Optimisation de la synthèse enzymatique d’esters de sucres par la méthodologie des plans d’expériences.
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Date
2016
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Abstract
Ce travail concerne l'optimisation et la modélisation de la synthèse enzymatique
d’esters de D-Xylose et de D-Glucose par la méthodologie des plans d’expériences. Les esters
de sucre sont en effet des tensioactifs non-ioniques possédant une grande particularité
structurale qui autorise leur utilisation dans divers domaines (détergence, cosmétique,
pharmaceutique, alimentaire etc...).
Nous avons d'abord mis en œuvre la réaction d’estérification des sucres par l’acide laurique
comme agent acylant dans des solvants possédant différentes polarités en présence d’une
enzyme fongique, la lipase de Candida cylindracéa (CCL) immobilisée sur célite à l’échelle
du laboratoire. Une optimisation du pH d'immobilisation de la lipase est entreprise.
Deux types de plans d’expériences (Plakett- Burman et Box-Behnken) ont été utilisés. Le plan
de criblage de Plackett-Burman est mis a profit afin d’identifier les facteurs les plus influents
sur la conversion dans la réaction d'estérification enzymatique du D-Xylose à savoir, la
température, le temps, la quantité du tamis moléculaire, la quantité d’enzyme et l’équivalent
de l’acide laurique. Les résultats du criblage font apparaitre trois facteurs importants. Ces
facteurs sont ensuite étudiés par la méthodologie de surfaces de réponses (RSM) en accord
avec la matrice de Box-Behnken afin de déterminer les conditions optimales pour une
conversion maximale. L’optimisation de la synthèse d’ester de D-Glucose est également
entreprise en utilisant la RSM en accord avec le plan de Box-Behnken qui est très efficace
pour évaluer et modéliser les effets des facteurs suivant: la température, le solvant et le temps
sur la conversion du sucre de départ.
Le traitement statistique des données à l'aide du logiciel MINITAB version 14 qui offre un
large éventail de fonctions d'analyse statistique et d'outils graphiques, a permis la présentation
de résultats précis. Dans les deux cas le modèle obtenu est significatif avec P < 0,05 et
R
2 > 90%. La région du point optimal pour une valeur élevée de la conversion est obtenue à
l'aide des courbes de contour lorsque trois facteurs sont fixés aux niveaux hauts.