Impact des opérations de brassage sur les propriétés ...

© Valérie Guénard Lampron, 2019

Impact des opérations de brassage sur les propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales d'un

yogourt sans gras

Thèse

Valérie Guénard Lampron

Doctorat en sciences des aliments

Philosophiæ doctor (Ph. D.)

Québec, Canada

Impact des opérations de brassage sur les propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales d’un

yogourt sans gras

Thèse

Valérie Guénard-Lampron

Sous la direction de :

Sylvie Turgeon, directrice de recherche

Daniel St-Gelais, codirecteur de recherche

Sébastien Villeneuve, codirecteur de recherche

ii

Résumé

Les propriétés texturales des yogourts brassés dépendent de la composition du mélange laitier, des conditions

du traitement thermique et de l’acidification, mais aussi des conditions de brassage industriel. Contrairement au

yogourt ferme qui est acidifié directement dans les pots, le yogourt brassé est acidifié en cuve, puis subit des

opérations de brassage, de pompage, de lissage et de refroidissement. Or, la littérature rapporte peu d’étude

représentative des conditions industrielles de brassage puisqu’il est difficile de reproduire la séquence

d'opérations en laboratoire. Un brassage manuel (cuillère, disque perforé, tige agitatrice) ou un lissage à la

seringue sont régulièrement utilisés en laboratoire pour simuler le brassage. De plus, les informations fournies

par la littérature expliquent principalement l’impact d’une seule opération de brassage sur quelques propriétés

texturales et à un seul jour d’entreposage. Le but de ce projet de thèse était d’étudier les opérations séquentielles

de brassage, de lissage et de refroidissement dans des conditions similaires à l’industrie afin de mieux

comprendre leur impact sur la qualité d’un yogourt brassé sans gras.

Pour la première fois, un système de brassage technique simulant des conditions industrielles, à l’échelle pilote,

a été développé pour étudier l’impact des opérations individuelles et séquentielles de brassage, de lissage et

de refroidissement. Les résultats obtenus ont permis de déterminer que ce sont les opérations de lissage et de

refroidissement, comparativement au brassage en cuve, qui ont le plus d’impact sur les propriétés texturales

des yogourts analysés après 1 jour d’entreposage. L’importance de la séquence opérationnelle a aussi été

démontrée par l’utilisation d’un lissage avant ou après le refroidissement. Au cours des 22 jours d’entreposage,

les propriétés rhéologiques et physiques des yogourts étaient différentes selon les paramètres opérationnels

utilisés lors du brassage. Par exemple, l’utilisation d’un l’échangeur de chaleur à plaques, comparativement à

un échangeur de chaleur tubulaire, a favorisé la diminution de la synérèse, mais a diminué la viscosité et la

consistance du yogourt.

L’impact de la température de lissage a ensuite été approfondi en adaptant le système de brassage technique

pour lisser le yogourt à 6 températures, entre 10 et 35 °C. Le comportement des propriétés rhéologiques et

physiques du yogourt a alors été décrit, par des régressions linéaires multiples, selon la température de lissage

et la durée de l’entreposage (jusqu’à 22 jours). La synérèse, la viscosité et la consistance étaient plus sensibles

à la température de lissage, contrairement à la fermeté et au temps d’écoulement qui étaient plus sensibles à

la durée de l’entreposage. Une basse température de lissage a permis de diminuer la synérèse, alors que

l’augmentation des autres propriétés a été favorisée par un lissage à 25-30 °C. Au-delà de 30 °C, la synérèse

était maximale et les autres propriétés ont eu tendance à diminuer.

Finalement, un deuxième système de brassage technique a été développé à l’échelle laboratoire et a permis

d’étudier l’impact de la température de lissage sur les propriétés microstructurales d’un gel acidifié. De plus, une

iii

nouvelle approche expérimentale d’analyse d’images dynamiques a été développée pour visualiser et

caractériser les microgels laitiers. Pendant l’entreposage, la taille des microgels et leur rugosité (irrégularité à la

surface du microgel) ont augmenté alors que le pourcentage total d’aire des pores (espace entre les microgels)

a diminué. Ces résultats expliqueraient principalement l’augmentation de la synérèse, de la fermeté et du G’

pendant l’entreposage des gels lissés. Les microgels obtenus par le lissage à 35 °C avaient une rugosité

maximale plus élevée, comparativement à ceux obtenus à 13 et 22 °C, et cela expliquerait la viscosité plus

faible des gels laitiers lissés à 35 °C.

L’approche originale de cette thèse par l’utilisation d’un système de brassage technique (échelle pilote et

laboratoire) simulant des conditions industrielles facilitera le transfert des résultats à l’industrie. Les systèmes

de brassage technique ont permis de quantifier l’importance des effets individuels et séquentiels des opérations

de brassage sur les propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales d’un yogourt sans gras. L’ensemble

des résultats a démontré que la température de lissage est un levier technologique permettant de mieux

contrôler les propriétés texturales et microstructurales du yogourt. La caractérisation innovatrice des microgels

laitiers par l’analyse d’images dynamiques amène une nouvelle perception visuelle des microgels et permet une

meilleure compréhension des changements de propriétés rhéologiques et physiques qui se produisent durant

le brassage et l’entreposage du yogourt brassé.

iv

Abstract

The textural properties of stirred yogurts depend on the composition of the dairy mixture, the conditions of the

heat treatment and the acidification, but also the conditions of industrial stirring. Unlike firm yogurt, which is

acidified directly in the jars, the stirred yogurt is acidified in the vat, followed by stirring, pumping, smoothing and

cooling. However, the literature reports little representative study of industrial stirring conditions since it is difficult

to reproduce the sequence of operations in the laboratory. Manual stirring (spoon, perforated disc, stirring rod)

or smoothing with a syringe are regularly used in the laboratory to simulate stirring. In addition, the information

provided by the literature mainly explains the impact of a single stirring operation on a few textural properties

and a single day of storage. The purpose of this thesis project was to study sequential stirring, smoothing and

cooling operations in industry-like conditions to better understand their impact on the quality of a nonfat stirred

yogurt.

