Introduction
식물은 널리 과일 주스와 같은 음식 상품을 생산하는 데 사용되지만, 그들은 또한 높은 값 1-3 바이오 제품의 제조를위한 플랫폼으로 개발 될 수있다. 두 경우에서, 다운 스트림 프로세싱 (DSP)는 종종 입자 함유 추출물 -4,5-의 설명 다음에 그러한 잎 나 과일 등의 조직으로부터의 액체의 추출과 함께 시작된다. 의약품의 제조를위한, DSP의 비용이 전체 제조 비용 -6,7-의 80 %를 차지할 수 있고, 이것은 부분적으로는 블레이드 기반 호모 -8,9- 같은 파괴적 방법에 의해 제조 된 추출물의 높은 입자 부담 본 반영 . 필터층의 합리적 선택은 필터의 용량을 증가시키고 비용을 10,11 줄일 수 추출물의 입도 분포를 일치하지만, 개선 당 유지되어야 입자의 수에 의해 정의 된 절대 용량의 한도를 초과 할 수 없다필터 영역의 단위는 설명을 달성했다.
더 적은 입자가 여과 트레인에서 최고의 필터의 표면에 도달하면 천장이 해제 될 수 있고, 분산 입자가 큰 플록 (12)를 형성하도록 응집을 촉진 응집제라고도 중합체와 혼합 된 경우이 달성 될 수있다. 이러한 응집물은 미세하고 고가 깊이 필터 도달 입자의 부담을 줄이고, 거친 저렴 백 필터에 의해 상기 상류 유지 될 수있다. 중합체는 좋은 제조 관행 (GMP)을 준수해야합니다 바이오 의약품에 대한 예 애플리케이션에 적합한 안전성 프로파일이 있어야하며 일반적으로 그들은 몰 질량> 100 kDa의가 있어야하며 중립적 또는 (13)를 충전 할 수 있습니다. 중성 응집제는 일반적으로 그 직경 응집 플록의 형성을 일으키는 분산 입자를 가교 결합하여 작용하는 반면 1mm 11 하전 중합체 (D)의 전하를 중화>ispersed 입자는 용해도를 감소시키고 따라서 침전 14하게한다.
응집은 추출물 15, 16의 특성과 일치하도록, 예컨대 완충액 pH 또는 전도도, 중합체 종류 나 농도 등의 파라미터를 조정함으로써 개선 될 수있다. 담배 0.5 내지 5.0 g의 L -1 폴리에틸렌 이민 (PEI)으로 전처리 추출물 깊이 필터 용량에서보다 2 배 증가 100 L 파일롯 스케일 공정에서보고되었다. 이 폴리머의 비용 미만 € 10kg 그렇게하는 과정에 도입 일괄 16 당 필터 및 소모품에 대한 € 6,000 비용 절감의 결과 또는 더 많은 경우 셀룰로오스 기반의 필터 보조기구 (17)와 결합 -1이다. 그럼에도 불구하고, 예측 모델은 포함이 15 ~ 30 분 (16, 18)의 유지 단계가 필요할 수 있기 때문에 저장을위한 추가 투자 비용의 결과로, 응집제의 사전 경제적 이익을 평가하는 데 필요한탱크. 그러나, 응집의 복잡한 특성으로 이러한 실험의 결과를 예측할 수있는 가능한 기계적인 모델은 현재 존재하지 않는다. 이 문서에 설명 된대로 따라서,보다 적절한 디자인의-실험 (미상) 접근 (19)는 개발되었다. 일반 교육청 절차에 대한 프로토콜은 최근 20 게시되었습니다.
소규모 장치 해주기 응집 조건 (21)의 고 처리량 스크리닝 할 수있다. 반응 용기 (~ 96 웰 플레이트에 웰 7 ㎜) 및 입자 또는 플록의 크기는 간격 크기 순서보다 작을 수 있기 때문에,이 장치가 현실적으로 식물의 응집 동안 조건을 시뮬레이션 할 수는 추출한다. 이 때문에 패턴과 모델의 예측 능력을 혼합에 영향을 줄 수 있습니다. 또한,이 때문에 혼합 침전물 행동 역 비선형 변화 침전 관련된 프로세스를 확장 어렵다부 합성 (22). 따라서이 문서는 100 L 파일럿 규모의 공정 (16)에 초기 20 ㎖ 반응 볼륨에서 확장 성 결과를 산출, 하루에 50-75 샘플의 처리량 벤치 탑 규모의 스크리닝 시스템을 설명합니다. 암컷의 접근 방식과 함께 사용하면이 예측 모델은 품질별로 디자인 개념의 일환으로 공정 최적화 및 문서에 사용 할 수 있습니다.
아래 설명 된 방법은 또한 응집제 또한 비용 절감 수단 (23)으로 간주되는 세포 배양 기반 프로세스, 의약품 제조에 적용 할 수있다. 카놀라유, 옥수수 및 대두 (24, 25)에서 생산 된 β 글루 쿠로니다 아제에 대한 입증 된 바와 같이 또한, 정제 전략의 일환으로 조 추출물로부터 표적 단백질의 침전을 모델링하는데 사용될 수있다. 응집제 군데의 상세한 설명은 다른 16,26 발견 될 수 있으며 확인하는 것이 중요하다 중합체 CONCENTR관리 포인트는 비 독성 또는 최종 제품 (11)에 유해한 수준 이하 중 하나입니다.
