N‐1 semi‐continuous transient perfusion in shake flask for ultra‐high density seeding of <scp>CHO</scp> cell cultures in benchtop bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
viable cells/mL). This very high seeding density improves cell culture performance by shortening the timeline and/or achieving higher final product concentrations. Typically, an N-1 seed train employs bioreactors with alternating tangential flow filtration (ATF) or tangential flow filtration (TFF) perfusion systems or Wave cell bag bioreactor with integrated filtration membrane, which have costs and technical complexity. Here, we propose an alternative method using semi-continuous transient perfusion through media exchange in shake flasks, which is suitable for benchtop-scale intensification process development. Daily media exchange was necessary to prevent nutrient limitations. The observed limitation of maximum viable cell densities (VCD) in various flask sizes was demonstrated to be due to oxygen limitations through the measurements of maximum oxygen transfer rates (OTR) using the sulfite system. By increasing agitation frequency from 200 to 300 RPM, maximum OTR in 500-mL shake flasks was increased by 62.3%, allowing an increase in maximum VCD of 29.6%. However, in 1000-mL shake flasks, an increase in agitation rate resulted in early cell death. After demonstrating that media exchange in shake flasks by centrifugation had no significant impact on cell growth rates, metabolism, and productivity, a benchtop bioreactor was seeded from semi-continuous transient perfusion cell expansion. The ultra-high cell density seeding resulted in a 49.3% increase in space-time-yield (STY) when compared to a standard low seeding density culture.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».