For the first time, a technical scale unit, simulating industrial conditions, has been developed to study the impact

of individual and sequential stirring, smoothing and cooling operations. The results obtained made it possible to

determine that it is the smoothing and cooling operations, compared to the stirring in vat, that have the greatest

impact on the textural properties of the yogurts analyzed after 1 day of storage. The importance of the operational

sequence has also been demonstrated by the use of smoothing before or after cooling. During the 22 days of

storage, the rheological and physical properties of the yogurts were different according to the operational

parameters used during the stirring. For example, the use of a plate heat exchanger, as compared to a tubular

heat exchanger, has contributed to a decrease in syneresis, but has decreased the viscosity and consistency of

the yogurt.

The knowledge of the impact of the smoothing temperature was then studied by adapting the technical scale

unit to smooth the yogurt at 6 temperatures, between 10 and 35°C. The behavior of the rheological and physical

properties of yogurt was then described, by multiple linear regressions, according to the smoothing temperature

and the duration of storage (up to 22 days). Syneresis, viscosity, and consistency were more sensitive to

smoothing temperature, whereas firmness and flow time were more sensitive to the duration of storage. A low

smoothing temperature made it possible to reduce syneresis, whereas the increase in the other properties was

promoted by smoothing at 25-30°C. Above 30°C, syneresis was maximal and other properties tended to

decrease.

Finally, a second technical scale unit was developed at the laboratory scale and allowed studying the impact of

the smoothing temperature on the microstructural properties of an acidified gel. In addition, a new experimental

dynamic image analysis approach has been developed to visualize and characterize dairy microgels. During

storage, the microgels size and their roughness (irregularity on the microgel surface) increased while the total

v

percentage of pore area (space between microgels) decreased. These results would mainly explain the increase

in syneresis, firmness and G' during the storage of smoothed gels. The microgels obtained by smoothing at

35°C had a higher maximum roughness, compared to those obtained at 13 and 22°C, and this would explain

the lower viscosity of the dairy gels smoothed at 35°C.

The original approach of this thesis by the use of a technical scale unit (pilot and laboratory scale) simulating

industrial conditions will facilitate the transfer of the results to the industry. Technical stirring unit have quantified

the importance of the individual and sequential effects of stirring operations on the rheological, physical and

microstructural properties of a nonfat yogurt. All the results showed that the smoothing temperature is a

technological tool allowing to better control the textural and microstructural properties of yogurt. The innovative

characterization of dairy microgels by dynamic image analysis brings a new visual perception of microgels and

provides a better understanding of the changes in rheological and physical properties that occur during stirring

and storage of the stirred yogurt.

vi

Table des matières

Résumé .......................................................................................................................................................... ii

Abstract ......................................................................................................................................................... iv

Table des matières ........................................................................................................................................ vi

Liste des figures ............................................................................................................................................. xi

Liste des tableaux ......................................................................................................................................... xiii

Liste des équations ....................................................................................................................................... xiv

Liste des abréviations ....................................................................................................................................xv

Remerciements........................................................................................................................................... xviii

Avant-propos ............................................................................................................................................... xxii

Introduction ..................................................................................................................................................... 1

Chapitre 1. Revue de littérature ....................................................................................................................... 3

1.1. Le yogourt : Informations générales ..................................................................................................... 3

1.2. Les propriétés texturales du yogourt..................................................................................................... 4

1.2.1. Propriétés rhéologiques ................................................................................................................ 4

1.2.2. Propriétés physiques : Fermeté et Synérèse ................................................................................. 5

1.3. Préparation d’un mélange à yogourt ..................................................................................................... 6

1.3.1. Matière première........................................................................................................................... 6

1.3.2. Standardisation du lait .................................................................................................................. 7

1.3.3. Homogénéisation et traitement thermique ..................................................................................... 8

1.4. Fermentation et propriétés d’un gel laitier acidifié ................................................................................. 9

1.4.1. Fermentation d’un mélange à yogourt ........................................................................................... 9

1.4.2. Définition d’un gel laitier acidifié .................................................................................................. 12

1.4.2. Facteurs influençant les propriétés microstructurales et texturales du gel acidifié ........................ 12

1.5. Brassage d’un gel acidifié .................................................................................................................. 15

1.5.1. Opérations séquentielles de brassage en industrie ...................................................................... 16

1.5.2. Simulation du procédé de brassage au laboratoire ...................................................................... 17

1.6. Propriétés microstructurales d’un yogourt brassé ............................................................................... 19

1.6.1. Définition d’un microgel de yogourt brassé .................................................................................. 19

1.6.2. Relation entre la microstructure et les propriétés du yogourt........................................................ 19

1.6.3. Techniques de caractérisation .................................................................................................... 20

1.7. Impact du cisaillement sur les propriétés d’un yogourt ........................................................................ 24

vii

1.7.1. Définition du cisaillement ............................................................................................................ 24

1.7.2. Les effets du cisaillement sur les propriétés rhéologiques et physiques ....................................... 26

1.7.3. Les effets du cisaillement sur la microstructure du yogourt brassé ............................................... 27

1.7.4. Les effets du cisaillement selon la température du yogourt .......................................................... 28

1.8. Impact de l’entreposage sur les propriétés d’un yogourt brassé .......................................................... 29

1.8.1. Définition de la restructuration ..................................................................................................... 29

1.8.2. Impact de la restructuration sur les propriétés du yogourt brassé ................................................ 30

1.8.3. Facteurs influençant la restructuration du réseau protéique ......................................................... 31

1.9. Contexte du projet de recherche ........................................................................................................ 32

1.9.1. Problématique ............................................................................................................................ 32

1.9.2. Hypothèse de recherche ............................................................................................................. 32

1.9.3. But général ................................................................................................................................. 32

1.9.4. Objectifs ..................................................................................................................................... 32

Chapitre 2. Effets individuels et séquentiels du brassage, du lissage et du refroidissement sur les propriétés

rhéologiques d’un yogourt sans gras, brassé avec un système de brassage technique.................................. 34

2.1. Résumé ............................................................................................................................................. 34

2.2. Abstract ............................................................................................................................................. 35

2.3. Introduction ........................................................................................................................................ 35

