Supplementation Strategies for Tuning Glycosylation of Monoclonal Antibodies and Enhancing Growth in Mammalian Cell Culture by Omics Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Two fundamental objectives of bioprocess engineering are to increase productivity and improve product quality. Glycosylation is a critical and variable factor in the quality of several therapeutic proteins, particularly those with immune-system interactions such as monoclonal antibodies (mAbs). In this thesis, supplementation of nutrients to growth medium of CHO1A7 mammalian cell cultures are examined towards enhancing cell growth, by increasing peak cell density, and improving product quality, by tuning glycosylation of EG2-hFc heavy-chain camelid antibodies. Targeted profiling via 1D-1H-NMR metabolomics and differential expression analysis via 2D-DIGE proteomics, elucidate factors to create a nutrient cocktail to enhance culture growth. Eight target nutrients corresponding with five identified metabolic systems for CHO cells including anaplerotic TCA-replenishment; NADH/NADPH replenishment; tetrahydrofolate cycle C1 cofactor conversions; limitations to lipid synthesis; and redox modulation; resulted in a ~75% improvement to peak cell densities. Towards improving product quality, nucleotide-sugar precursors, capable of shifting glycan distributions were supplemented to growth medium to tune glycosylation of EG2-hFc towards a single G0 glycoform. Growth inhibition from glucosamine-based precursors was mitigated given a priori knowledge from metabolomic analysis of the system – identifying cytosolic acetyl-CoA as a sensitive metabolic pool for CHO1A7 cell growth. Additional nucleotide-sugar precursor nutrients were examined to better resolve conflicting reports of effects to glycan distributions. These conflicts are subsequently attributed to five key factors: differences across cell platforms; differences between glycan sites of expressed proteins; the fermentation and sampling timeline; glutamine levels; finally, no standardized metrics for reporting shifts in glycan distributions with respect to controls.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».