$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Het geïntroduceerde protocol werd toegepast voor het maximaliseren van de titer van secreted GFP. In het bijzonder de GFP titer na 17u voor teelt werd gekozen als de doelstelling van de optimalisatie. Online fluorescentie detectie van GFP toegestaan eenvoudig product kwantificering. De normalisatie van GFP signaal met gegevens uit de teelt van een verwijzing is echter onontbeerlijk om de reproduceerbaarheid en vergelijkbaarheid van de resultaten. Een voorselectie van de mediacomponenten werd uitgevoerd op basis van rationele, zoals beschreven in sectie 1. Experimenten werden uitgevoerd volgens de instructies van deel 1: de parameters van de natte lab procedures waren gedefinieerd voor de hele studie samenhang en de reproduceerbaarheid van de resultaten.
Zoals beschreven in sectie 2, werd een eerste screening voor het identificeren van relevante bestanddelen waaruit een significant effect op de optimalisatie doelstelling voor de verdere, meer gedetailleerde studie uitgevoerd. De MTP-gebaseerde MBR-systeem maakt het mogelijk 48 experimenten worden uitgevoerd in parallel. Rekening houdend met het maximaal mogelijke aantal parallelle experimenten op één MTP (48) en het totale aantal media onderdelen (11) maakt de 2IVontwerpen11-6 fractionele een goede keuze. Deze proefopzet bestaat uit 32 experimenten en maakt de schatting van het belangrijkste effect voor elk van de onderzochte media-onderdelen. De resterende teelt putten (16) werden gebruikt voor meerdere replicatieonderzoeken van experimenten met de referentie-medium reproduceerbaarheid en positionele effecten te beoordelen. Dat wil zeggen, elk experiment eenmaal is uitgevoerd (geen replicaten), met uitzondering van de verwijzing experiment (vijf wordt gerepliceerd).
Tabel 1 geeft een overzicht van de resultaten van de analyse van de screening. In het weloverwogen concentratiebereik bleek variërend van de meerderheid van de mediacomponenten niet een merkbaar effect op het doel. Component NH4+ toont een sterk negatief effect, terwijl Ca2 + en Mg2 + Toon de sterkste positieve tendens. Het effect van Mg2 + is niet significant voor het stroombereik van concentratie, maar misschien wel voor een breder scala van de concentratie. Bijgevolg werd besloten te weglaten NH4+ van het medium en te onderzoeken van het effect van Ca2 + en Mg2 + in verdere experimenten.
Sectie 3 beschrijft de iteratieve optimalisatie-procedure die wordt gebruikt voor het maximaliseren van het GFP fluorescentie signaal terwijl het variëren van de concentraties van Ca2 + en Mg2 +. In herhaling 1, werd de hypothese dat NH4+ kan worden weggelaten getest. Het concentratiebereik voor Ca2 + en Mg2 + goedgekeurd uit de analyse van de screening. De minimumconcentratie van NH4+ is ingesteld op nul en de maximale concentratie was overgenomen uit de screening-experiment. In de volgende experimenten, waren de component-concentraties verdeeld over een 3 x 3 x 3 grid binnen het gedefinieerde concentratiebereik, resulterend in 27 experimenten. Tijdens alle teelten, vijf replicatieonderzoeken van referentie medium werden opgenomen, die diende als interne standaard en om ervoor te zorgen dat geen positionele effecten over de MTP is opgetreden. Voor de resterende 16 putten, werden de concentraties van NH4+, Ca2 +en Mg2 + willekeurig verspreid binnen het opgegeven bereik.
