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Enregistrement W4413011762 · doi:10.1016/j.bej.2025.109890

Maximizing yield, purity and throughput of M13 bacteriophage bioprocessing

2025· article· en· W4413011762 sur OpenAlexafffund
Daniel Modafferi, Júlia Maria de Medeiros Dantas, Noémie‐Manuelle Dorval Courchesne

Notice bibliographique

RevueBiochemical Engineering Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNovaJohnson and JohnsonCentre québécois sur les matériaux fonctionnelsCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésBioprocessYield (engineering)ThroughputBacteriophageBiochemical engineeringChemistryComputer scienceMaterials scienceChemical engineeringEngineeringBiochemistryOperating systemEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The filamentous M13 bacteriophage has been used extensively as a building block for biomaterials fabrication due to its self-assembled structure and bulk assembling properties. With its genetic code encapsulated in its protein capsid, the M13 phage can be used in phage display or directed evolution mutagenesis for the creation of large libraries. Applying phage display to materials fabrication draws out bioprocessing challenges regarding high yields and high purity. Additionally, phage display introduces the need for high throughput production to parse mutant libraries. Here, we develop an optimized, high throughput process for upstream and downstream M13 phage production. We identify an optimal medium containing 17 g/L of both tryptone and yeast extract, maximizing phage production using standard polyethylene glycol/sodium chloride precipitation. Next, we add a centrifuge filtration step, which removes detectable traces of sodium ions and significantly lowers polyethylene glycol levels. The higher yields grown in the optimal medium remediate the loss of phages from added purification steps. We also applied this combined process to 96-well plates, recovering titers of purified phages proportional to those obtained with larger volumes. The method that we present here could allow for automatable, scalable M13 phage production for applications in genetically engineered biologically derived materials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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