La caractérisation de nanomatériaux dans des matrices alimentaires et animales suscite un intérêt scientifique important afin d’évaluer les risques potentiels de l’exposition liés à l’utilisation grandissante des nanomatériaux par plusieurs industries, y compris un certain nombre d’applications agroalimentaires. Un facteur limitant à l’étude et la réglementation des nanomatériaux dans des matrices complexes telle que la nourriture est l’absence de méthodes standardisées pour l’extraction et l’analyse de nanoparticules, tout en évitant l’altération de certaines caractéristiques physicochimiques des nanoparticules. Les travaux présentés dans ce mémoire abordent l’optimisation de plusieurs approches de préparation d’échantillon (hydrolyse enzymatique et alcaline) pour l’extraction de nanoparticules d’Ag préalablement équilibrées dans une matrice de boeuf haché mi-maigre. Les nanoparticules extraites ont été analysées par spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif en mode particule unique (SP-ICP-MS) permettant la mesure de leur taille et concentration, mais aussi de la concentration en métal dissous, le tout à de très faibles concentrations (de l’ordre du ng/L). La validation de l’analyse par SP-ICP-MS a été réalisée par évaluation de la répétabilité, de la détermination des limites de détection et par une investigation de l’influence du traitement de données sur l’interprétation des résultats.
Les pertes de nanoparticules lors de la préparation des échantillons ont été minimisées par l’identification et l’optimisation de paramètres clés tels que la composition du médium d’extraction, l’utilisation d’ultrasons et de la manipulation de l’échantillon après dégradation de la matrice. Les meilleurs recouvrements ont été obtenus par hydrolyse alcaline de la matrice en utilisant de l’hydroxyde de tetramethylammonium (TMAH), mais les échantillons obtenus étaient moins stables et plus susceptibles aux altérations des propriétés physicochimiques des nanoparticules que pour la dégradation par hydrolyse enzymatique utilisant lipase et pancréatine de porc. / The regulation and characterization of nanomaterials in foods and animal matrices are of great interest due to the potential risks associated with their exposure and the increasing number of instances where they are used within the food industry. One factor limiting the scientifically rigorous regulation of nanoparticles in foods is the lack of standardized procedures for the extraction of nanoparticles (NP) from complex matrices, without alteration of their physico-chemical properties. To this end, two sample preparation approaches (enzymatic- and alkaline-based hydrolyses) were tested and optimized in order to extract 40 nm Ag NP, following their equilibration with a fatty ground beef matrix. Extracted NP were characterized using single particle inductively coupled plasma mass spectrometry (SP-ICP-MS), allowing the determination of NP size and concentrations and also dissolved metal concentrations at trace levels. Validation of the SP-ICP-MS analysis was achieved by an evaluation of the repeatability and accuracy and by a determination of the various detection limits. Finally, we also looked into the influence of data treatment on interpretation of the results.
NP losses during the sample preparation were minimized by identifying and optimizing key parameters such as the composition of the extraction media, usage of ultrasonication or the handling of the sample after separation from the undigested matter, among other points. The alkaline approach using TMAH (tetramethylammonium hydroxide) was found to have the highest recoveries, however processed samples were found to be less stable and more prone to alteration of the Ag NP physicochemical characteristics than samples processed using an enzymatic digestion based upon pork pancreatin and lipase.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/32191 |
| Date | 05 1900 |
| Creators | Chalifoux, Alexandre |
| Contributors | Wilkinson, Kevin James |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
| Format | application/pdf |
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