2.4. Materials and methods ....................................................................................................................... 37

2.4.1. Milk ingredients ........................................................................................................................... 37

2.4.2. Bacterial strains, starter and culture medium ............................................................................... 37

2.4.3. Yogurt production ....................................................................................................................... 38

2.4.4. Technical scale unit .................................................................................................................... 38

2.4.5. Operation of the technical scale unit and collection of yogurt samples ......................................... 40

2.4.6. Analysis of yogurts ...................................................................................................................... 41

2.5.7. Determination of contribution of each operation ........................................................................... 43

2.5.8. Experimental designs and statistical analyses ............................................................................. 43

2.5. Results .............................................................................................................................................. 44

2.5.1. Composition of yogurt milk .......................................................................................................... 44

2.5.2. Evolution of pH and bacterial populations .................................................................................... 44

2.5.3. Changes in syneresis during the process .................................................................................... 44

2.5.4. Changes in viscosity during the process ...................................................................................... 45

2.5.5. Changes in firmness during the process ...................................................................................... 46

viii

2.5.6. Changes in distance traveled in the Bostwick consistometer during the process .......................... 47

2.6. Discussion ......................................................................................................................................... 48

2.6.1. Effect of unit operations on the properties of yogurt ..................................................................... 48

2.6.2. Contribution of individual and sequential operations .................................................................... 50

2.7. Conclusions ....................................................................................................................................... 51

2.8. Acknowledgments .............................................................................................................................. 51

Chapitre 3. Effets des opérations de brassage, dans les yogourts sans gras, sur les changements des

propriétés physiques et rhéologiques pendant l’entreposage. ........................................................................ 52

3.1. Résumé ............................................................................................................................................. 52

3.2. Abstract ............................................................................................................................................. 53

3.3. Introduction ........................................................................................................................................ 53



3.4.2. Bacterial strains and starter......................................................................................................... 55


3.4.4. Technical scale unit and yogurt samples ..................................................................................... 55

3.4.5. Yogurt analyses .......................................................................................................................... 56

3.4.6. Experimental design and statistical analyses ............................................................................... 57

3.5. Results .............................................................................................................................................. 57


3.5.2. pH and microbiology ................................................................................................................... 57

3.5.3. Changes in syneresis during yogurt storage ................................................................................ 57

3.5.4. Changes in flow time and firmness during yogurt storage ............................................................ 58

3.5.5. Changes in apparent viscosity and bostwick consistency during yogurt storage ........................... 59

3.6. Discussion ......................................................................................................................................... 60

3.7. Conclusions ....................................................................................................................................... 62


Chapitre 4. Relation entre la température de lissage, la durée d’entreposage et les comportements

rhéologiques et physiques d’un yogourt brassé. ............................................................................................ 64

4.1. Résumé ............................................................................................................................................. 64

4.2. Abstract ............................................................................................................................................. 64

4.3. Practical applications ......................................................................................................................... 65

4.4. Introduction ........................................................................................................................................ 65


ix

4.5.1. Milk ingredients and starter ......................................................................................................... 66


4.5.3. Technical scale unit and stirring operations ................................................................................. 67

4.5.4. Yogurt analyses .......................................................................................................................... 68

4.6.5. Description of behaviours of properties and statistical analyses ................................................... 68

4.5.6. Sensitivity analysis ...................................................................................................................... 69

4.6. Results .............................................................................................................................................. 69


4.6.2. Changes in microbial counts and pH ........................................................................................... 69

4.6.3. Rheological and physical behaviours .......................................................................................... 69

4.6.4. Sensitivity and Pearson correlation coefficients ........................................................................... 71

4.7. Discussion ......................................................................................................................................... 73

4.8. Conclusions ....................................................................................................................................... 76


Chapitre 5. Comment les conditions de lissage et la durée d’entreposage modifient les propriétés

microstructurales, rhéologiques et physiques d’un gel laitier sans gras, acidifié et brassé ? ........................... 78

5.1. Résumé ............................................................................................................................................. 78

5.2. Abstract ............................................................................................................................................. 78

5.3. Introduction ........................................................................................................................................ 79



5.4.2. Production of the acid milk gels ................................................................................................... 80

5.4.3. Stirring steps at laboratory scale ................................................................................................. 81

5.4.4. Analysis of stirred milk gels ......................................................................................................... 82

5.4.5. Experimental designs and statistical analysis .............................................................................. 84

5.5. Results and discussion ...................................................................................................................... 84

5.5.1. Presmoothed and smoothed milk gels: Syneresis and microgel size and roughness .................... 84

5.5.2. Smoothed milk gel: From microstructure to rheological and physical properties ........................... 88

5.6. Conclusions ....................................................................................................................................... 93


Chapitre 6. Discussion générale .................................................................................................................... 95

6.1. Impacts individuels et séquentiels des opérations de brassage .......................................................... 95

6.2. Impact cumulatif des opérations de brassage au cours de l’entreposage ............................................ 96

x

6.3. Impact de la température de lissage, un nouveau levier technologique ............................................... 98

6.4. Relation entre la microstructure et les propriétés rhéologiques et physiques ....................................... 99

6.5. Limites des résultats ........................................................................................................................ 101

6.6. Retombées du projet et importance des résultats ............................................................................. 103

6.6.1. Développement d’un système de brassage technique : Transfert à l’industrie ............................ 103

6.6.2. Nouvelles approches expérimentales ........................................................................................ 103

Conclusion générale ............................................................................................................................... 105

Perspectives ........................................................................................................................................... 107

Bibliographie ............................................................................................................................................... 110

Annexe A. What do stirred yogurt microgels look like? Comparison of laser diffraction, 2D dynamic image

analysis and 3D reconstruction ................................................................................................................... 124

Annexe B. Matériel supplémentaire – Chapitre 2 ......................................................................................... 142

Annexe C. Matériel supplémentaire – Chapitre 3 ......................................................................................... 144

Annexe D. Matériel supplémentaire – Chapitre 4 ......................................................................................... 145

Annexe E. Matériel supplémentaire – Chapitre 5 ......................................................................................... 148

Annexe F. Communications ........................................................................................................................ 150

xi

Liste des figures

Figure 1.1. Comparaison de la production des yogourts ferme et brassé (adaptée de Lucey (2004), Lee et

Lucey (2010) et Corrieu et Béal, 2015). ........................................................................................................... 3

Figure 1.2. Structure d’une micelle de caséines et d’une sous-micelle périphérique (adaptée de Amiot et al.

