Fouling of virus filtration membranes by monoclonal antibody feeds with low aggregate content
Notice bibliographique
Résumé
Membrane fouling by monoclonal antibodies (mAbs) is one of the main challenges in virus-filtration processes. Previous publications attributed membrane fouling to the presence of mAb aggregates in the solution, which block the membrane pores. This fouling mechanism can be solved by a prefilter; however, it was shown that there are mAbs that severely foul the membranes (reduce permeability by 90% and more) even after prefiltering the aggregates, while other mAbs foul the membrane weakly (reduce permeability by ~10% and less). Unfortunately, the differences between the fouling- and the nonfouling mAbs have never been convincingly explained. To get a deeper insight on these differences, we measured the fouling of chemically modified Isoprene-Styrene-4-vinylpyridine (ISV) membranes (TeraPore Technologies) by 8 mAbs exhibiting different hydrophobicity and charge. The results show that mAb solutions with low concentration of aggregates foul ISV membranes via an adsorptive mechanism, and the adsorption is driven mainly by hydrophobic forces between the mAb and the membrane. The charge of the mAbs plays a secondary role in fouling. We want to emphasize that the conclusions pertain to ISV membranes; the insights presented in this paper can potentially be used to engineer new surface chemistries to mitigate fouling of other virus-filtration and/or ultrafiltration membranes.
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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 ».