ဇီဝဗေဒနှင့် rAAV ထုတ်လုပ်မှုအတွက် ဆဲလ်လိုင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို တိုးတက်စေရန် Image Cytometer ကို အသုံးပြုခြင်း။

ဇီဝဗေဒနှင့် AAV အခြေပြု မျိုးဗီဇကုထုံးများသည် ရောဂါကုသမှုအတွက် စျေးကွက်ဝေစု ပိုမိုရရှိလာသည်။သို့ရာတွင်၊ ၎င်းတို့၏ ထုတ်လုပ်မှုအတွက် ခိုင်မာပြီး ထိရောက်သော နို့တိုက်သတ္တဝါဆဲလ်လိုင်းကို ဖော်ဆောင်ရန်မှာ စိန်ခေါ်မှုဖြစ်ပြီး အများအားဖြင့် ကျယ်ပြန့်သော ဆဲလ်အသွင်အပြင် လိုအပ်ပါသည်။သမိုင်းကြောင်းအရ၊ ဤဆဲလ်အခြေခံစစ်ဆေးမှုများတွင် flow cytometer ကိုအသုံးပြုသည်။သို့သော်၊ flow cytometer သည် အတော်လေးစျေးကြီးပြီး လည်ပတ်မှုနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှစ်ခုလုံးအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လေ့ကျင့်မှုပါ၀င်သည်။မကြာသေးမီက၊ ကွန်ပြူတာစွမ်းရည်နှင့် အရည်အသွေးမြင့် ကင်မရာအာရုံခံကိရိယာများ တိုးမြင့်လာသဖြင့်၊ ဆဲလ်လိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် တိကျပြီး ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုကို ပေးစွမ်းရန် ရုပ်ပုံအခြေခံ cytometry ကို ဆန်းသစ်တီထွင်ခဲ့သည်။ဤလုပ်ငန်းတွင်၊ အသွင်ကူးပြောင်းမှုထိရောက်မှုအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် တည်ငြိမ်သောရေကန်အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် CHO နှင့် HEK293 ဆဲလ်များသည် ပဋိပစ္စည်းနှင့် rAAV vector ကိုအသုံးပြု၍ ရုပ်ပုံအခြေခံသည့် ဆိုက်တိုမီတာ၊ Countstar Rigel ပါ၀င်သည့် ဆဲလ်လိုင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းအသွားအလာကို ဖော်ပြထားပါသည်။ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုနှစ်ခုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့ သရုပ်ပြခဲ့သည်-

1. Countstar Rigel သည် flow cytometry အတွက် အလားတူထောက်လှမ်းတိကျမှုကို ပေးပါသည်။
2. Countstar Rigel -based pool အကဲဖြတ်ခြင်းသည် single-cell cloning (SCC) အတွက် နှစ်လိုဖွယ်အုပ်စုကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
3. Countstar Rigel ပေါင်းစပ်ထားသော ဆဲလ်လိုင်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု ပလပ်ဖောင်းသည် 2.5 g/L mAb titer ရရှိခဲ့သည်။

rAAV DoE-based optimization ပစ်မှတ်၏ အခြားအလွှာတစ်ခုအနေဖြင့် Countstar ကို အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်ခြေကိုလည်း ဆွေးနွေးခဲ့သည်။

အသေးစိတ်သိရှိလိုပါက PDF ဖိုင်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။