Artificial neural network‐genetic algorithm (ANN‐GA) based medium optimization for the production of human interferon gamma (hIFN‐γ) in <i>Kluyveromyces lactis</i> cell factory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the current investigation, we have adapted response surface methodology (RSM) and artificial neural network‐genetic algorithm (ANN‐GA) based optimization to develop a defined medium for maximizing human interferon gamma production from recombinant Kluyveromyces lactis (K. lactis). In the initial screening studies, sorbitol and glycine emerged as a carbon and nitrogen source respectively having higher influence on hIFN‐γ production. Substrate inhibition studies were performed by varying the initial substrate concentration, and we found maximum hIFN‐γ concentration at 50 g L−1 of sorbitol. Inhibition kinetics studies were carried out using 3 and 4‐parametric models. Among the estimated models, the Moser model was observed as the best fitted model followed by the Luong model with R2 values of 0.882 and 0.75, respectively. The model acceptability test was carried out using the extra sum of squares F‐test and Akaike information criterion (AIC). The Plackett‐Burman multifactorial design identified sorbitol, glycine, Na2HPO4, and MgSO4.7H2O as the parameters significantly influencing the hIFN‐γ production. Further, the Box‐Behnken design (BBD) followed by the artificial neural network coupled with genetic algorithm (ANN‐GA) was employed for the precise optimization of medium components. With ANN‐GA a maximum hIFN‐γ yield of 2.1 ±0.3 mg L−1 in shake flask level and 3.5 ±0.1 mg L−1 in reactor level was achieved. The findings of this study serve as a model for a process development strategy (bench scale to reactor scale) to achieve a high productivity of the desired protein from a microbial cell factory.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».