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Record W7019224124

Étude de l'impact des traitements électriques à hauts voltages sur les propriétés fonctionnelles et l'hydrolyse enzymatique de la beta-lactoglobuline

2021· other· fr· W7019224124 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
FundersFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsFood supplementFood fortificationFood intake
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En raison des restrictions législatives de plus en plus sévères sur la pollution de l'environnement, les industries laitières font face au fil des dernières années à un défi crucial de valorisation des grandes quantités de lactosérum générées. Ainsi, grâce aux récents progrès technologiques et scientifiques ainsi que la forte croissance du marché d'ingrédients biofonctionnels, une voie de valorisation plus efficiente et prometteuse du lactosérum a émergé. En effet, au cours des dernières années, plusieurs études ont démontré que les attributs nutritionnels et biofonctionnels du lactosérum sont particulièrement liés à ses protéines qui constituent une source optimale d'ingrédients alimentaires fonctionnels et de peptides bioactifs. Ainsi, la β-lactoglobuline (β-lg), protéine majeure du lactosérum est un additif fréquemment utilisé dans une large gamme de produits alimentaires en raison de ses excellentes propriétés biofonctionnelles, de sa valeur nutritionnelle élevée et de son faible coût. Ces propriétés biofonctionnelles de la β-lg peuvent être améliorées par différentes méthodes de traitement, notamment les traitements physiques, chimiques et enzymatiques. Cependant, en raison de sa structure globulaire compacte, la β-lg sous sa forme native est relativement résistante aux modifications. Bien que les traitements conventionnels soient efficaces pour améliorer les propriétés structurelles et fonctionnelles des protéines ainsi que la production de peptides biologiquement actifs, ils sont cependant consommateurs de ressources et peuvent affecter négativement la qualité des produits finaux. Par conséquent, l'application de méthodes de traitement physique non thermique émergentes s'avère nécessaire. Ainsi, dans le cadre de ce projet doctoral, les traitements électriques à hauts voltages (TEHV) respectueux de l'environnement, notamment les champs électriques pulsés (CEP) et les arcs électriques (ARC) ont été utilisés comme méthode de prétraitement de la β-lg. Un prétraitement thermique de la β-lg a été effectué afin de comparer l'efficacité des prétraitements par TEHV avec l'approche conventionnelle. De ce fait, les échantillons de β-lg préchauffés étaient considérés comme témoin positif et ceux de la forme native, comme témoin négatif. L'effet des prétraitements sur les propriétés fonctionnelles de la β-lg a été évalué. De même, l'impact des TEHV et du prétraitement thermique sur la structure de la β-lg et sa susceptibilité à l'hydrolyse trypsique et chymotrypsique a été étudié. La chromatographie liquide ultra-performante couplée à la spectrométrie de masse en tandem (UPLC-MS/MS) a été utilisée afin d'analyser et de caractériser les fractions peptidiques issus des différents hydrolysats de la β-lg. De plus, les scores d'éco-efficience (EE) de génération de peptides après hydrolyses trypsique et chymotrypsique ont été calculés dans le but de déterminer laquelle des méthodes de prétraitement était la plus efficiente. Les résultats ont démontré une amélioration des propriétés fonctionnelles (propriétés moussantes, émulsifiantes et d'hygroscopicité) de la β-lg favorisée par l'impact positif des TEHV sur sa structure secondaire. En effet, les analyses structurales ont montré que les TEHV ont induit une modification partielle de la conformation de la β-lg. Une telle modification structurelle a eu pour conséquence une augmentation du degré d'hydrolyse (DH) de près de 2 fois après prétraitement par TEHV comparée à la protéine native. Dans le cas du prétraitement par chauffage conventionnel, l'augmentation du DH était d'environ 1,2 fois comparée à la protéine native. Ces résultats ont été confirmés par l'amélioration des paramètres cinétiques de la β-lg à l'état d'équilibre, après les TEHV. Par ailleurs, une différence significative a été observée entre la trypsine et la chymotrypsine quant au DH et l'efficacité catalytique des deux enzymes. En effet, les constantes d'efficacité catalytique de la chymotrypsine étaient plus élevées que celles de la trypsine, suggérant une meilleure affinité de la chymotrypsine pour la protéine par rapport à la trypsine. En outre, l'analyse des échantillons prétraités en UPLC-MS/MS a démontré que l'application des TEHV a conduit à la libération de peptides à partir des molécules de β-lg avant même l'ajout de trypsine et de chymotrypsine aux milieux réactionnels. De plus, les TEHV ont généré en moyenne 37 à 50 % plus de peptides que les protéines natives et préchauffées. Enfin, l'analyse de l'EE a révélé que les TEHV constituaient une méthode de prétraitement plus éco-efficiente que la méthode conventionnelle car leurs scores EE étaient plus élevés tant pour les procédés d'hydrolyse que pour les peptides bioactifs résultant de l'hydrolyse. Cette thèse apporte également de nouveaux éléments de compréhension quant à la valorisation multidirectionnelle des protéines du lactosérum.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.006

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2021
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