(2002)) ............................................................................................................................................................ 7

Figure 1.3. Micelle de caséines après le traitement thermique adaptée de Dalgleish et Corredig (2012). ......... 9

Figure 1.4. Structure d’une micelle de caséines à différent pH (adaptée de Horne (2008)) ............................. 10

Figure 1.5. Changement du pH d’un lait à 30 °C acidifié par GDL ou par un ferment lactique (adaptée de

(Phadungath, 2005)) ..................................................................................................................................... 11

Figure 1.6. Représentation schématique de la formation du gel acidifié à partir d’un lait reconstitué (adaptée de

Laiho et al. (2017)). ....................................................................................................................................... 12

Figure 1.7. Réseau protéique d’un yogourt à pH 4.0 observé par microscopie électronique selon la teneur en

solides totaux : 1) 10 % solides totaux et 2) 15 % solides totaux (tirée de Harwalkar et al. (1986)). ................ 13

Figure 1.8. Image de microscopie confocale de gels laitiers acidifiés a) sans traitement thermique et b) traité

thermiquement à 85 °C pendant 30 min (tirée de Lucey et Singh (1998)). ..................................................... 14

Figure 1.9. Image de microscopie confocale de gels laitiers acidifiés par l’ajout de GDL (A et C) ou d’un

ferment lactique (B et D) à une température d’incubation de 30 °C (A et B) ou de 42 °C (C et D) (tirée de

Lucey et al. (1998c)). .................................................................................................................................... 15

Figure 2.1. Description of the 5 sample collection points in configurations 1 and 2 of the technical scale unit.39

Figure 2.2. Syneresis values obtained for the yogurts stirred with (A) configuration 1 or (B) configuration 2 of

the technical scale unit depending on the cooling system used (plate (PHX) or tubular (THX) heat exchanger).

..................................................................................................................................................................... 45

Figure 2.3. Viscosity values obtained for the yogurts stirred with (A) configuration 1 or (B) configuration 2 of the

technical scale unit depending on the cooling system used (plate (PHX) or tubular (THX) heat exchanger). .. 46

Figure 2.4. Firmness values obtained for the yogurts stirred with (A) configuration 1 or (B) configuration 2 of

the technical scale unit depending on the cooling system used (plate (PHX) or tubular (THX) heat exchanger).

..................................................................................................................................................................... 47

Figure 2.5. Values for distance travelled in the Bostwick consistometer obtained for the yogurts stirred with (A)

configuration 1 or (B) configuration 2 of the technical scale unit depending on the cooling system used (plate

(PHX) or tubular (THX) heat exchanger)........................................................................................................ 48

Figure 3.1. Changes in syneresis (delta values) for stirred yogurts during storage at 4°C. ............................. 58

Figure 3.2. Changes in flow time through the Posthumus funnel (delta values) for stirred yogurts during storage

at 4°C depending on the smoothing temperature [38°C (Sm38) or 20°C (Sm20)]. ......................................... 58

xii

Figure 3.3. Firmness (delta values) after 22 d of storage at 4°C for stirred yogurts smoothed at (A) 38°C and

(B) 20°C depending on the cooling system used [plate heat exchanger (PHX) or tubular (THX) heat

exchanger] and on the stirring time [5 min (St5) or 10 min (St10)]. ................................................................. 59

Figure 3.4. Changes in viscosity (delta values) during storage at 4°C for stirred yogurts depending on the

cooling system used [plate heat exchanger (PHX) or tubular heat exchanger (THX)]. .................................... 60

Figure 3.5. Changes in distance traveled (delta values) in the Bostwick consistometer (consistency) during

storage at 4°C for stirred yogurts depending on the cooling system used [plate heat exchanger (PHX) or

tubular heat exchanger (THX)]. ..................................................................................................................... 60

Figure 4.1. Technical scale unit consisting of stirring in the yogurt vat, presmoothing, cooling with a plate heat

exchanger (PHX), smoothing, and cooling with a tubular heat exchanger (THX). ........................................... 67

Figure 4.2. Response surfaces for (A) syneresis (%), (B) viscosity (Pa*s), (C) flow resistance (cm),

(D) firmness (N/m2), and (E) flow time (min) of stirred yogurts depending on the smoothing temperature (10,

15, 20, 25, 30 and 35 °C) and the storage time (1 to 22 days). ...................................................................... 70

Figure 4.3. Relative sensitivities of syneresis, viscosity, firmness, flow time, and flow resistance as a function

of storage time (black) or smoothing temperature (grey). ............................................................................... 72

Figure 4.4. Relative sensitivity of syneresis as a function of five smoothing temperature intervals. ................. 73

Figure 5.1. Laboratory scale technical stirring system including a stirring step in the beaker, pumping,

presmoothing (1 mm), 1st cooling to reach the smoothing temperature (13, 22 or 35°C), pumping, smoothing

(500 µm), 2nd cooling to reach the filling temperature (10°C) and filling. ........................................................ 81

Figure 5.2. Size distributions of microgels after 1 and 22 days of storage obtained by laser diffraction (A) and

dynamic image analysis (B). ......................................................................................................................... 85

Figure 5.3. Effects of smoothing filter (PSM: pre-smoothed, 1 mm; SM: smoothed, 500µm) and smoothing

temperature (13, 22 and 35°C) on the microgel sizes ( D4.3) measured by DIA (A) and on syneresis (B). ....... 86

Figure 5.4. Effects of storage time (1 or 22 days) and smoothing temperature (13, 22 and 35°C) on the

microgels median roughness index (R50). ...................................................................................................... 88

Figure 5.5. Confocal laser scanning microscopy images (CLSM, magnification 40x) of milk gel smoothed at 13

(A, D), 22 (B, E) and 35 °C (C, F). Images were acquired after 1 (A, B, C) and 22 (D, E, F) days of storage. . 89

