Characterization of Extracellular Vesicles Secreted in Lentiviral Producing HEK293SF Cell Cultures
Notice bibliographique
Résumé
Lentiviral vectors (LVs) are a powerful tool for gene and cell therapy and human embryonic kidney cells (HEK293) have been extensively used as a platform for production of these vectors. Like most cells and cellular tissues, HEK293 cells release extracellular vesicles (EVs). EVs released by cells share similar size, biophysical characteristics and even a biogenesis pathway with cell-produced enveloped viruses, making it a challenge to efficiently separate EVs from LVs. Thus, EVs co-purified with LVs during downstream processing, are considered "impurities" in the context of gene and cell therapy. A greater understanding of EVs co-purifying with LVs is needed to enable improved downstream processing. To that end, EVs from an inducible lentivirus producing cell line were studied under two conditions: non-induced and induced. EVs were identified in both conditions, with their presence confirmed by transmission electron microscopy and Western blot. EV cargos from each condition were then further characterized by a multi-omic approach. Nineteen proteins were identified by mass spectrometry as potential EV markers to differentiate EVs in LV preparations. Lipid composition of EV preparations before and after LV induction showed similar enrichment in phosphatidylserine. RNA cargos in EVs showed enrichment in transcripts involved in viral processes and binding functions. These findings provide insights on the product profile of lentiviral preparations and could support the development of improved separation strategies aimed at removing co-produced EVs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».