Thèse soutenue

Etude de la caractérisation de matières collagéniques pour spectroscopie Infrarouge : Mise au point et développement d'un système d'analyse en mode dynamique par l'industrie de la Gélatine.

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Auteur / Autrice : Simon Duthen
Direction : Jean DaydéChristine Raynaud
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences des Agroressources
Date : Soutenance le 26/01/2018
Etablissement(s) : Toulouse, INPT
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la Matière (Toulouse)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Chimie Agro-industrielle (Toulouse ; 1995-....)
Jury : Président / Présidente : Jean-Denis Bailly
Examinateurs / Examinatrices : Christine Raynaud, Dominique Bertrand, Cécile Levasseur-Garcia
Rapporteur / Rapporteuse : Véronique Santé-Lhoutellier, Nathalie Dupuy

Mots clés

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Résumé

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La gélatine est un biopolymère naturel obtenu après dénaturation et hydrolyse partielle de fibres de collagène, une protéine fibrillaire présente dans les tissus conjonctifs de toutes les espèces du règne animal. Elle est utilisée dans différentes industries, parmi lesquelles l’industrie agroalimentaire, pharmaceutique, photographique et cosmétique. Ses propriétés fonctionnelles dépendent du procédé de fabrication, mais également de l’origine des matières collagéniques. L’objectif de ce travail de thèse est la caractérisation de la matière première (couennes de porc), mais également de la gélatine obtenue lors du processus, par une méthode rapide et non destructive. L’utilisation de la spectroscopie proche infrarouge couplée à des méthodes chimiométriques, a permis de travailler à l’échelle du laboratoire, mais également sur la chaîne de production industrielle. Le premier chapitre porte sur l’étude de l’hétérogénéité des couennes de porc au laboratoire, en termes de teneur en protéines, matières grasses, matières sèches et collagène. Plusieurs modèles ont pu être développés pour prédire ces teneurs, à partir de spectres proche infrarouge collectés sur des couennes en mouvement. Les meilleurs modèles présentent des performances compatibles avec une utilisation dans l’usine. Le second chapitre adapte cette méthode à l’échelle industrielle, c’est-à-dire à partir du rendement en gélatine fabriquée pour un lot de 75t de couennes. L’approche prédictive ne s’est pas avérée concluante, cependant des approches de classification ont montré leur intérêt. Les deux essais suivants ont porté sur la gélatine. Le troisième chapitre porte sur le développement de modèles de prédiction des propriétés physico-chimiques d’échantillons de gélatine à partir de spectres proche infrarouge, mettant en évidence de hautes capacités de prédiction de ces paramètres (r²>0,9). Enfin, ce chapitre propose de relier les caractéristiques moléculaires de la gélatine à ses propriétés physico-chimiques, par la technique de Asymmetrical Flow Field-Flow Fractionation couplée à un détecteur de diffusion de la lumière Multiangulaire (MALS). Les paramètres de caractérisation de l’AFlFFF-MALS permettent de discriminer partiellement des échantillons de gélatine dont les paramètres de bloom et de viscosité sont différents.