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Protocol
1. 적절한 실험 전략 개발
- 응집 과정이 요인 응집에 가장 강력한 효과를 가지고있는 즉, 설립 또는 최적화 될 수 있도록 관련된 환경 및 프로세스 매개 변수를 확인합니다. 일반적으로, 최근 20 인해 기계적 모델의 부족에 필요한 바와 같이 암컷 접근하도록 그러한 몇몇 파라미터들이있다.
- 문학 데이터 (12), 시스템에 대한 사전 지식과 경험을 바탕으로 선택 매개 변수 (요인). 일반적인 요인 완충액 pH 버퍼 전도성, 배양 시간 및 온도뿐만 아니라 중합체의 종류와 농도 15,16,27을 포함한다.
- 범주 요인에 대한 의미있는 각 숫자 요인에 대한 범위와 수준을 정의하기 위해 동일한 참조 (1.1 참조)를 사용합니다.
- 실험 결과 (응답) 모니터링 응집 효율을 평가하기 위해 사용되는 정의한다. 시스템에 따라, 이것을여과 액 또는 상층 액 탁도, 침강 속도, 골재 크기 또는 후속 필터 16,23,28-30의 용량이 될 수 있습니다.
- 그 결과 고품질의 데이터는 이후 또는 다른 조작자에 의해 수행되는 실험을 보강 할 수 있도록 응답을 측정하기 위해 사용되는 검정 재현 / 정량적 견고하고 반복되도록.
- 요인의 수를 조사하고, 지식의 정도가 이미 시스템에 대한 축적 된 양복지 교육청 유형을 선택합니다. 적절한 미상 형 (20)을 식별하는 데 사용할 수 문학을 사용합니다.
- 매개 변수의 다수의 차폐되어 있거나 약간의 파라미터 범위의 의미에 대해 알려진 조사하는 응집 시스템에 대한 약간의 정보가있는 경우 선별 디자인을 선택한다. 일반적인 선별 디자인은 전체 및 부분 요인 설계이다. 파라미터가, 예를 들면 비선형 영향을 미칠 것으로 예상되는 경우, 설계 중심 포인트를 포함 19 위의 포화.
- 응답 표면 방법론 (RSM), 예를 들어 중앙 복합 디자인 (CCD) 31 또는 최적의 32, 33, 잘 알려진 범위가 단지 몇 요소가 필요하면 정확하게 특징으로 할를 선택합니다.
- 교육청 설계 공간의 비율이 20을 충족하는 등의 사전 품질 기준을 보장, 적절한 소프트웨어를 설치합니다.
2. 응집 실험을 준비
그림 1 : 식물 추출물의 응집 워크 플로우 : 프로세스 스케일 (왼쪽)과 벤치 탑 규모 (오른쪽). 수성 완충액으로 단백질을 추출 후, 세포 파편의 분산 입자 응집제를 첨가하여 응집된다. 응집체 후 가방 깊이 여과 캐스케이드 이들의 능력에 의해 제거된다여액의 탁도와 함께 응집 필터의 효율을 측정하기 위해 직접 사용할 수있다.
- 일반 실험 워크 플로우 (그림 1)을 개발한다.
- 예를 들면 전문화 된 균질 최종 애플리케이션 규모 예상 동일한 입도 분포를 초래한다 (또는 이미 관찰) 추출 장치를 사용한다. 가능하면 담배 균질화 10 잎에서 기술 한 바와 같이, 추출기의 스케일 다운 모델을 설계한다.
- 응집 실험 (여기에 20 ㎖) 중에 사용 된 추출물 볼륨을 정의합니다. 입자의 대표적인 숫자를 반응 용기에 존재할 수있는 양을 선택, 20 ㎖ 씩의 예 응집 실험은 고체 (34)의 입경 ~ 0.5 / V ▼] ~ 7 % 함유하는 담배 추출물 재현성 및 확장 결과를 수득 μm의 ~ 3mm 16.
- 모든 모니터링 및 사후 응집 작업을 디자인하는 일 때문에EY 최종 애플리케이션 규모의 대표적인 생산 규모에서 사용 된 것과 동일한 입자 보유 동작으로 예를 들면 선택 필터.
- 추출물이 파생 될에서 식물을 재배.
- 같은 공장 라인, 여기에 담배 속 tabacum 이력서를 사용합니다. 쁘띠 하바나 SR1, 생산시 사용되는 배양 조건은 이전 33 설명했다.
- 다른 공급 원료를 처리 할 경우, 그들은 예를 들어, 최종 응용 프로그램의 규모를 대표하는 정통 버퍼를 사용하도록 이러한 공급 원료를 준비 고려 모든 희석 단계를 과정과 여기에, 예상 pH와 전도도에 pH가 7.5 스틱 전도성 (30) MS의 cm -1.
- 여과 유틸리티, 탁도-모니터링 장치 및 샘플링 용기를 준비합니다.
- 그렇지 않은 경우, 여기에 필요한 크기 15 X 15cm 2 필터 재료를 잘라 준비 - 투 - 우리전자 모듈. 모든 모니터링 및 분석 장치가 작동 있는지 확인하고 모든 샘플 튜브 라벨.
- 이러한 간단한 작업 비록 그들이 실제로 응집 실험 중에 중단을 야기되지 않도록하기 위해 시간에 이러한 항목을 준비한다. 그들이 그 응집을 주어진 결과를 방해 할 수 있기 때문에 지연을 방지하는 것은 시간에 따른 프로세스입니다.
