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Enregistrement W2912942924

Utilisation des hautes pressions hydrostatiques pour la modulation des interactions protéiques et la séparation des protéines sériques

2018· article· fr· W2912942924 sur OpenAlexfundaboutno aff
Alice Marciniak

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTransgenic Plants and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryComputer sciencePhysicsMolecular biologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La valorisation du lactosérum par le fractionnement de molécules à hautes valeurs ajoutées est d’autant plus d’actualité au Québec, que ce sous-produit est encore considéré comme une matière résiduelle fertilisante. Bien que les concentrés de protéines sériques possèdent des propriétés nutritionnelles et fonctionnelles intéressantes, la production de protéines sous forme purifiée est davantage désirée pour leur utilisation dans des produits de qualité et très recherchés notamment dans les formulations infantiles. De manière générale, la séparation des protéines est réalisée à l’aide de technologies présentant un impact environnemental et économique non négligeable ainsi qu’une efficacité non optimale voire limitée. Dans le cas des protéines sériques majeures (alpha-lactalbumine – α-la et bêta-lactoglobuline – β-lg), la principale problématique reliée à leur récupération sélective concerne leur poids moléculaire similaire. L’utilisation de technologies émergentes et écoresponsables devient donc un incontournable, de manière à améliorer les procédés déjà existants. Cette thèse avait donc pour but de montrer que la modulation des interactions protéiques par l’utilisation des hautes pressions hydrostatiques (HPH), une technologie considérée comme éco-efficiente et émergente, et l’utilisation d’un ligand, les caséines (CN), permettrait de fractionner ces deux protéines majeures pour la génération de fractions purifiées à des rendements maximaux. Une première étude a permis de déterminer les paramètres optimaux de pressurisation (temps et niveau de pression) ainsi que le type de ligand utilisé (CN isoélectriques – CI ou micellaires – CM). De manière générale, les HPH ont permis de spécifiquement agréger la β-lg et les CN, tout en maintenant l’α-la sous sa forme monomérique. L’acidification subséquente à pH 4,6 a généré une précipitation de ces agrégats de β-lg/CN. L’augmentation du niveau de pression et de temps a permis d’augmenter l’agrégation entre la β-lg et les CN sans impacter significativement l’agrégation de l’α-la. De plus, l’utilisation de CI en comparaison aux CM n’a pas permis d’améliorer le taux de purification de l’α-la alors que le rendement de cette dernière a diminué. Une deuxième étude a porté sur l’évaluation du potentiel concentration-dépendant des CN à agir comme un ligand pour le fractionnement de l’α-la et la β-lg. De manière générale, l’augmentation de la concentration en CN n’a pas permis d’améliorer les taux de purification et les rendements en α-la. Au contraire, pour des concentrations élevées en CN, le taux d’agrégation de la β-lg diminuait, suggérant un effet chaperon des CN sur l’agrégation par les HPH de la β-lg. En outre, la pressurisation des protéines sériques sans CN a permis d’obtenir les meilleurs paramètres de purification en α-la ainsi qu’en β-lg. Finalement, une troisième étude a permis de mettre en avant l’effet chaperon de la β-CN sur l’agrégation de la β-lg en présence d’α-la. Alors que la pressurisation des protéines sériques seules ou combinées entraînait la formation d’agrégats globulaires de faibles poids moléculaires et générait des solutions turbides, l’ajout de β-CN a permis de réduire la turbidité des solutions, et ce, proportionnellement à sa concentration. En parallèle, cette limpidité corrélait avec la présence d’agrégats de types amorphes et de hauts poids moléculaires. Finalement, comme requis pour une protéine chaperonne, il a été démontré que la β-CN n’était pas impliquée dans ces agrégats. Les travaux de cette thèse ont rencontré l’ensemble des objectifs définis et contribuent significativement à l’avancement des connaissances concernant l’extension de l’application des HPH pour le fractionnement de l’α-la et la β-lg présentant ainsi des taux de purification et des rendements d’intérêt majeur pour l’industrie de transformation des produits laitiers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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