Figure 5.6. Individual microgel images obtained by dynamic image analysis and classified by smoothing

temperature (13, 22 and 35°C), storage time (1 and 22 days) and microgel size class (D4.3). ......................... 90

Figure 5.7. Effects of smoothing temperature (13, 22 and 35°C) and storage time (1 and 22 days) on the

change of G’ (A) and maximal roughness (B). ............................................................................................... 92

Figure 5.8. Correlation circle (A) and PCA map (B) of smoothed milk gels at 13 ( ), 22 ( ) and 35 ( ) °C

and analyzed after 1 and 22 days.................................................................................................................. 93

xiii

Liste des tableaux

Tableau 1.2. Relation entre les propriétés microstructurales et les changements de propriétés rhéologiques,

physiques et sensorielles. ............................................................................................................................. 20

Table 2.1. Composition of the ingredients used to standardize yogurt milk. .................................................... 37

Table 4.1. Composition of milk ingredients. ................................................................................................... 66

Table 4.2. Polynomial equations describing the behaviour of each property depending on the smoothing

temperature (x1; °C) and the storage time (x2; days). ................................................................................... 71

Table 4.3. Pearson correlation coefficients (r) between processing parameters (smoothing temperature and

storage time) and properties of stirred yogurt (n = 72). .................................................................................. 72

Table 4.4. Pearson correlation coefficients (r) between syneresis, viscosity, and firmness and flow resistance

and flow time (n = 72). .................................................................................................................................. 73

Table 5.1. Composition of milk ingredients. ................................................................................................... 80

Table 5.2. Changes in microstructural and physical properties of smoothed milk gels after 1 and 22 days of

storage (mean of the 3 smoothing temperature). ........................................................................................... 88

Tableau 6.1. Recommandations des opérations séquentielles à choisir en fonction des propriétés ciblées

après 22 jours d’entreposage. ....................................................................................................................... 97

Tableau 6.2. Impact de la température de lissage sur les propriétés rhéologiques et physiques d’un yogourt

brassé. ......................................................................................................................................................... 98

Tableau 6.3. Impact des conditions de lissage et d’entreposage sur la microstructure et les propriétés

texturales d’un gel laitier acidifié. ................................................................................................................. 100

Tableau 6.4. Résumé des conditions expérimentales .................................................................................. 102

xiv

Liste des équations

Équation 1.1. Diamètre moyen pondéré Dm,n ................................................................................................. 21

Equation 2.1. Syneresis ................................................................................................................................ 42

Equation 2.2. Firmness ................................................................................................................................. 42

Equation 2.3. Contribution of stirring in the yogurt vat (%).............................................................................. 43

Equation 4.1. Polynomial equation ................................................................................................................ 68

Equation 4.2. Least squares estimation of β .................................................................................................. 68

xv

Liste des abréviations

CLSM : Confocal laser scanning microscopy

CN : Caséines

CO : Cooling

DIA : Dynamic image analysis

EPS : Exopolysaccharides

EQPC : Cercle de surface de projection équivalente

F : Firmness

GDL : Glucono-δ-lactone

LD : Laser diffraction

MG : Matières grasses

N : Nitrogen

NPN : Non-protein nitrogen

PCA : Principal component analysis

PHX : Plate heat exchanger

PS: Protéine sérique

PSM : Presmoothing (filter) or presmoothed (milk gel)

PU : Pumping

PU+PSM : Pumping and presmoothing

PV : Properties values

R50 : Median roughness

Rmax : Maximal roughness

S : Syneresis

SM : Smoothing (filter) or smoothed (milk gel)

SM20 : Smoothing at 20°C

SM38 : Smoothing at 38 °C

SMP : Low-heat skim milk powder

ST : Stirring

St10 : Stirring 10 min (in yogurt vat)

St5 : Stirring 5 min (in yogurt vat)

THX : Tubular heat exchanger

TPA : Texture profil analysis

TS : Total solids

WPC : Whey protein concentrate

WPI : Whey protein isolate

YV : Yogurt vat

xvi

À mes parents, Carmelle et Mario,

pour leur soutien d’un continent à l’autre

xvii

La destination du chercheur dépend de la route qu’il suit.

– Ibn Arabi

xviii

Remerciements

Aucun ingrédient n’est magique, mais le mélange de plusieurs ingrédients harmonieux et en équilibre permet

l’accomplissement de grandes choses. La réalisation de cette thèse a nécessité un mélange d’encadrants

scientifiques passionnés, inspirants et à l’écoute; d’équipes de recherche dévouées et motivées; de plusieurs

doctorants, tous plus fous les uns que les autres; de quelques amis pour profiter des petits plaisirs de la vie,

d’une famille aimante, compréhensive et toujours présente; et finalement d’un partenaire de vie pour une bonne

dose d’amour et de soutien.

Je tiens tout d’abord à remercier Sylvie Turgeon, ma directrice de thèse, pour m’avoir acceptée dans son équipe

de recherche et m’avoir fait confiance pour la réalisation de ce projet d’abord à la maitrise, puis au doctorat.

Merci pour tes précieux conseils scientifiques autant au niveau expérimental qu’au niveau des présentations et

de la rédaction d’articles. Merci pour toutes les occasions de réseautage, de conférences et même de congrès

internationaux qui ont été des expériences très formatrices. Merci spécialement pour ta compréhension et ton

ouverture d’esprit qui m’ont permis de réunir ma vie professionnelle et personnelle. Je remercie aussi Daniel St-

Gelais et Sébastien Villeneuve, mes co-directeurs de thèse. Daniel, tu as toujours été un mentor très important

pour moi et cela dès la réalisation de mon stage de recherche au baccalauréat. Merci d’avoir cru en mes

capacités scientifiques de recherche et de rédaction et d’avoir repoussé mes limites toujours un peu plus loin.