Figuur 5 A de resultaten van de eerste iteraties visualiseert. Aslabels verwijzen naar de concentraties van de component gebruikt in de oorspronkelijke verwijzing medium, aangegeven door x Ref. De blauwe oppervlakken vertegenwoordigen de Kriging interpolaties die werden berekend aan de hand van de KriKit software. Elk oppervlak is gekoppeld aan een relatieve concentratie voor NH4+ (donkerblauw: 0 x Ref, geruit: 1 x Ref, lichtblauw: 2 x Ref). Deze visuele representatie blijkt dat het is gunstig voor het weglaten van NH4+. Interpolatie oppervlakken tonen ook de positieve effecten van zowel Mg2 + en Ca2 +, als alle vliegtuigen stijgen met toenemende concentraties.
Op basis van de resultaten van iteratie 1, werd besloten uit te breiden van de concentratie bereik van Ca2 + en Mg2 + door een verdubbeling van de maximale concentraties en verschuift de proefopzet venster naar de rechterbovenhoek, Zie Figuur 5 B. binnen dit bereik, de concentraties werden verspreid op een 6 x 6 raster. Dit zorgt voor een gelijkmatige verdeling over het volledige concentratiebereik, wat leidt tot optimale Kriging interpolatie resultaten. Figuur 5 B toont het Kriging interpolatie perceel op basis van de gecombineerde gegevens gemeten in beide iteraties (rode stippen en gele pleinen). Voor beide, Ca2 + en Mg2 +, blijft het positieve effect van de toenemende hun concentraties. Daarom de procedure werd herhaald door een verdubbeling van de maximale concentratie en dus de proefopzet venster werd verplaatst naar het verkennen van de grenzen van de hogere juiste hoek.
Figuur 6 A geeft een overzicht van de resterende optimalisatie-procedure. Het onderzoek van de verzamelde data set tot iteratie 3 bleek dat een beperking van het positieve effect van Mg2 +, dat wil zeggen, een optimale concentratie bereik van Mg2 + werd geïdentificeerd. Daarom werd besloten verder uit te breiden het concentratiebereik alleen voor Ca2 + (iteratie 4). Deze procedure werd tweemaal herhaald (iteratie 5 en 6) totdat een verzadiging van het GFP-signaal is gevonden. Deze verzadiging is te verklaren door de neerslag van Ca-zouten voor de toegepaste concentraties van Ca2 +, die niet beschikbaar voor de cellen zijn.
Als experimentele resultaten zijn altijd verstoord door het lawaai, de resulterende Kriging interpolatie verschijnt onregelmatig en visuele inspectie kan leiden tot valse conclusies. Echter kan het bereik van de optimale concentratie van media-onderdelen voor de verzadigde GFP-signaal op betrouwbare wijze worden geïdentificeerd met de statistische z -test, die ook ten uitvoer wordt gelegd in KriKit. De z -toets gebruikt direct de intrinsieke statistische informatie van de Kriging methode, d.w.z., voorspelling waarden en voorspelling onzekerheden. Figuur 6 B toont het geïdentificeerde plateau, als het vastberaden en gevisualiseerde met de werkset KriKit.Werkset KriKit is vrij beschikbaar36 en komt met een gedetailleerd leerprogramma dat verklaart hoe de functies te gebruiken.
Als er meer dan twee relevante bestanddelen worden gevonden, bereikt 3D-visualisatie zijn limiet. KriKit biedt meerdere andere mogelijke visuele representatie methoden zoals films of "screening plot". Als de optimale potentieel binnen het gedefinieerde concentratiebereik ligt, zijn nieuwe experimenten automatisch ontworpen met behulp van de verwachte verbetering40,46. Het experimentele ontwerp op basis van de verwachte verbetering is geïntegreerd in de werkset KriKit. Meer gedetailleerde informatie kan worden gevonden in de softwaredocumentatie.
Nadat de iteratieve procedure, werd een verificatie van de resultaten uitgevoerd, zoals beschreven in deel D. De geldigheid van de oorspronkelijke aannames werd gecontroleerd door het uitvoeren van een gevoeligheidsanalyse van de extra met behulp van de optimale gemiddelde samenstelling. Dat wil zeggen, alle onderdelen van de oorspronkelijke media van belang waren gevarieerd, maar Ca2 + en Mg2 + waren ingesteld op hun optimale concentratieniveaus. In deze studie, de optimale concentraties
= 32 x Ref en
= 6.8 x Ref werden gekozen. Tabel 2 toont de resultaten van de validatie-screening. Net als bij de eerste gevoeligheid screening (Zie tabel 1), NH4+ heeft nog steeds een aanzienlijke negatieve invloed en resterende effecten zijn nog steeds te verwaarlozen.