- 응집제 재고 솔루션을 준비합니다. 주의 : 예를 들면 장갑을 응집제를 처리 할 때 적절한 개인 보호 장비를 착용 할 것. 재료는 위험 할 수있다 (유럽 UE 67 / 548 / CEE에 따른 위험 라벨, 1999 / 45 / CE는 N, 사이 또는 Xn에 포함). 먼지를 피하고 물질 안전 보건 자료를 참조하십시오. 흄 후드에서 작업 할 수 있습니다.
- 여기에 각 응집제에 대한 주식 농도, 80.0 g의 L -1 사용 된 두 PEI의 응집제를위한 선택. 입자를 집중하고 줄일 응집제를 첨가 할 때 샘플의 희석을 피하기 위해 가능한 한 높은 선택 농도기 때문에이 응집 효율에 영향을 미친다.
- 폴리머가 이미 수성 50 % [w / V] 솔루션으로 공급되면 예, 중합체의 제조 업체의 제형을 반영하는 사전 희석을위한 계정. 4~8% 응집제의 스톡 용액 [승 / V] 지금까지 가장 적합한 것으로 밝혀졌다.
- 염두에 상술 점 베어링 응집제의 농도는 최종 농도 응집제가 정확하게 조정되어 있지 않기 때문에 잠재적 오류를 일으키는 피펫을 억제하는 고 점성 용액을 생성하지 않도록.
- 이 때문에 오류의 가능성을 감소시키는 피펫 방식 (2.5)의 설치를 촉진하기 때문에 가능하면 모든 응집제에 대해 동일한 재고 농도를 사용합니다.
- 추출물, 여기에서의 pH 및 전도도 4-10 15-55 밀리 cm -1의 조건에 일치하는 각 응집제 스톡 용액의 pH 및 전도도를 조정한다. m 경우 하나의 응집제에 대한 개별 주식을 준비pH 및 / 또는 전도도 조건 중 하나 세트보다 광석은 고분자에 대한 시험한다.
- 사용하기 전에 48 시간보다 더 이상, 갓 응집제 재고 솔루션을 준비합니다. 응집 이상 4 주간 저장된 중합체 주식으로 유도 될 수 있지만, 효율이 높거나 낮은 pH 값에서 중합체의 가수 분해로 인해 감소 할 수있다. 자세한 내용은 제조업체의 설명서를 참조하십시오.
- 여기, 4 ° C, 20 ° C, 37 °의 C를 배양 온도를 조절 할 수 가열 / 냉각 화장실이 보장 예를 들어, 미상 선택 매개 변수가 실험 기간 동안 각 샘플에 대해 정밀하게 조정할 수 있는지 확인합니다. 응집 동안 혼합하여 실험의 일부인 경우, 상기 혼합 장치는 전원 입력으로 임계 파라미터의 관점에서 최종 프로그램 규모를 나타내는 것을 보장한다.
- 피펫 계획에 미상 일정을 변환합니다.
- TES로 다른 응집제의 농도 변환추출 된 샘플에 첨가한다 원액 볼륨으로 테드 : 재고 농도 최종 농도 응집제 나누어 응집 실험에 사용 된 시료 부피 곱한다. 시료 20 ㎖이 22 ml의 것입니다 2 ml의 응집제 원액의 최대 혼합되어있는 경우 예를 들어, 가장 큰 결과 최종 부피를 식별합니다.
- 응집제 재고 0.75 ㎖를 다음 완충액 1.25 mL를이 유지해야하는 시료에 첨가해야하는 경우 응집제 주식의 큰 부피를 기준으로 모든 응집 분취 동일한 최종 부피를 유지하는 데 필요한 버퍼의 양을 첨가하기 위해, 예를 계산할 22 ml의 최종 샘플 량 (2.5.1).
- 에너지 부에 필요한 원액의 절대 양을 계산하기 위해 각각의 고분자 응집제의 응집 조건 스톡 용액의 양을 요약.
- 수확 담배 잎 추출을 준비합니다.
- 상위 6 레아를 제거이러한 또는 균질로 보이는 군 (또는 처리 지침에 의해 표시된만큼) 적절한 추출 장치에 대한 적절한 연령, 6 주 오래 예를 들어, 및 전송의 담배 공장에서 프레스 나사.
- 100g 당 예를 들어, g 바이오 매스 당 300 mL로 추출 버퍼의 세 권을 추가하고 8 분 동안 혼합.
- 다른 pH 및 / 또는 전도도가 테스트중인 경우 해당 버퍼 개별 추출물을 준비합니다. 여기,이 믹서에 3 × 30 초 또는 과즙 (34)의 식물 재료를 균질화 포함한다.
- 대안으로, 조사중인 프로세스의 대표적인 방법으로 추출물을 준비한다.
- 추출 나누어지는하고 버퍼를 추가합니다.
- 수동으로 철저히은 샘플 입자의 균일 한 분포가 균질 보장하기 위해 전체 과정 동안 추출을 자극.
- 정확하게 경사하여 미리 라벨링 반응 튜브 중에서 추출물 배포각 용기 여기에 20 ㎖. 셀프 서 50 ㎖ 튜브 처리를 단순화하고 20 ml의 샘플에 이상적이다.
- 적당한 피펫을 사용하여 각각의 반응 튜브 고정 최종 부피를 유지하는 데 필요한 각 추출 버퍼의 볼륨.
