Optimization of Culture Media and Feeding Strategy for High Titer Production of an Adenoviral Vector in HEK 293 Fed-Batch Culture
Notice bibliographique
Résumé
Adenoviruses are efficient and safe vectors for delivering target antigens and adenovirus-based vaccines have been used against a wide variety of pathogens, including tuberculosis and COVID-19. Cost-effective and scalable biomanufacturing processes are critical for the commercialization of adenovirus-vectored vaccines. Adenoviral vectors are commonly produced through the infection of batch cultures at low cell density cultures, mostly because infections at high cell densities result in reduced cell-specific virus productivity and does not improve volumetric productivity. In this study, we have investigated the feasibility of improving the volumetric productivity by infecting fed-batch cultures at high cell densities. Four commercial and one in-house developed serum-free media were first tested for supporting growth of HEK 293 cells and production of adenovirus type 5 (Ad5) in batch culture. Two best media were then selected for development of fed-batch culture to improve cell growth and virus productivity. A maximum viable cell density up to 16 × 106 cells/mL was achieved in shake flask fed-batch cultures using the selected media and commercial or in-house developed feeds. The volumetric virus productivity was improved by up to six folds, reaching 3.0 × 1010 total viral particles/mL in the fed-batch culture cultivated with the media and feeds developed in house and infected at a cell density of 5 × 106 cells/mL. Additional rounds of optimization of media and feed were required to maintain the improved titer when the fed-batch culture was scaled up in a bench scale (3 L) bioreactor. Overall, the results suggested that fed-batch culture is a simple and feasible process to significantly improve the volumetric productivity of Ad5 through optimization and balance of nutrients in culture media and feeds.
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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 ».