Als gevolg van de gemakkelijke toegang, werd het GFP fluorescentie signaal uit de teelt suspensie gebruikt voor het kwantificeren van de extracellulaire GFP-titer tijdens alle experimenten. Omwille van de controle, werd GFP fluorescentie gevalideerd tegen andere metingen. Omdat GFP wordt uitgescheiden via de Tat-traject, kan niet de fluorescentie-signaal discrimineren tussen intra- en extracellulaire GFP. Dus, teelten werden gereproduceerd met behulp van het referentie-medium en het geoptimaliseerde medium. Naast de fluorescentie-meting van cel-vrije teelt supernatant, gehalte aan andere melkeiwitten werd gekwantificeerd door de analyse van Bradford en (semi)-kwaliteitsverbetering GFP gevisualiseerd door SDS-pagina15. Alle resulterende meting signalen werden ongeveer verdubbeld voor teelten met geoptimaliseerde medium in vergelijking met referentie medium en gevalideerd de ongeveer 100% verbetering van de prestaties van de secretie van geoptimaliseerde medium. Bijgevolg kan GFP specifieke fluorescentie van schorsing van de teelt worden beschouwd als een geschikte metric voor optimalisatie doel, dat wil zeggen, de extracellulaire GFP-titer.

Figuur 2 : Screenshot uit de lijst volume pipetting voor gevoeligheidsanalyse. Vermeldingen in de eerste kolom toewijzen een unieke id aan alle volumes van een rij; Deze identificatie is het MTP goed nummer van de doel-teelt MTP op de vloeibare handler werktafel, Zie Figuur 4C. Overige kolommen coderen volumes voor verschillende oplossingen ("Sln-01" tot "Sln-15") om te worden afgepipetteerde. De cumulatieve omvang van één rij komt overeen met het volume van de definitieve teelt van de desbetreffende goed. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

Figuur 3 : Screenshot van de vloeistof behandeling controlesoftware "WinPREP". Links: Rij-besteld opdrachten, met inbegrip van een opdracht voor bestandsoverdracht voor elke stamoplossing te worden afgepipetteerde. Voordat de definitieve opdracht voor toevoeging van het entmateriaal, wordt een gebruiker prompt ingevoegd om ervoor te zorgen dat de cultuur van het zaad wordt geplaatst aan de tafel net op tijd. Rechts: Schema van de werktafel, met inbegrip van de bron labware voor variatie voorraden (twee diep goed platen met 12 kolom-achtige wells), de trog reagens voor Rest voorraad, water en entmateriaal en de media voorbereiding doel teelt MTP. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

Figuur 4 : Compilatie van gedetailleerde screenshots voor installatie van pipetteren van een stamoplossing. (A) pakte opdracht voor pipetteren van Fe voorraad. Bron labware en bron goed worden binnen gemarkeerd op de werktafel door het Lees frame en de rode kolom van de overeenkomstige diep goed plaat. Bestemming labware en bestemming wells binnen zijn gekenmerkt door het blauwe kader rond en blauwe putjes van de target teelt MTP. (B) gedetailleerd voorbeeld zicht op toewijzing van pipetting volumes voor deze stap (Fe stockoplossing). Aantal bestemmingen wordt afgelezen uit de pipetting lijst, die bestaat uit 48 rijen. Het Doseer volumes voor alle putjes van de bestemming voor Fe stockoplossing wordt gevonden in kolom 4 in de pipetting lijst. Merk op dat de eerste kolom in de pipetting lijst bevat id's en niet de volumes kunnen worden overgedragen, Zie Figuur 2. (C) gegevens over de bestemming goed nummering. Volumes die zijn geschreven in de rij #1 van de bijbehorende pipetting lijst zal worden pipetted in goed gemarkeerd als #1, enzovoort. Wells #01, 08 #, #41 en #48 overeen met putjes A01, A08, F01 en F08 voor de alpha-numerieke codering, die ook in de teelt MTP zelf is afgedrukt. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

