Monitoring the Recombinant Adeno-Associated Virus Production using Extended Kalman Filter
Notice bibliographique
Résumé
The recombinant adeno-associated virus (rAAV) is a viral vector technology for gene therapy that is considered the safest and most effective way to repair single-gene abnormalities in non-dividing cells. However, improving the viral titer productivity in rAAV production remains challenging. The first step to this end is to effectively monitor the process state variables (cell density, GLC, GLN, LAC, AMM, and rAAV viral titer) to improve the control performance for an enhanced productivity. However, the current approaches to monitoring are expensive, laborious, and time-consuming. This paper presents an extended Kalman filter (EKF) approach used to monitor the rAAV production using the online viable cell density measurements and estimating the other state variables measured at a low frequency. The proposed EKF uses an unstructured mechanistic kinetic model applicable in the upstream process. Three datasets were used for parameter estimation, calibration, and testing, and the data were collected from the production of rAAV through a triple-plasmid transfection of HEK293SF-3F6 cells. Overall, the proposed approach accurately estimated metabolite concentrations and the rAAV production yield. Therefore, the approach has a high potential to be extended to an online soft sensor and to be classified as a cost-effective and fast approach to the monitoring of rAAV production.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».