Scale‐up of a monoclonal antibody <scp>CHO</scp> fed‐batch production in stirred tank bioreactors: Effect of hydrodynamic conditions and feeding regimen
Notice bibliographique
Résumé
Key hydrodynamic-related parameters such as volumetric power input (P/V), impeller configuration, aeration strategy, and maximum gas sparge rate, as well as an appropriate feeding strategy, must be carefully selected to improve production yields in bioreactor. In this study, the feeding regimen was found to have an important impact on cell growth and productivity of a cumate-inducible CHO fed-batch cell culture. A low-volume feeding regimen avoided a rapid increase in osmolality, allowing for prolonged cell viability and a 33% increase in volumetric titer compared to the high-volume feeding regimen. Both sparged air and oxygen were used for dissolved oxygen (DO) control, utilizing three levels of airflow rates. An optimum airflow rate of 0.0031 vvm was found to improve cell growth, longevity, and thus final titer. A larger air cap required increased gas flow rates, which led to an earlier cell mortality. Scale-up from 1-L to 10-L bioreactor using constant P/V and air cap volumetric gas flow rate (vvm) allowed for comparable cell growth and productivity. Further investigation of the effect of mixing and aeration was done by maintaining P/V and vvm constant throughout the cell culture, which further improved product titers at 11 days after induction. Our study also demonstrates that keeping a constant volume by removing a culture amount equal to the feed volume added at each sampling event can significantly improve the final volumetric titer. This finding shows the benefit of developing a concentrated feed to reduce the volume increase, which in turn could greatly ease the scale-up task.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».