Merci de ta grande disponibilité et de m’avoir accompagnée tout au long de cette belle aventure. J’ai été choyée

de faire partie de ton équipe pendant près de 5 ans, j’ai énormément appris à tes côtés et j’ai toujours apprécié

nos échanges scientifiques autant que nos discussions sur la vie, la famille ou même la politique ! Sébastien,

tout d’abord, merci d’avoir cru en « la microbiologiste, intriguée par l’ingénierie et la modélisation ». Merci pour

ta confiance, ton écoute, tes encouragements et tes conseils. Travailler avec toi, m’a aussi appris à réfléchir

autrement à la planification expérimentale et au traitement des données… ainsi qu’à toujours avoir un bon

« Duck Tape » à proximité ! Finalement, merci à Véronique Bosc, qui m’a encadrée pendant ma dernière année

doctorale, réalisée à l’AgroParisTech. Un énorme merci pour avoir accepté de me recevoir dans ton équipe.

Merci pour ta disponibilité, ton implication dans le projet et pour avoir toujours été à l’écoute de mes besoins

tant au laboratoire que lors de la rédaction. Merci de m’avoir autant impliquée dans la vie de votre laboratoire :

réunions d’équipe, repas festifs et même en m’incluant dans une belle collaboration scientifique ! J’ai senti que

je faisais partie de l’équipe et que ma réussite et mon bonheur étaient importants à tes yeux. Merci Véronique

pour cette belle année.

Merci aux organismes subventionnaires qui ont rendu possible la réalisation de ce projet : Novalait, le Fonds de

Recherche du Québec-Nature et Technologies (FRQNT) et le Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de

l’Alimentation du Québec (MAPAQ). Merci aussi aux subventionnaires qui ont contribué, sous forme de bourse,

xix

au financement et à la réussite de ma thèse : la Faculté des Sciences de l’Agriculture et de l’Alimentation

(FSAA), le Fonds de la relève scientifique : Famille Lucius-Belzile ainsi que la Fondation Famille-Choquette.

Évidemment, chacun de mes encadrants étaient entourés d’une équipe extraordinaire. J’aimerais remercier

Laurie-Eve Rioux pour son implication à tous les niveaux du projet : planification, présentations, analyses

statistiques et publications. Merci Laurie pour ta bonne humeur, pour ton écoute, et pour tous les bons moments

partagés en réunion, en congrès et même en voyage. Je remercie également la précieuse équipe de Daniel St-

Gelais : Gaétan Bélanger, Annie Caron et Sophie Turcot. Merci Gaétan pour m’avoir formée à l’utilisation des

équipements à l’échelle pilote ainsi que pour ton soutien lors de la production des yogourts et pour tes bons

conseils. Annie, merci d’avoir cru en moi dès le baccalauréat et d’avoir su me rassurer et m’écouter à n’importe

quel moment. Tes encouragements, en personne ou même lors d’échanges par mail, ont souvent fait la

différence lors de périodes plus difficiles. Merci pour ton temps et ton aide au laboratoire ainsi que pour tes

nombreux conseils professionnels et personnels. Sophie, merci pour ta bonne humeur contagieuse, ton énergie

débordante et pour tous les fous rires qui ont agrémenté nos journées de travail. Merci pour ton aide au

laboratoire, pour ton soutien et pour ta présence quand on avait besoin de sortir et de se changer les idées.

L’équipe de Sébastien a aussi été d’une grande aide pour l’installation et l’utilisation du système de brassage

technique à l’usine pilote. Merci à Louis-Philippe Desmarchais, Stefan Grawboski, et Mohammad Reza

Zareifard pour leur support technique et leur expertise scientifique. J’aimerais aussi souligner la bonne

ambiance de travail qui régnait au Centre de Recherche et Développement de St-Hyacinthe avec les équipes

de Michel Britten et de Tony Savard. Merci à Sophie (la grande), Hélène, Nathalie, Julie et Jessica qui ont tous

contribué à cette bonne ambiance. Merci aussi à Denis, Monique et à M. Fustier qui avaient toujours quelques

minutes pour prendre de mes nouvelles et me faire rire. Finalement, merci à l’équipe de Véronique Bosc, qui

m’a accueillie chaleureusement. Merci spécialement à Brigitte Deau qui m’a énormément aidée au laboratoire

et à Pablo Granda qui a été d’un grand soutien pour la mise en place du système de brassage et pour m’initier

au morphogranulomètre. Merci également à Gabrielle Moulin pour avoir pris le temps de me former à la

microscopie confocale. Merci à Kevin Lachin pour ses bons conseils, pour le partage de ses connaissances et

pour son implication scientifique et sociale. Merci aussi à tous ceux qui ont fait de la salle de pause, un endroit

où il fait bon de partager café et gâteaux.

Ces années de thèses ont aussi été l’occasion de rencontrer plusieurs doctorants à qui je me suis bien attachée.

Tout d’abord, je tiens à remercier la « team yogourt » composée de Noémie et Marc-Olivier. Noémie, par où

commencer ? En 5 ans, nous avons vécu tellement de choses ensemble. Nous sommes passées de

coéquipières en cours de statistiques, à collègues de bureau et de laboratoire, puis à collègues de 5 à 7, et

finalement une très belle amitié s’est développée. Merci d’avoir supporté mes sautes d’humeur; mes joies autant

que mes peines. Merci d’avoir écouté, commenté et encouragé mes nombreuses pratiques de présentations,

xx

sans t’en lasser, enfin je crois ! Merci d’avoir été complice de toutes mes folies au Québec comme en France.

Marc-Olivier, merci pour ta patience, ton écoute et ton soutien au laboratoire. Merci d’avoir pris le temps pour

discuter et trouver des solutions chaque fois que cela a été nécessaire. Merci pour les fous rires que tu as

provoqués avec tes jeux de mots uniques ! Je remercie également les doctorantes Marie-Pier, Germaine,

Andrénanne et Marie-Pierre pour les échanges constructifs et les bons moments partagés ensemble. Je tiens

aussi à remercier Audrey et Léa pour leur soutien et leurs bons conseils. Merci Audrey pour nos échanges sur

nos résultats et nos protocoles d’analyse qui m’ont permis d’avancer plus rapidement dans le projet. Merci Léa

pour ton écoute, ton accueil chaleureux à Québec et pour les supers moments partagés à Belfast !

