Optical prediction models of whey protein denaturation in thermally treated milk for the development of an inline sensor

Author

Taterka, Heather

Director

Castillo Zambudio, Manuel

Date of defense

2016-10-10

ISBN

9788449027192

Pages

210 p.



Department/Institute

Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciència Animal i dels Aliments

Abstract

Un sensor de proteínas del lactosuero desnaturalizadas, en línea, sería de gran interés en la industria láctea para monitorizar las variaciones entre lotes de leche durante el procesado y obtener productos de alta calidad. Se ha demostrado que el mecanismo de desnaturalización de las proteínas del suero depende del pH; a pH más bajo (pH 6,3) las proteínas desnaturalizadas tienden a formar complejos con la κ-caseína en la superficie micelar, mientras que a valores de pH más altos (pH 7,1) las proteínas de suero desplegadas forman preferentemente complejos de carácter soluble con otras proteínas de suero desnaturalizadas. El objetivo de esta tesis doctoral ha sido desarrollar con éxito modelos de predicción de las diferentes conformaciones que presentan las proteínas de suero en leche tratada termicamente mediante parámetros obtenidos empleando un sistema óptico de medida con potencial para la aplicación en línea durante el procesado térmico de leche. El sistema óptico de medida fue desarrollado con vistas a su aplicación en línea, con el objetivo de determinar los efectos de la temperatura, el pH y el tiempo sobre los cambios en la dispersión de luz observados en la leche desnatada tratada térmicamente, y relacionar dichos cambios con la desnaturalización de las proteínas del lactosuero. Las variables a correlacionar con la señal de dispersión de luz fueron el tamaño de partícula y la concentración de las diferentes configuraciones de proteína sérica que se producen en la leche después del tratamiento térmico: proteínas nativas, proteínas desplegadas unidas a la superficie de la micela y agregados solubles de seroproteínas desnaturalizadas. En el segundo y tercer experimento, se evaluó la espectroscopia de fluorescencia front-face del triptófano para comparar dicha tecnología optica con las medidas de dispersión de luz. Los resultados del primer experimento mostraron una correlación entre la intensidad de dispersión de luz y el tamaño de partícula, concretamente a pH 6,3, mientras que a pH 7,1 no se observaron cambios notables en la intensidad de dispersión de luz ni en el tamaño de partícula con el aumento de la temperatura del tratamiento térmico. En el segundo experimento, las curvas de dispersión y fluorescencia versus tiempo a pH 6,3 fueron similares a las curvas de tamaño de partícula y de proteína de suero unida a la micela, no observándose diferencias significativas entre sus constantes cinéticas de primer orden. El tercer experimento incluyó un rango de porcentajes de grasa (<0,5%, 1,3% y 3,7%) y exhibió una intensidad de dispersión de luz y de tamaño de partícula notablemente mayor al aumentar el contenido en grasa. Se obtuvieron con éxito modelos de predicción del tamaño de partícula en función de la dispersión de luz. Los modelos de interación de proteína de suero-caseína a pH 6,3 se ajustaron mejor a los parametros obtenidos a partir de los espectros de dispersión de luz, mientras que los modelos de predicción del contenido de agregados solubles de proteína de suero desnaturalizada se ajustaron mejor a las determinaciones de fluorescencia de triptófano. Un hallazgo significativo fue la correlación exponencial obtenida entre el tamaño de partícula y la intensidad de dispersión de luz, que permitió obtener una ordenada en el origen que se corresponde bastante fielmente con los valores medios iniciales de tamaño de las micelas de caseína antes del tratamiento térmico. Un modelo combinado en un rango de pH 6,3, 6,7 y 7,1 permitió predecir el tamaño de partícula en función de valores de intesidad de dispersión de luz, mostrando potencial para el desarrollo de un sensor de dispersión óptica en línea que permitiría estimar el tamaño de partícula dentro de un rango de valores de pH y de intesidades de tratamiento térmico.


An inline whey protein denaturation sensor would be of interest to the dairy industry to monitor milk batch variations and to achieve the highest quality products. It has been well-established that whey protein denaturation is a pH-dependent mechanism, in which proteins at lower pH values (pH 6.3) tend to form complexes with κ-casein on the surface of the casein micelle, and at higher pH values (pH 7.1) the preference is for unfolded whey proteins to for serum complexes, in general, with other denatured whey proteins. The objective of this PhD was to develop successful prediction models of whey protein denaturation variables utilizing an optical sensor set-up with the potential for inline implementation during thermal processing. The optical sensor system was developed with inline implementation in mind, with the goal being to measure the effects of temperature, pH and time on the changes in light scatter of thermal treated skim milk and relate these changes to the denaturation of whey proteins. Variables to be compared to the optical light backscatter response were particle size and the whey protein concentration of the three whey protein configurations that occur in milk after thermal treatment: native, micelle-bound and soluble aggregate whey protein. In the second and third experiments, tryptophan front-face fluorescence spectroscopy was also tested with the potential for sensor development and compared to light backscatter technology. Results of the first experiment showed a relationship between light backscatter intensity and particle size, in particular at pH 6.3 whereas at pH 7.1 no notable changes in the light backscatter intensity or particle size were observed with an increasing in heat treatment temperature. In the second experiment, curves of LB and FFF intensity versus time at pH 6.3 resembled curves of particle size and bound whey protein, and their first-order kinetic rate constants were not statistically different. The third experiment included a range of fat percentages (<0.5%, 1.3% and 3.7%) and exhibited a noticeably greater amount of light scatter and larger particle size with increasing fat content. Model equations showed successful predictions of particle size as a function of light backscatter. In the second experiment, models of bound whey protein at pH 6.3 were best fit to models as a function of the light backscatter spectra, whereas soluble aggregate whey protein content showed best fit when using tryptophan fluorescence measurements. Light backscatter regions which corresponding to best-fit models for particle size and bound whey protein models were near the maximum intensity wavelength (540-600 nm) or included a ratio combination of a numerator value between 387-569 nm and denominator from 963-1033 nm. Front-face fluorescence models also exhibited good R2 values near the maximum intensity wavelength, however a ratio of numerator near 340 nm combined with a denominator around 390 nm yielded models with a better fit. An interesting finding was the relationship exhibited by particle size models as a function of light backscatter, which exhibited an exponential character using an equation with the intercept value similar to the initial particle size. Combined models over a range of pH values (6.3, 6.7 and 7.1) predicted particle size as a function of light backscatter, giving promise to the development of an optical inline backscatter sensor technology.

Keywords

Ciència; Ciencia; Science; Aliments; Alimentos; Food; Sensors; Sensores

Subjects

64 - Home economics. Domestic science. Housekeeping

Knowledge Area

Ciències Humanes

Documents

heta1de1.pdf

3.310Mb

 

Rights

L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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