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Enregistrement W2883800592 · doi:10.1016/j.omtm.2018.07.004

Accurate Titration of Infectious AAV Particles Requires Measurement of Biologically Active Vector Genomes and Suitable Controls

2018· article· en· W2883800592 sur OpenAlexfundno aff
Achille François, Mohammed Bouzelha, Émilie Lecomte, Frédéric Broucque, Magalie Penaud‐Budloo, Oumeya Adjali, Philippe Moullier, Véronique Blouin, Eduard Ayuso

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Methods & Clinical Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de NantesCommissariat Général à l'InvestissementCentre hospitalier universitaire Sainte-JustineAgence Nationale de la RechercheInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAssociation Française contre les Myopathies
Mots-clésGenomeBiologyInfectivityVector (molecular biology)VirologyViral vectorIntracellularComputational biologyTransgeneVirus quantificationVirusRecombinant DNAGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the clinical use of recombinant adeno-associated virus (rAAV) vectors is constantly increasing, the development of suitable quality control methods is still needed for accurate vector characterization. Among the quality criteria, the titration of infectious particles is critical to determine vector efficacy. Different methods have been developed for the measurement of rAAV infectivity in vitro , based on detection of vector genome replication in trans -complementing cells infected with adenovirus, detection of transgene expression in permissive cells, or simply detection of intracellular vector genomes following the infection of indicator cells. In the present study, we have compared these methods for the titration of infectious rAAV8 vector particles, and, to assess their ability to discriminate infectious and non-infectious rAAV serotype 8 particles, we have generated a VP1-defective AAV8-GFP vector. Since VP1 is required to enter the cell nucleus, the lack of VP1 should drastically reduce the infectivity of rAAV particles. The AAV8 reference standard material was used as a positive control. Our results demonstrated that methods based on measurement of rAAV biological activity (i.e., vector genome replication or transgene expression) were able to accurately discriminate infectious versus non-infectious particles, whereas methods simply measuring intracellular vector genomes were not. Several cell fractionation protocols were tested in an attempt to specifically measure vector genomes that had reached the nucleus, but genomes from wild-type and VP1-defective AAV8 particles were equally detected in the nuclear fraction by qPCR. These data highlight the importance of using suitable controls, including a negative control, for the development of biological assays such as infectious unit titration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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