these vectors in sufficient quantities for clinical applications remains a hurdle, prompting the field toward developing suspension processes that are conducive to large-scale production. This study describes a LV production strategy using a stable inducible producer cell line. The HEK293 cell line employed grows in suspension, thus offering direct scalability, and produces a green fluorescent protein (GFP)-expressing lentiviral vector in the 10 6 transduction units (TU)/mL range without optimization. The stable producer cell line, called clone 92, was derived by stable transfection from a packaging cell line with a plasmid encoding the transgene GFP. The packaging cell line expresses all the other necessary components to produce LV upon induction with cumate and doxycycline. First, the study demonstrated that LV production using clone 92 is scalable from 20 mL shake flasks to 3 L bioreactors. Next, two strategies were developed for high-yield LV production in perfusion mode using acoustic cell filter technology in 1-3 L bioreactors. The first approach uses a basal commercial medium and perfusion mode both pre-and postinduction for increasing cell density and LV recovery. The second approach makes use of a fortified medium formulation to achieve target cell density for induction in batch mode, followed by perfusion mode after induction. Using these perfusion-based strategies, the titer was improved to 3.2 10 7 TU/mL. As a result, cumulative functional LV titers were increased by up to 15-fold compared to batch mode, reaching a cumulative total yield of 8 10 10 TU/L of bioreactor culture. This approach is easily amenable to largescale production and commercial manufacturing.
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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 | 0,001 | 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 découle