Matrix attachment regions enhance transgene expression by manipulating position-dependent effects in stably transfected CHO-K1 cells
Notice bibliographique
Résumé
We previously found that the position of matrix attachment regions (MARs) within the vector significantly affects its ability to enhance transgenic expression in the recombinant protein production. This study aims to systematically investigate the position-dependent impacts of MAR on transgene expression. We observed a significant increase in enhanced green fluorescent protein (eGFP) expression levels in stably transfected CHO-K1 cells with either MAR 1-68 or MAR X-29 when MARs located upstream of the promoter. This increase was especially evident with MAR flanked the expression cassette. Concurrently, a substantial increase was observed in the percentage of eGFP-expressing cells, with 97.8% and 96.0% in MAR-containing constructs versus 73.7% in MAR-absent constructs. Further analysis of erythropoietin (EPO) expression revealed that constructs with flanking MARs induced the highest EPO productivity. Bioinformatics analysis revealed that certain specific transcription factors are important in modulating the transcription process. In conclusion, vectors harboring both MARs around the expression cassette constitute an optimal construct for enhanced recombinant protein production in CHO-K1 cells. This insight underscores the importance of strategic MAR incorporation in vector design for optimized recombinant protein expression.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».