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使用3M Harvest RC色谱澄清器
3M™Harvest RC色谱澄清仪是Solventum提供的基于电荷的澄清解决方案，用于生物制造制造业，通过替换离心液和/或深度过滤步骤来替换产物产量的增加，并简化了重组蛋白质过程的功效。5此外，已经通过行业标准平台建模显示了3M™Harvest RC色谱澄清仪，以降低销售商品成本（COGS）6。我们试图探索3M™Harvest RC色谱澄清板是否设计用于简化MAB生物处理，但可以为AAV生物处理提供类似的简化过程和成本益处。尤其是，由于细胞裂解过程中同时释放HCDNA，AAV生物处理在收集AAV颗粒方面面临重大挑战，经常将昂贵的核酸酶用于预贴上HCDNA。
使用 3M Harvest RC 色谱澄清剂从 HEK 洗涤剂裂解物中去除宿主细胞 DNA 的调查案例研究
腺相关病毒 (AAV) 是广泛用于递送基因疗法以治疗各种人类疾病的载体。截至 2024 年 3 月，美国 FDA（食品和药物管理局）已批准了 5 种基于 AAV 的疗法，并且正在进行 200 多项临床试验。1 生产 AAV 的方法包括在宿主细胞（例如 HEK293）中进行瞬时三重转染、基于杆状病毒的表达系统和无辅助病毒方法（例如单纯疱疹病毒 (HSV) 系统）。2 AAV 颗粒通常在细胞内，AAV 纯化过程通常始于通过洗涤剂裂解将病毒从宿主细胞中释放出来；该细胞裂解过程也经常将 hcDNA 释放到液体中。最终产品中存在 hcDNA 对经过处理的细胞构成了重大的安全隐患
表征与液相色谱质谱法（LC-MS）的肽相关病毒（AAV）衣壳蛋白的基于液相色谱（LC-MS）的肽映射和翻译后修饰分析（PTMS）
肽映射样品制备：AAV8参考材料在2x10 13 Vg/ml的浓度下包含20μl的总体积。这导致消化的估计总蛋白浓度为0.12μg/μL，总蛋白质为2.4μg。将AAV样品在6 m尿素中变性，在80℃以1 mm DTT变性30分钟，然后用15 mm iodoacetamide烷基化在黑暗中的室温下在室温下30分钟。将还原和烷基化的样品冷却至室温，并用3次同等体积的缓冲液（50 mM Tris-HCl和1 mm CaCl 2 [pH 7.5]）稀释，将尿素浓度降低至<2M。然后将样品降低到<2M。然后用0.4 µ µGGGRYPSIN或CHYMOTRYPESIN或CHYMOTRYPSIN或CHYMOTRYPRYRYPERSIN或CHYMOTRYPRYRYPRYRYPRYRYPRYRYSIL逐夜消化。通过将甲酸添加到最终浓度的10％中终止消化，并将样品直接注入LCMS-9050进行分析。
色谱
色谱法是一种基于混合物成分之间的吸附差异分离混合物的技术。有几种色谱法，范围从简单且廉价到精致且昂贵。最简单的方法包括纸色谱法，薄层色谱和色谱柱色谱法。这些方法使用相对便宜的材料，但仅提供定性结果。这些方法将分开液体样品，并且必须具有可见的成分，或者可以通过用紫外线辐射染色或观察来检测。更复杂的方法包括气相色谱和高性能液相色谱法（或高压液相色谱法）。这些不仅提供定性结果，而且还允许进行定量分析。使用这些方法，样品不限于可见分离。气相色谱法（GC）将分离气体的混合物以及挥发性液体的混合物。高性能液相色谱（HPLC）将分开包括无色成分在内的液体样品。这些后两种方法使用肉眼以外的检测系统，并允许进行定量分析。
离子交换色谱