Figuur 5 : Gedetailleerde resultaten vanaf de eerste iteratie. (A) Kriging interpolatie gebaseerd op experimentele gegevens van iteratie 1. Rode stippen geven de gegevensset. Ter vergelijking, alle drie interpolatie oppervlakken zijn overlay in één perceel (donkerblauw: 0 x Ref, geruit: 1 x Ref, lichtblauw: 2 x Ref). Een alternatieve weergave van de resultaten kan worden gevonden elders15. (B) Kriging interpolatie op basis van de experimenten uitgevoerd in herhaling 1 (rode stippen) en iteratie 2 (gele pleinen).Delen van de gegevens in dit cijfer zijn eerder gepubliceerde15. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

Figuur 6 : Afbeelding van iteratief verzamelde optimalisatie resultaten. (A) definitieve Kriging model voorspelling. (B) statistische identificatie van optimale ruimte (rood) op basis van de statistische z-test, die wordt verstrekt door KriKit. Vakken geven aan opeenvolgende stappen van iteratieve ontwerp en uitvoering van experimenten. Delen van de gegevens in dit cijfer zijn eerder gepubliceerde15. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.
| Component | Gemiddelde waarde van de genormaliseerde coëfficiënt |
| Fe2 + | -0.08 |
| MN2 + | -0.05 |
| Zn2 + | -0.21 |
| Cu2 + | -0.21 |
| NH4+ | -2.04 |
| Ni2 + | -0.11 |
| Co2 + | -0.10 |
| MoO42- | 0.03 |
| BO33- | 0,06 |
| CA2 + | 1,00 |
| Mg2 + | 0,45 |
Tabel 1: resultaten van de gevoeligheidsanalyse. Coëfficiënt waarden dat het gemiddelde effect aangeeft wanneer verhoogt de concentratie van de respectieve media-component van de waarde van het centrum op de maximale waarde. Voor optimale experimentele designs, zoals gevonden in de standaard literatuur en gebruikt hier de standaarddeviatie geeft direct de experimentele variatie toe te schrijven aan de replicatie van het referentie-experiment. Coëfficiënt waarden zijn genormaliseerd door de maximale waarde (0.0422 voor component Ca2 +). De standaarddeviatie van de genormaliseerde en absolute coëfficiënt is 0.54 en 0.0226, respectievelijk.
| Component | Gemiddelde waarde van de genormaliseerde coëfficiënt |
| Fe2 + | -1.00 |
| MN2 + | 1,00 |
| Zn2 + | -3.48 |
| Cu2 + | -0.52 |
| NH4+ | -15.95 |
| Ni2 + | 0.69 |
| Co2 + | -0.51 |
| MoO42- | -0.45 |
| BO33- | -1.11 |
Tabel 2: resultaten van de definitieve gevoeligheidsanalyse. Coëfficiënt waarden dat het gemiddelde effect aangeeft wanneer verhoogt de concentratie van de respectieve media-component van de waarde van het centrum op de maximale waarde. Zoals een optimale proefopzet werd gebruikt, hangt de standaarddeviatie alleen de experimentele variatie met behulp van de geoptimaliseerde middellange samenstelling. Experimentele variatie licht gestegen in vergelijking met de variatie met behulp van het referentie-medium. Coëfficiënt waarden zijn genormaliseerd door de maximale waarde (0.0106 voor component Mn2 +). De standaarddeviatie van de genormaliseerde en absolute coëfficiënt is 3,63 en 0.0385, respectievelijk.