Finalement, je remercie « mes Génies de l’AgroParisTech » de m’avoir si bien accueillie et d’avoir rendu mon

année à Paris beaucoup plus agréable. Merci à « la team du bureau C023 » avec qui j’ai partagé chacune de

mes journées. Mathieu, la présence de tes mousses a compensé tes longues absences. Laurena, tout a

commencé dès que tu es arrivée, il ne manquait que toi pour lancer les festivités des petits génies ! Merci d’avoir

été à mes côtés au laboratoire et en soirée ! Merci pour les discussions, tous sujets confondus, et pour tes

encouragements. Benoît, après avoir rapidement trouvé nos points d’intérêts communs (bière, chat, hockey,

poutine et j’en passe), plus rien ne pouvait nous arrêter ! Merci pour chacun des moments partagés à l’Agro et

à l’extérieur. Merci d’avoir toujours trouvé le temps de m’écouter et de m’avoir soutenue et encouragée dans les

périodes plus difficiles. Mathieu, tu ne pensais quand même pas que j’allais seulement parler de tes mousses ?

Merci pour ta capacité à toujours avoir la bonne phrase, au bon moment pour nous faire rire… ou nous faire

réagir ! Merci pour ta bonne humeur et ton positivisme constamment au rendez-vous, allégeant souvent les

journées de travail. Merci à toi et Benoît pour votre intérêt pour le Québec, ou du moins pour ses expressions !

J’aimerais aussi remercier Marine, Anne-Flore et Charlotte. Marine, quel soulagement cela a été de se soutenir

mutuellement en échangeant sur nos problèmes de yogourts et sur nos anxiétés. Merci pour ton temps et ton

aide au laboratoire ainsi que pour ta rigueur au travail. Moussier et Guénard-Lampron, c’est devenu possible et

réel grâce à toi. Anne-Flore, merci pour ta sensibilité et ton écoute, chacun des moments partagés avec toi

étaient agréables et tes nombreuses photos peuvent le prouver ! Charlotte, merci pour tes histoires, parfois un

peu loufoques, merci pour le petit grain de folie que tu as su ajouter à nos pauses café et soirées ! Merci

également à Jeehyun, Gégé et Julie avec qui j’ai partagé de très bons moments. La québécoise a eu du « fun

ben en masse à jaser et à partir sur la go avec vous tous » ! À la revoyure !

D’autres belles rencontres ont aussi eu lieu au cours de cette thèse. Merci à Myriam Veilleux-Babin pour son

intérêt au projet qui lui a été confié dans le cadre de son stage. Merci pour ta bonne humeur et pour ton travail

acharné au laboratoire, ce fût un plaisir de travailler avec toi. Merci aussi aux nombreux stagiaires français qui

ont été de passage au CRD de St-Hyacinthe et avec qui j’ai passé d’excellents moments au laboratoire, en

soirées et en weekend. Je garde de très bons souvenirs de ces périodes de « découverte du Québec » avec

vous tous. Merci spécialement à Kelly, ma complice et partenaire organisatrice de sorties ! Merci pour nos

xxi

longues discussions sur la vie en générale, pour tes conseils et pour tes encouragements. Merci pour cette belle

amitié qui dure toujours.

Je remercie également mes amis de longue date, qui sont restés à mes côtés tout au long de cette aventure et

qui ont cru en moi. Guillaume et Catherine, merci d’avoir été toujours présents, même lorsque de grandes

distances nous séparaient. Merci pour votre joie de vivre, pour votre envie de faire différemment des autres,

pour votre confiance et vos encouragements et surtout pour tous les moments partagés au St-Georges. Merci

également à Geneviève pour m’avoir soutenue au cours de cette thèse. Merci de m’avoir écoutée pendant des

heures à raconter mes histoires de laboratoire, mes réussites et mes angoisses. Merci pour tous les bons repas

partagés un peu partout au Québec et à Paris !

La route des études a été bien longue et elle n’a pas toujours été facile, mais mes parents ont su m’accompagner

et me soutenir pendant toutes ces années. Carmelle et Mario, merci avant tout pour votre confiance et vos

nombreux encouragements. Merci pour votre patience et votre compréhension. Merci pour votre temps et votre

énergie, lors de mes nombreux déménagements et chaque fois que j’en avais besoin. Merci pour avoir accepté

mes choix et pour avoir tout fait pour que je sois heureuse, même quand cela vous obligeait à me laisser partir

de l’autre côté de l’océan. Vous pouvez être fiers de tout ce que vous avez accompli pour que je puisse en

arriver où j’en suis aujourd’hui. Je vous aime énormément.

Finalement, merci à mon partenaire de vie sans qui cette longue aventure n’aurait pas été possible. Merci de

m’avoir accompagnée et soutenue chaque jour, même lorsque la distance nous séparait. Merci de ta

compréhension lorsque je choisissais de faire passer mes études avant notre vie personnelle. Merci d’y avoir

cru plus que moi à certains moments. Merci d’avoir toujours trouvé les bons mots pour me remonter le moral,

me motiver et me rassurer. Merci d’être celui qui me fait sentir plus forte et plus courageuse. De nombreuses

embûches se sont retrouvées sur notre chemin au cours des dernières années, mais nous avons surmonté

chacune d’entre elles et nous sommes plus forts que jamais. Merci pour tout Romain, je t’aime.

xxii

Avant-propos

Cette thèse fait partie du projet de recherche intitulé « Impact de la dynamique du procédé et de la composition

des produits laitiers fermentés sur leur stabilité et leurs propriétés rhéologiques » et financé par une entente de

partenariat pour « L’innovation en production et en transformation laitières ». Les partenaires sont : Les fonds

de recherche du Québec-Natures et technologies (FRQNT), le Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de

l’Alimentation du Québec (MAPAQ) et Novalait.

Cette thèse comprend six chapitres incluant une revue de littérature, 4 articles scientifiques rédigés en anglais

et une discussion générale. La revue de littérature est présentée dans le chapitre 1. Les principaux thèmes

abordés sont la production du yogourt, les propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales du gel acidifié

et du yogourt brassé ainsi que les facteurs pouvant modifier l’ensemble de ces propriétés au cours des étapes

de production, de brassage et d’entreposage. Une attention particulière est portée sur la reproduction des

opérations de brassage industrielle à l’échelle laboratoire ainsi que sur l’impact des cisaillements occasionnés

lors du brassage. La problématique, l’hypothèse de recherche, le but général et les objectifs de ce projet y sont

aussi présentés.