3. 응집 플랜트는 다른 폴리머와 추출
- 미상의 랜덤 실행 순서로 표시 순차적으로 샘플, 여기, 0.1-2.0 ml의 응집제 원액 필요한 볼륨을 피펫. 철저히 바로 정확히 20 초 동안 진탕 강렬한 설명서 의한 응집제를 첨가 한 후, 각 샘플을 혼합한다.
- 필요한 경우, 철저한 혼합을 보장하기 위해 다른 공급 원료의 진동 시간을 조정하지만, 엄격하게 모든 샘플에 대한 일관된 혼합 시간을 보장합니다. 플록의 돌이킬 수없는 혼란을 일으킬 수 있습니다 혼합 연장과 일관성 응집 결과를 왜곡 할 수 흔들어 동안 힘을 적용 명심.
- 옵션 둘 이상의 응집제의 동시 적용을 위해 상술 된 절차를 수정한다.
- 옵션 1 : 두 개 이상의 응집제 여기 PEI와 키토산의 혼합물을 추가하는 대신에 단일 중합체. 에너지 부에 정의 된 응집제 조합을 사용합니다. 교육청 설정 (1.1) 동안 비와 개별 매개 변수로 고분자의 절대 농도를 통합.
- 옵션 2 : 추출물에 두 개 이상의 고분자를 순차적으로 추가합니다.
- 교육청 설치하는 동안 추가 요소로 개별 폴리머 농도, 자신의 유형 및 추출물에 각 추가 사이의 배양 시간을 사용합니다.
- 또한 단일 중합체의 반복 첨가 응집을 향상시킬 수 있는지 여부를 테스트하기 위해이 방법을 사용합니다. 응집제 천천히 첨가 시뮬레이션 단계적 첨가를 사용하여, 예를 들어 네 개의 단계 : 20 ㎖의 부피 4 분에 걸쳐 각각 0.25 mL를 첨가 80g L -1 응집제 재고와 응집제의 첨가를 흉내0.25 mL의 분 -1의 유속.
- 모든 경우에, 여기에서 샘플 볼륨으로 여전히 22 ml의 모든 응집제의 최대 양을 추가하여 설치를위한 새로운 최대 최종 샘플 량을 확인하고, 필요한 경우 볼륨 조정 응집제 원액 및 버퍼의 필요한 부피를 계산.
- 플록 형성 할 수 있도록, 교육청에서 일반적으로 3-30 분 정의 된 시간에 대한 샘플을 품어. 다른 모든 배양 조건 확인, 예를 들어 온도는 미상에 따라 설정된다.
- 관찰 및 문서 플록 형성. 필요 플록 mm의 침전 고형물의 높이를 측정하여 분당 침전으로서 예로 플록 형성의 진행을 기록한다. 필요한 경우, 이러한 밤새 오랜 기간의 응집을 연장.
- 응집 된 추출물을 필터링합니다.
- 앞서 제조 된 필터 재료를 사용하여 (230) 해당 후에 응집 추출물 명확히필터 재료를 통해 깨끗한 용기 또는 반응 관에 응집 된 샘플을 경사 분리에 의해 배양 시간.
- 하지 마십시오 여과 전에 정착 플록을 다시 중단하고 20 ml의 샘플에 대해 3 ~ 4 초에 ~ 300의 속도와 ml의 분 -1 필터에 대응 추출물을 적용합니다.
- 상이한 재료 입자 보존의 관점에서 최종 공정에 비해 벤치 탑 실험에서 사용되는 경우 여과 공정의 성능을 확인, 두 종류의 시료 (11)의 입도 분포를 측정하여 예.
- 예 탁도계 탁도 및 / 또는 사용에 필요한 적절한 장치로 입자 크기 분포의 측면에서, 여액을 분석한다.
- 옵션 : 불안정한 플록의 형성 또는 개혁을 조사하기 위해, 예를 들어 12 ~ 24 시간, 연장 배양 시간 후 분석을 반복합니다.
- 앞서 제조 된 필터 재료를 사용하여 (230) 해당 후에 응집 추출물 명확히필터 재료를 통해 깨끗한 용기 또는 반응 관에 응집 된 샘플을 경사 분리에 의해 배양 시간.
- 잠 약관에 샘플을 분석전자 정의 응답 (1.1.3).
- 여과 액에서 샘플을 채취하고 다른 표적 단백질 또는 가치있는 제품의 농도 예를 들어, 추가 응답 매개 변수를 분석 할 수 있습니다.
- 옵션 : 프로세스의 질량 균형을 닫 같은 매개 변수에 대한 잔류 물 (주로 고체)을 분석합니다. 특히, 시료 처리되거나 응집제로 처리되지 않은 후 질량 남은 고형물을 비교하여 액체 회수에 응집제의 효과를 정량화.
- 데이터 품질을 확인하고 피해자의 소프트웨어로 결과를 전송합니다.
- 수집 된 응답 데이터 극단적 인 값, 예를 들어 예기치 않게 높은 값을 찾습니다.
- 모든 응답 데이터가 올바르게 해당 실험 조건과 정렬되어 있는지 확인합니다.
- 교육청 소프트웨어로 결과를 전송하고 표준 및 무작위 실행 주문이 혼합되지 않습니다 있는지 확인하십시오.
4. 평가에너지 부
- 이전 20 바와 같이 예측 모델을 개발하기 위해 회절 광학 소프트웨어에 내장 된 데이터를 분석 도구를 사용한다.
