Master_Setup and Operation of Single Use (SUB) Bubble Column Reactors (BCR): Litre-Scale Expression of Recombinant Proteins for Structural Biology and Drug Design (SBDD). v1
Notice bibliographique
Résumé
Structure-Based Drug Discovery (SBDD) is an approach to drug design which involves crystallising disease target proteins unbound and with candidate small-molecule binders, to observe and analyse the binding interaction, or to identify novel binders that can be developed into lead-like compounds. Obtaining sufficient protein quantity and crystal forms amenable to soaking with candidate binders remains a bottleneck. The Centre for Medicines Discovery’s (CMD) approach to this problem, is to design multiple constructs to explore protein expression and crystallisation behaviour. Protein crystallography (PX) has a high demand for protein quantities, a limiting factor in this workflow is the production of sufficient quantities of the multiple proteins for our experimental needs. This burden increases rapidly with the addition of each construct. Existing shake-flask workflows for protein expression do not scale adequately to meet these requirements. To address this bottleneck a novel, single-use Bubble-Column Bioreactor (suBCR) array was developed, that allows for parallel 1 L E. coli batch cultivation. This bioreactor array will be incorporated into a Gene-to-Product workflow aimed at increasing protein production efficiency by increasing throughput whilst reducing labour burden.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,011 |
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 ».