Development of a scalable and robust AEX method for enriched rAAV preparations in genome-containing VCs of serotypes 5, 6, 8, and 9
Notice bibliographique
Résumé
Removal of empty capsids from adeno-associated virus (AAV) manufacturing lots remains a critical step in the downstream processing of AAV clinical-grade batches. Because of similar physico-chemical characteristics, the AAV capsid populations totally lacking or containing partial viral DNA are difficult to separate from the desired vector capsid populations. Based on minute differences in density, ultracentrifugation remains the most effective separation method and has been extensively used at small scale but has limitations associated with availabilities and operational complexities in large-scale processing. In this paper, we report a scalable, robust, and versatile anion-exchange chromatography (AEX) method for removing empty capsids and subsequent enrichment of vectors of AAV serotypes 5, 6, 8, and 9. On average, AEX resulted in about 9-fold enrichment of AAV5 in a single step containing 80% ± 5% genome-containing vector capsids, as verified and quantified by analytical ultracentrifugation. The optimized process was further validated using AAV6, AAV8, and AAV9, resulting in over 90% vector enrichment. The AEX process showed comparable results not only for vectors with different transgenes of different sizes but also for AEX runs under different geometries of chromatographic media. The herein-reported sulfate-salt-based AEX process can be adapted to different AAV serotypes by appropriately adjusting elution conditions to achieve enriched vector preparations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».