- 모델 구축을 촉진하기 위하여 필요한 경우 적절한 데이터 변환 모드를 선택, 여기에 10를 기록합니다. 큰 대 작은 응답 값에 대한 비율보다 큰 (10)는 데이터 변환이 요구 될 수 있음을 나타낸다. 박스 - 콕스 플롯 (35) 예를 들어, 적절한 통계 도구를 사용하여 가장 적합한 변환을 확인합니다.
- (i)가 선택된 미상 (1.2)에 들어가고 (II)의 예 변동 (ANOVA)의 분석에 기초하여 조사중인 시스템에 대한 이전의 지식 암컷 소프트웨어 툴하는 2 차 다항식에 동의 기본 모델을 선택 종종 일차 다항식보다 배양 시간의 관찰 된 효과에 잘 맞는다.
- 의를 취소하여 반복적으로 중요하지 않은 모델의 요소, 예를 들면 P> 0.05, 또는 요소의 상호 작용을 제거reby 모델의 복잡성을 감소시키고 그것의 예측 능력을 증가시킨다.
- R 2, 조정 R 2를 비교하여 모델의 품질을 확인하고 스튜던트 잔차의 정규 확률 플롯과 함께 R 2를 예측 잔차 - 대 - 실행, 예측 된 대 - 실제와 박스 - 콕스 (36)을 나타내는. 모든 R 2 값은 0.2 범위 내에 있어야한다.
- 최종 모델은 부정적인 농도가 예측되지 않습니다 예를 들어 물리학, 열역학의 기본 가정에 동의해야합니다.
- 여기에서 조사중인 시스템, 낮은 탁도에 가장 유리한 조건을 예측하는 모델을 사용합니다.
- 가장 중요한 반응과 선호 상태를 선택, 최소한의 탁도를 예. 내장 된 몇 가지 미상 소프트웨어 패키지 (36)의 기능 바람직 기능 또는 유사한 도구를 극대화하여 이러한 선택을 결합합니다.
- 의도 한 애플리케이션에 따라 오모델 f를 선택 확인은 조건이 가장 유리한 것으로 예측 후속 실험로를 선택 초기 미상의 일부가되지 않은 경우에는 최적의 조건 및 / 또는 예를 들어, 일반적으로 모델의 예측 능력을 확인하기 위해 실행됩니다.
5. 모델을 개선하고 예측 능력을 확인
- 가장 바람직한 운전 조건에 초기 설계 공간을 좁힐는 0-1,000 혼탁 탁도 단위 (NTU) 범위의 예를 들어 낮은 탁도는 모델 예측 (4.2)을 기반으로.
- 새로운 미상가 유의 적 또는 관련으로 확인 된 경우에만 그 요인을 포함하여,이 범위 내에서 설정 (4.1.2)).
주 : 인자는 프로세스 모델 분석하지만 무관의 관점에서 중요 할 수 있고, 반응에 미치는 영향은 1 %가 다른 요소에 비해 <즉이다. - 모델 예측의 품질이 requiremen 일치 할 때까지 반복 1-5.2 단계TS, 즉 소프트웨어에 의해 나타낸 바와 같이, 모델의 표준 편차는 의도 된 애플리케이션에 충분하다. 예를 들면 정제에 하나의 응집제를 사용하여 이러한 반복을 위해 필요한 경우 실험 전략을 수정합니다.
- 전송 및 파일럿 규모 또는 최종 생산 규모로 스케일 다운 모델의 결과를 확인합니다.
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Representative Results
다른 중합체와 담배 추출액 응집
상기 방법은 성공적으로 모노클로 날 항체 (에이즈 중화 항체 2G12)와 형광 단백질 (을 DsRed) (도 1) (16)의 제조시 담배 추출물 응집하는 방법을 개발하는 데 사용하고, 이후 전사 된 렉틴, 말라리아 백신 후보와 융합 단백질 (게시되지 않은 데이터)를 포함하는 다른 단백질. 일반적으로, 응집제의 적용 ~ 6000 NTU (추출 후 10,000 NTU)에 ~ 1000 NTU에서 가방 필터링 식물 추출물의 탁도를 감소시켰다. 초기 선별 실험에서, 91-실행 IV-최적 설계 (이 요소는 응집 효율 13,27에 영향을주기 때문에) 세 가지 다른 농도의 18 가지 고분자를 테스트하는 데 사용하고, ~ 12 시간 배양 perio을 통해 응집을 관찰D (도 2A와 B). 긴 잠복기 응집 프로세스에 대한 의미있는 시간 프레임을 식별하는 데 중요 할 수있다. 이러한 미래의 프로세스 관련 될 수 있기 때문에도 4-8의 pH 값 의한 특정 표적 단백질 13,25,27,37의 특성을 시험 하였다. 18 시험 중합체 중 여섯 25 밀리 cm -1 전도성 전형적인 추출물 백 여과 후 추출 탁도 감소 발견되었다.
