Meta-Analysis of Publicly Available Chinese Hamster Ovary (CHO) Cell Transcriptomic Datasets for Identifying Engineering Targets to Enhance Recombinant Protein Yields.
Meta-Analysis of Publicly Available Chinese Hamster Ovary (CHO) Cell Transcriptomic Datasets for Identifying Engineering Targets to Enhance Recombinant Protein Yields.
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对公开的中国仓鼠卵巢 (CHO) 细胞转录组数据集进行荟萃分析，以确定提高重组蛋白产量的工程目标。
DOI：
10.1002/biot.201800066
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发表时间：
2018
影响因子：
4.7
通讯作者：
Tamošaitis L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tamošaitis L
转录组学已被广泛应用于CHO细胞平台的研究，用于生产重组生物治疗蛋白，以鉴定表达受调节并与（非）理想的CHO细胞属性相关的转录本。然而，很少有人尝试分析这些研究的结果，以确定CHO细胞平台工程的保守变化和通用靶点。在这里，作者对CHO细胞转录组数据进行了荟萃分析，并报告了在细胞生长（μ）和生产力（Qp）方面最常被鉴定为差异表达的基因。通过收集与μ andqp相关的公开转录组数据集中的差异表达基因，使用途径富集分析并将其与基因表达值的一致性相结合，作者确定了一个精炼的靶基因和途径列表，同时确定了CHO转录组研究的重叠部分。作者发现只有细胞周期和溶酶体途径表现出良好的一致性。通过绘制起作用的基因，作者构建了一个高性能细胞系的转录组“指纹”。这项研究为那些想要驾驭CHO转录组学的复杂景观并确定目标以进行细胞工程以改善重组蛋白输出的研究人员提供了一个起始资源。
Transcriptomics has been extensively applied to the investigation of the CHO cell platform for the production of recombinant biotherapeutic proteins to identify transcripts whose expression is regulated and correlated to (non)desirable CHO cell attributes. However, there have been few attempts to analyze the findings across these studies to identify conserved changes and generic targets for CHO cell platform engineering. Here, the authors have undertaken a meta‐analysis of CHO cell transcriptomic data and report on those genes most frequently identified as differentially expressed with regard to cell growth (μ) and productivity (Qp). By aggregating differentially expressed genes from publicly available transcriptomic datasets associated withμandQp, using a pathway enrichment analysis and combining it with the concordance of gene expression values, the authors have identified a refined target gene and pathway list while determining the overlap across CHO transcriptomic studies. The authors find that only the cell cycle and lysosome pathways show good concordance. By mapping out the contributing genes the authors have constructed a transcriptomic “fingerprint” of a high‐performing cell line. This study provides a starting resource for researchers who want to navigate the complex landscape of CHO transcriptomics and identify targets to undertake cell engineering for improved recombinant protein output.
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