Développement d’outils et de méthodes in vitro pour comprendre et simuler la digestion d’aliments à base de protéines végétales - l'unam - université nantes angers le mans Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2020

Development of in vitro tools and methods to understand and mimic the digestion of plant protein-based foods

Développement d’outils et de méthodes in vitro pour comprendre et simuler la digestion d’aliments à base de protéines végétales

Résumé

In a context of increasing demand for plant proteins, it is important to properly estimate their nutritional quality, and especially their digestibility. Human and pig models are recommended for that, but these models are complex to implement due to ethical considerations. It is therefore interesting to simulate digestion on in vitro systems. This PhD project aims thus to better understand the phenomena that affect the digestion of plant proteins and to simulate it on in vitro models according to the physiology. Four model meals with the same macronutrient contents have been developed, whose proteins were exclusively provided by the seitan, the tofu, the soya juice or the pea emulsion. First, we collected from the minipig at different levels of their digestive (the stomach, duodenum and the ileum),data for each food necessary to implement dynamic in vitro system (DiDGI®). We observed different kinetics depending on the kind of food. The pH kinetic in the gastric phase and the flux of bolus at the ileal level were specifically impacted. In a second step, different measurements regarding the protein breakdown were followed and compared in the samples collected at different locations and times during the in vivo and the dynamic in vitro food-dependent digestions. Overall, good correlation results were found between the two models, showing that the food-dependent digestion programs developed for DiDGI® can mimic digestion in a consistent manner. It has been shown that some physiological parameters are dependent on the nature of the food ingested, such as the gastric acidifica
Dans un contexte où la demande en protéines augmente, il est nécessaire de mieux connaître la qualité nutritionnelle des protéines végétales, et notamment leur digestibilité. Pour cela, les modèles humains et porcins sont préconisés, mais ils sont lourds à mettre en place et posent des questions éthiques. L’objectif de la thèse est donc de mieux comprendre les phénomènes impliqués dans la digestion des protéines végétales et de simuler celle-ci, en cohérence avec la physiologie digestive, à partir de modèles in vitro. Quatre repas avec les mêmes teneurs en macronutriments ont été développés, dont les protéines sont exclusivement apportées par du seitan, du tofu, du jus de soja ou une émulsion de pois. Dans un premier temps, nous avons récolté chez le mini-porc à différents niveaux du segment du système digestif (l’estomac, le duodénum et l’iléon)des données in vivo spécifiques à chaque aliment et nécessaires au paramétrage de systèmes in vitro dynamiques, comme le DiDGI®. Il a été montré que des variables étaient dépendantes de la nature de l’aliment ingéré, comme l’acidification gastrique ou le flux d’arrivée du bol au niveau de l’iléon. Dans un second temps, différentes valeurs relatives à l’état des protéines et notamment leur hydrolyse ont été suivies dans les échantillons prélevés à différents endroits et temps au cours des digestions des différents aliments dans les conditions in vivo et in vitro dynamique. Globalement, de bons résultats de corrélation ont été trouvés entre les deux modèles, montrant que les programmes de digestion aliments-dépendants développés pou
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03279438 , version 1 (30-06-2020)
tel-03279438 , version 2 (06-07-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03279438 , version 2

Citer

Yohan Reynaud. Développement d’outils et de méthodes in vitro pour comprendre et simuler la digestion d’aliments à base de protéines végétales. Biologie animale. Agrocampus Ouest, 2020. Français. ⟨NNT : 2020NSARB334⟩. ⟨tel-03279438v2⟩
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