이 모델은 예 15-45 MS의 전도성 등의 추가 공정 변수를 포함하여 두 개의 반복의 모든 효과 중합체를 제외 의해 정제 된 cm -1 범위, 5-75 분, 4-30 ℃의 온도의 배양 시간, 공정 조건의 넓은 범위에 적합한 모델을 생성한다. 모형의 예측력 신뢰성이 높은 모델 (도 3a)의 결과로, 각각의 반복 후에 증가 하였다. >
네 번 반복 한 후, 높은 충전 양이온 및 분 지형 PEI 고분자 담배 추출액 분산 입자의 응집을위한 가장 효과적인 것으로 밝혀졌다. 그러나, 이러한 중합체의 효율을 증가 추출 전도도 감소 하였다. 속성 분자 크기, 비용, 구조 (지형 또는 선형), 전하 밀도와 아민의 치환 정도 (1 차, 2 차, 3 차 또는 4 차)가 가장 큰 영향을 미쳤다 암컷의 요인과 마지막 두 매개 변수로 시험 하였다. 세부 사항은 다른 곳 (16)이보고되었다. 교육청 결과에서 폴리머의 특성이 지식을 바탕으로, 다섯 다른 폴리머 분자 PEI 유사한 특성 (전하 밀도> MEQ의 g -1 4 급 아민)으로 선정되었다. 이 다섯 폴리머 중 하나는 높은 전도도 (그림 3B) (11)에 큰 응집 효율을 보여 주었다.
NT를. "FO : 유지-together.within 페이지는 ="1 "> 교육청 접근 방법의 일환으로, 그것이 PEIS 중 어느 것도 시험 조건에서 제품 회수에 영향을 없음을 확인 하였다는 사실 깊이 필터의 용량을 연속적으로 사용 ~ 도달 3.2-5.7 배로 증가하게 분산 된 고체 잔류 110 L의 m을 제거 -2 필터 종별에 따라.되는 응집제의 애플리케이션은 명확한 감소 이러한 결과는, 100 L 파일롯 스케일 공정에서 확인할 수 있었다 > 50 % - 관련 생산 비용 및 ~ 20 %의 총 생산 비용.
그림 2 : 다양한 공정 조건에서 다른 응집제의 효율성 (A). 직접 응집 및 가방 여과 후 추출 된 샘플은 여전히 혼탁 나타날 수 있습니다. 몇 시간 후, 침전 (B)에서의 탁도동일한 샘플을 대폭 저감 할 수있다. 확장 대기 시간은 대규모 제조 공정에서 가능하지 않을 수 있기 때문에, 여과 직후 탁도 값이 종종 바람직하다. 대신에 50 ㎖ 튜브의 바닥에 맑은 적색 액체로 나타낸 바와 같이 믹서 스크류 프레스 생성 식물 추출물에 적용될 때 (C) 응집 또한 효과적이다 (적색 형광 단백질을 DsRed의 존재에 기인 ). 다른 응집제의 (D) 혼합물이 응집을 유도 할 수있다.
도 3 :. 암컷 방식을 사용하여 응집 모델링 (A) 예측 모델의 중합체의 수가 증가함에 따라 모델의 정확성은 공정 변수의 개수 t 증가하더라도 정제 초기 스크리닝에서 감소다섯 하시다. 처리 변수의 변화 (여기서는 도전성)의 결과로서 (B) (다른 여기에서 PEI)에서 폴리머 계 스위칭 효율적인 입자 응집 및 미처리 컨트롤 추출물 (고형분 적색 선)에 비해 낮은 여과 탁도 대응을 유지한다. A와 B에서 오차 막대는 모델 예측의 표준 편차를 나타냅니다. 점선 붉은 선이 비 처리 추출물 (N = 10)의 표준 편차를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
담배의 응집은 스크류 프레스와 준비 추출
응집 결과도 mm 크기 범위하지만 더 적은 분산 입자 생성 스크류 프레스로 제조에게 균질화로 제조 된 담배 추출물로부터 옮겼다㎛의 크기 범위의 입자를 포함한다. 29 런 IV-최적 설계에서, PEI는 유사한 농도 범위에서 추출이 유형 및 목적 단백질의 복구는 (도 2c)에 영향을받지 않는 것이 효과적이다 것으로 나타났다. 이 프로그램 (I) 공정 개발 중에 시간을 절약 다른 공급 원료에 전송 어느 정도있을 수있는 피드 스톡의 한 유형을 식별하는 응집 상태, 및 (ii) 상기 암컷 전략에 대해뿐만 아니라 이것은 전사 성을 확인하기 위해 사용될 수 있다는 전체 설계 공간을 통해하지만 개별 공정 조건.
응집제 혼합물과 응집 실험
응집제의 조합으로 인해 입자 (12) 사이에 더 강화 된 브리지에 단일 중합체, 예를 들면보다 더 효과적 일 수있다. 따라서, 상기 방법은 상기 두 중합체의 첨가 (수용하도록 채택 된 기술 된3.2) 26. 세 가지 비 - 합성 폴리머가 서로 조합하여, 단독으로 또는 시험 PEI와 결합 하였다. 담배 추출액 가장 효율적인 응집 단독 PEI로 달성 되었으나, PEI 키토산 또는 폴리 인산염의 조합이 필요 PEI의 농도를 감소시킬 수있다. 또한, 회절 광학 접근법으로, 이렇게 석출로 인해 예 PEI가 표적 단백질과 호환되지 않는 공정에서 최적의 응집 상태를 정의 할 수 있도록 (또는 키토산 및 폴리 포스페이트)없이 PEI 생략 때 우리가 가장 효과적인 중합체의 조합을 식별 할 수 βglucuronidase (24, 25)에 대해 보도했다. 또한, DOE는 어떠한 기계적인 모델을 사용할 수 없었다하는 복잡한 디자인 공간 (그림 2D)를 특성화 할 수 있었다. 그것이 가능했던 미상 소프트웨어의 ANOVA 도구를 사용하여 신뢰할 수있는 예측 모델과 가난 평가 대응 (그림 4)을 구별합니다.