由于蛋白质的氨基酸组成不同，每种蛋白质都有其独特的滴定曲线。分离蛋白质的潜力取决于净电荷的差异，差异越大，通过离子交换将它们分开的机会增加。这如图5。3蛋白质橙色，绿色和蓝色都有独特的滴定曲线。如果我们运行了阳离子IEX色谱（带负电荷的树脂），则使用低盐缓冲液与虚线紫色线指示的pH来平衡和加载色谱柱。所有三种蛋白质都将带有正电荷并与树脂结合。在梯度洗脱过程（盐浓度升高）期间，绿色蛋白在梯度早期首先从色谱柱中相互作用（即低盐浓度用于洗脱），因为它的总正电荷最低。蓝色蛋白质的相互作用最强烈，并从色谱柱中恢复最后一次，因为它具有最高的总体电荷。如果我们使用相同的条件运行了阴离子IEX色谱（带正电荷的树脂），只是改变了缓冲液的pH值，如虚线的红线所示，橙色和蓝色蛋白质会带有正电荷，并在载荷过程中被树脂和在载荷过程中通过圆柱直接流动，而携带负电荷的绿色蛋白质会在盐梯度期间结合和ELETUTE。在考虑过程中的pH值时，避免PI是正常的，因为没有总体净电荷可以使蛋白质沉淀。更改pH是控制离子交换中选择性的极其强大的方法。
手性色谱中的AI和机器学习
手性色谱法是分离对映异构体，用于药物应用，生物技术和环境分析的关键的至关重要技术。但是，传统方法通常在精确，效率和可扩展性方面面临挑战。人工智能（AI）和机器学习（ML）与手性色谱的整合提出了克服这些局限性的变革性方法。AI和ML算法可以优化色谱条件，增强手性选择器的设计并改善实时数据分析，从而提高精度和操作效率。通过利用数据驱动的见解，这些技术可以更准确地预测分离结果和简化方法开发。本摘要回顾了手性色谱中AI和ML应用中当前的进步，讨论了它们对优化色谱过程的影响，加速方法开发以及实现更高的分辨率和可重复性。AI和ML的合并不仅解决了现有的挑战，而且还为手性分离技术创新开辟了新的途径。
热解气相色谱 - 质量质谱法，用于分析皮革和皮革样产品
1,00 2.00 4.00 5.00 6.00 8.00 8.00 3月1,800.00 3月1,800 9月1,800 99.00 05
使用量子级联激光红外光谱和热解的质量质谱法
微塑料（MP）是多种多样的，并且存在于广泛的类型，尺寸，颜色，信息和组成中。因此，需要高准确性，选择性，灵敏度和效率来检测和量化MP的高级分析技术。几项研究已经发表了方法和结果。但是，很少有人提供精度，恢复测试和方法比较，以确保结果的正确性。量子级联激光光谱光谱（QCL-µ IR）是基于其独特的化学特征的颗粒对颗粒的无损鉴定。与用于识别的机器学习（ML）算法相结合，导致了快速，准确和稳健的分类。此外，使用热解气相色谱 - 质量光谱法（PY-GC-MS）可以根据其独特的化学成分对MP进行精确表征和定量。MP，以两步化的化学消化和45 µ µM不锈钢过滤器进行进一步过滤。使用随机森林算法重新处理了从QCl-µ IR（日光解决方案SPEROQT 340）获得的光谱数据。使用PY（前沿，实验室；日本福岛）GC-MS（Thermo Scientific，MA，USA）进一步分析了MP，对相关聚合物类型和样品矩阵进行了优化，可实现量化的低限制（在0.01和0.1 µ g之间），并控制恢复。
Chroma_ EASL 2024_表观遗传编辑靶向体内 HBV
Nuñez JK、Chen J、Pommier GC 等人。基于 CRISPR 的表观基因组编辑实现全基因组可编程转录记忆。Cell。2021；184(9):2503-2519.e17。doi:10.1016/j.cell.2021.03.025
染色质作为新旧抗癌靶
许多化学疗法药物直接或间接靶向DNA或与DNA相关的过程，例如复制，核苷酸合成或DNA拓扑的维持（Box 1和图1，密钥图）。据信，由于DNA修复缺陷以及有丝分裂细胞无法处理DNA损伤，肿瘤细胞对靶向DNA的药物更敏感。当癌细胞比健康细胞更快时，这会自动诱导治疗窗口[4]。尽管有一部分癌症，例如小儿恶性肿瘤，突变负担低，并且相对完整的DNA修复途径[5，6]，这种信念仍然存在。虽然大多数童年癌症可以通过化学疗法有效地治疗[7]，但小儿癌症患者通常具有显着缩短的寿命和较低的强烈化学疗法周期的生活质量[8]。