Investigation into scalable and efficient enterotoxigenic Escherichia coli bacteriophage production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the demand for bacteriophage (phage) therapy increases due to antibiotic resistance in microbial pathogens, strategies and methods for increased efficiency, large-scale phage production need to be determined. To date, very little has been published on how to establish scalable production for phages, while achieving and maintaining a high titer in an economical manner. The present work outlines a phage production strategy using an enterotoxigenic Escherichia coli -targeting phage, ‘Phage75’, and accounts for the following variables: infection load, multiplicity of infection, temperature, media composition, harvest time, and host bacteria. To streamline this process, variables impacting phage propagation were screened through a high-throughput assay monitoring optical density at 600 nm (OD 600 ) to indirectly infer phage production from host cell lysis. Following screening, propagation conditions were translated in a scalable fashion in shake flasks at 0.01 L, 0.1 L, and 1 L. A final, proof-of-concept production was then carried out in a CellMaker bioreactor to represent practical application at an industrial level. Phage titers were obtained in the range of 9.5–10.1 log 10 PFU/mL with no significant difference between yields from shake flasks and CellMaker. Overall, this suggests that the methodology for scalable processing is reliable for translating into large-scale phage 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».