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Discussion
가장 중요한 점은 입자의 응집을 특징 암컷을 설정할 때 디자인은 원칙적으로 예를 들면 pH가, 폴리머 계 중합체의 농도 (16)의 영향을 예상하거나 가능한 효과 (36, 38)을 검출하고 설명 할 수 있어야한다는 것이다 고려한다. 따라서, 실제의 실험을 시작하기 전에 설계 공간 (FDS)의 비율을 평가하는 것이 중요하다. FDS는 예 250의 혼탁도의 차이를 검출하는 공지의 변동 시스템 주어진 두 실험 결과 사이에 미리 정의의 차이를 검출 할 수있는 내 (설계 인자, 예를 들면 pH를 적용) 다차원 실험 공간의 분율 NTU는 125 NTU의 다양성을 제공. FDS 추가 실행과 디자인을 보강함으로써 증가 될 수 있고, 공정 제어 (36)를 안내하기위한 설계를위한 ≥0.95해야합니다. 또한, 런의 수가 허가하지 않는 경우 t그 전체 실험은 하루에 수행되어야하는 블록을 고려하여 미상으로 미리 정의되어야한다 뱃치 및 일일 변동. 식물 재료로 작업 할 때, 참조의 포함 (예를 들어 컨트롤이 비 처리)의 각 블록에서 실행 해당 기준 런 각각 정규화 여러 실행 데이터의 비교를 허용 변동을 보상하도록 돕는다. 이러한 맥락에서, 미상의 복제 실행 횟수를 증가시키는 것은 유용하다.
중합체의 다수가 스크리닝하면, 응집제, 즉 전하 밀도 및 분자량의 개별 속성을 사용하는 것이 바람직하다 등의 이산 숫자 인자보다는 중합체로서 스스로 범주 요소. 실험 디자인은 종종 숫자 요소의 추가 레벨 만 추가 런 소수 필요한 반면 범주 요인 복제 될 필요가 있기 때문 실험의 수를 감소시킨다. 정보 콘실험 텐트 또한 증가하고, 응집을 개선 중합체 특성, 여기에 설명 된 실험에서 발견 된 바와 같이 예를 들면, 높은 전하 밀도의 식별을 허용한다. CCD와 RSM 실험 설계는 강력한 처리 조건의 식별 (예를 들어 안내하는 공정 제어)를 허용하는 높은 예측 능력과 모델을 수립하는 데 유용하며, 일반적으로 선별 디자인을 수행하는 데 사용됩니다. 400 개 이상의 개별 실험과 미상의 조사 결과를 아래의 계수 및 계수 레벨들의 수는 그 요소 레벨의 수를 감소 시키거나 다른 디자인 형태로 전환하는 것이 바람직 할 수 있다면 때문에 쉽게 기술로 처리 될 수있는 샘플의 수 여기에 제시된는 하루 ~ 100로 제한됩니다.
그들은 낮은 pH에서 해중합 안 예를 들어보기의 실험적인 관점에서, 중합체는 선택한 실험 조건에서 안정적으로 유지해야합니다. 응집제의주의 깊은 준비농도 환산 주식 재현 가능한 결과 고품질의 모델을 얻을 필요가있다. 이러한 맥락에서, 응집제는 균질 용액을 수득하여 완전한 용해를 보장하기 위해, 예를 들면 키틴 위해 배 pH 조정 팽윤 전처리해야하고있다. 추출물에 폴리머를 전송할 때이 피펫 오류가 발생할 수 있기 때문에 점성이 높은 주식은 피해야한다. 많은 중합체는 강한 완충 효과를 가질 수 있고 보유 극한의 pH 값이, 예를 들면 pH를 ~ 8 % 9.5 PEI [/ V w]. 이 축적량은 사전 조절되지 않으면 추출물의 pH에 영향을 미칠 수 있으며, 실험 결과를 왜곡한다. 응집 높은 pH 및 PEI 재고 조정 비 pH에서보다 효과적이다 예를 들어, 다음 암컷 높은 PEI 농도가 더 효과적임을 시사 수도 사용된다. 그러나,이 효과는 첨가 재고 큰 부피로 인한 높은 산도로 인한 것이다 아니라 증가 된 중합체 농도 PE에 의해r은 그 자체. 재고 농도는 입자 농도하므로 응집에 영향을 줄 수있는 규모 사이 희석 효과를 피하기 위해 다른 대형 응용에서 사용되는 것과 유사해야 사용. 카올린과 같은 일부 점토 계 응집제의 응집 효과를 마스크 할 수 미립자 자체 다수 초기 여과 후 예 탁도 감소를 포함하고, 다른 반응은 이들 물질의 효율, 즉 하류 필터의 용량을 평가하기 위해 선택되어야한다.
데이터 분석을 위해 그것은 극단적 인 값, 오정렬 및 일반 일관성, 예를 들면 극단적 인 값이 복사 - 붙여 넣기 오류, 소수점 자리의 변화 나 장비 / 분석 기기의 고장을 표시 할 수의 관점에서 수집 된 결과를 평가하는 것이 중요하다. 철저한 분석은 고품질의 데이터를 모델 구축을 위해 사용되도록한다. 모델 구축하는 동안 끊임없이 일을 평가하는 것이 중요하다교육청 소프트웨어가 제공하는 품질 지표의 전자 광범위한. 가장 기본적인 기준은 R 2, 조정 R 2이며, R 2 값,하지만 일반 잔차, 잔차 - 대 - 실행과 실제 - 대 - 예측 그래프 (그림 4)가 각 실행에 대한 정보를 제공하기 때문에 더욱 중요하다 예측 실험보다는 합 파라미터. 또한, 최종 모델의 일관성과 응집의 알려진 메커니즘과의 예측은 항상 조사해야합니다. 암컷 모델 만 설명보다는 기계적 때문에 예측 과학의 기대 사이의 주요 차이는 예를 들어, 모델의 다항식 피팅 알고리즘의 사용을 반영하는 디자인 공간의 가장자리에서 극대값을 예측할 수 있고, 발생할 수있다.
