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Enregistrement W3048167828 · doi:10.1016/j.biotechadv.2020.107608

Vero cell upstream bioprocess development for the production of viral vectors and vaccines

2020· review· en· W3048167828 sur OpenAlexafffund
Sascha Kießlich, Amine Kamen

Notice bibliographique

RevueBiotechnology Advances · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research Centre
Mots-clésBioprocessVero cellMicrocarrierProduction lineVirologyComputer scienceBiochemical engineeringCell cultureBiotechnologyBiologyEngineeringVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Vero cell line is considered the most used continuous cell line for the production of viral vectors and vaccines. Historically, it is the first cell line that was approved by the WHO for the production of human vaccines. Comprehensive experimental data on the production of many viruses using the Vero cell line can be found in the literature. However, the vast majority of these processes is relying on the microcarrier technology. While this system is established for the large-scale manufacturing of viral vaccine, it is still quite complex and labor intensive. Moreover, scale-up remains difficult and is limited by the surface area given by the carriers. To overcome these and other drawbacks and to establish more efficient manufacturing processes, it is a priority to further develop the Vero cell platform by applying novel bioprocess technologies. Especially in times like the current COVID-19 pandemic, advanced and scalable platform technologies could provide more efficient and cost-effective solutions to meet the global vaccine demand. Herein, we review the prevailing literature on Vero cell bioprocess development for the production of viral vectors and vaccines with the aim to assess the recent advances in bioprocess development. We critically underline the need for further research activities and describe bottlenecks to improve the Vero cell platform by taking advantage of recent developments in the cell culture engineering field.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations156
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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