그림 4 :. 미상 모델의 품질 표시 등 없음스튜던트 잔차 rmal 플롯 고품질 모델 허용 경미한 편차 (초록색 화살표)로 가능한 한 가깝게 (A)와 같이 직선으로 유사해야한다. 이상적인 라인 (빨간색)의 강력한 편차 (빨간색 화살표)와 곡선 모양 (C)는 인해 중요한 요인 누락 가난한 모델, 예를 나타냅니다. 궁극적으로, 예측 및 실험 (실제) 값은 일치 (B) 다시 직선을 따라야합니다. 이상적인 라인 (빨간색 원과 점선)의 편차가 좋지 모델 예측 (D)를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
교육청 접근 방식은 기존 데이터가없는 경우에도, 같은 식물 추출물과 같은 복잡한 공급 원료의 응집을 특성화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 담배 추출물이 응집은 우리의 작업 부하를 최적화시켰다EKS와 ~ € 500 소모품 비용. 이 소모품 비용의 대응 감소를 달성 60 %에 의해 식물 추출물 ~ 800 L를 포함하는 하나의 파일럿 규모의 배치에 필요한 깊이 필터의 수를 감소시켰다.
응집제는 다른 식물 추출물과 세포 배양 균질화에 적용 하였다. 같은 응집제 이러한 공급 원료의 모든 유효했지만, 중합체 농도는 분산 입자의 상이한 농도를 수용하기 위해 조정되어야했다. 효과적인 중합체가 식별 되었으면 또한, 여과 및 / 또는 원심 분리 단계는 다른 입자 크기 분포 (11)와 일치하도록 조정될 필요가있다.
여기에 설명 된 방법은 쉽게 다른 공급 원료에 적용 할 수 있으며, 따라서 포유 동물 세포 배양 및 식품 / 사료의 생산 프로세스에 대한 명확한 전략을 개발하는 과학자와 엔지니어 관련이 있습니다. ESP식물 추출물은 혼합 역학 다르기 때문에 마이크로 형식 21 예와 호환되지 않는 직경이 1mm까지 입자를 포함 할 수 있으므로 ecially 식물 기반 프로세스가 중간 샘플 볼륨으로부터 혜택 인해 혈관 직경 비율 입경 여기 것을 제안 공정 규모를 대표하지 않습니다.
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Disclosures
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Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 2100P Portable Turbidimeter | Hach | 4650000 | Turbidimeter |
| 2G12 antibody | Polymun | AB002 | Reference antibody |
| Biacore T200 | GE Healthcare | 28-9750-01 | SPR device |
| BP-410 | Furh | 2632410001 | Bag filter |
| Catiofast VSH | BASF | 79002360 | Flocculating agent |
| Centrifuge 5415D | Eppendorf | 5424 000.410 | Centrifuge |
| Centrifuge tube 15 ml | Labomedic | 2017106 | Reaction tube |
| Centrifuge tube 50 ml self-standing | Labomedic | 1110504 | Reaction tube |
| Chitosan | Carl Roth GmbH | 5375.1 | Flocculating agent |
| Design-Expert(R) 8 | Stat-Ease, Inc. | n.a. | DoE software |
| Disodium phosphate | Carl Roth GmbH | 4984.3 | Media component |
| Ferty 2 Mega | Kammlott | 5.220072 | Fertilizer |
| Forma -86C ULT freezer | ThermoFisher | 88400 | Freezer |
| Greenhouse | n.a. | n.a. | For plant cultivation |
| Grodan Rockwool Cubes 10 x 10 cm | Grodan | 102446 | Rockwool block |
| HEPES | Carl Roth GmbH | 9105.3 | Media component |
| K700P 60D | Pall | 5302305 | Depth filter layer |
| KS50P 60D | Pall | B12486 | Depth filter layer |
| Miracloth | Labomedic | 475855-1R | Filter cloth |
| MultiLine Multi 3410 IDS | WTW | WTW_2020 | pH meter / conductivity meter |
| Osram cool white 36 W | Osram | 4930440 | Light source |
| Phytotron | Ilka Zell | n.a. | For plant cultivation |
| Polymin P | BASF | 79002360 | Flocculating agent |
| POLYTRON PT 6100 D | Kinematica | 11010110 | Homogenization device with custom blade tool |
| Protein A | Life technologies | 10-1006 | Antibody binding protein |
| Sodium chloride | Carl Roth GmbH | P029.2 | Media component |
| Synergy HT | BioTek | SIAFRT | Fluorescence plate reader |
| TRIS | Carl Roth GmbH | 4855.3 | Media component |
| Tween-20 | Carl Roth GmbH | 9127.3 | Media component |
| VelaPad 60 | Pall | VP60G03KNH4 | Filter housing |
| Zetasizer Nano ZS | Malvern | ZEN3600 | DLS particle size distribution measurement |
References
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