Le chapitre 2 correspond à la réalisation du premier objectif de la thèse qui avait pour but de déterminer, avec

un système de brassage technique, les opérations individuelles du brassage ayant le plus d’impact sur les

propriétés rhéologiques et physiques d’un yogourt. Les résultats de ce chapitre ont été publiés en janvier 2019

dans le Journal of Dairy Science, 102(1), 190-201, intitulé «Individual and sequential effects of stirring,

smoothing, and cooling on the rheological properties of nonfat yogurts stirred with a technical scale

unit». L’article a été sélectionné comme un choix de l’éditeur, permettant ainsi une grande visibilité de l’article

par son accès libre à tous, sa présentation en page couverture du journal de janvier et sa présence dans la

collection « Editor’s Choice Collection » du journal.

Le chapitre 3 présente le 2ème objectif de la thèse qui portait sur l’impact séquentiel et cumulatif des opérations

de brassage sur l’évolution des propriétés rhéologiques et physiques pendant l’entreposage d’un yogourt

brassé. Les résultats de ce chapitre ont été soumis en février 2019 dans le Journal of Dairy Science, intitulé

«Effect in nonfat yogurts of stirring operations on changes in physical and rheological properties during

storage».

Le chapitre 4 présente une étude de la relation entre la température de lissage et le temps d’entreposage sur

les comportements rhéologiques et physiques d’un yogourt brassé et correspond au 3ème objectif de la thèse.

Les résultats de ce chapitre seront soumis dans le Journal of Food Processing and Preservation, sous le titre

xxiii

de «Relationship between smoothing temperature, storage time, and rheological and physical

behaviours of stirred yogurt».

Le chapitre 5 correspond à la réalisation du dernier objectif et portait sur les relations entre les conditions de

lissage, la durée de l’entreposage et l’ensemble des propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales

d’un gel acidifié. Les résultats du chapitre 5 seront soumis dans l’International Dairy Journal, sous le titre de

«How do smoothing conditions and storage time change microstructural, rheological and physical

properties of nonfat stirred acid milk gel».

Les auteurs des trois premiers articles (chapitre 2 à 4) sont Valérie Guénard-Lampron, Daniel St-Gelais,

Sébastien Villeneuve et Sylvie L. Turgeon. Ces travaux ont été réalisés au Centre de recherche et

développement de St-Hyacinthe (AAC, St-Hyacinthe, Qc, Canada) sous la supervision des co-auteurs membres

de l’Institut sur la Nutrition et les Aliments Fonctionnels (INAF ; Université Laval, Québec, Qc, Canada). Les

auteurs du dernier article (chapitre 5) sont Valérie Guénard-Lampron, Véronique Bosc, Daniel St-Gelais,

Sébastien Villeneuve et Sylvie L. Turgeon. Ces travaux ont été réalisés à l’AgroParisTech au sein de l’UMR

Génial et de l’équipe Structuration des produits par le procédé (AgroParisTech, Massy, France) sous la

supervision de Véronique Bosc, Maitre de conférences-AgroParisTech. J’ai planifié, réalisé, analysé et rédigé

l’ensemble des travaux présentés dans ces quatre articles. Les co-auteurs Daniel St-Gelais, Sébastien

Villeneuve, Véronique Bosc et Sylvie L. Turgeon ont participé à planification des travaux et ont contribué aux

réflexions scientifiques pour l’analyse et la rédaction des résultats obtenus. Myriam Veilleux-Babin, stagiaire de

l’UQTR, a collaboré aux expérimentations réalisées dans le chapitre 3.

Le chapitre 6 constitue la discussion générale de l’impact séquentiel des opérations de brassage sur la qualité

d’un yogourt et d’un gel acidifié sans gras. Ce chapitre présente une interprétation de l’ensemble des résultats

obtenus dans la thèse, les limites des travaux ainsi que les retombées du projet pour l’industrie du yogourt.

Finalement, ce manuscrit se termine par une conclusion générale, puis des perspectives sont proposées pour

de futurs projets de recherche.

L’annexe A présente un article supplémentaire portant sur la comparaison de la diffraction laser, de l’analyse

d’images dynamique et de la reconstruction 3D afin de caractériser les microgels de yogourts brassés. Il s’agit

d’un article en collaboration avec l’Université Laval (Québec, Qc, Canada) et l’AgroParisTech (Massy, France).

Cet article a été publié en avril 2019 dans le journal Food Structure, 20, 100-107, sous le titre de « What do

stirred yogurt microgels look like? Comparison of laser diffraction, 2D dynamic image analysis and 3D

reconstruction ». Les auteurs sont Marine Moussier, Valérie Guénard-Lampron, Kevin Lachin, Gabrielle

Moulin, Sylvie L. Turgeon, Camille Michon, Delphine Huc-Mathis et Véronique Bosc. La planification ainsi que

xxiv

la réalisation expérimentale, le traitement des données et la rédaction ont été réalisés en collaboration avec

Marine Moussier (co-premier auteur). Kevin Lachin a participé aux traitements des donnés ainsi qu’à la rédaction

de l’article. Gabrielle Moulin a contribué aux analyses de microscopie confocale et à la reconstruction 3D. Sylvie

L. Turgeon, Camille Michon, Delphine Huc-Mathis et Véronique Bosc ont participé aux discussions scientifiques

lors du traitement des données et de la rédaction de l’article.

Les annexes suivantes présentent le matériel supplémentaire des chapitres 2, 3, 4 et 5 puis la dernière annexe

résume les communications réalisées pour chacun des chapitres (2 à 5).

1

Introduction

Entre 1998 et 2017, la consommation canadienne de yogourt par habitant a augmenté de 280 % (Canadian

Dairy Information Centre, 2018). Au Canada, c’est le Québec qui est le principal producteur de yogourt. En 2012,

la production québécoise représentait 80 % de la production canadienne de yogourt (MAPAQ, 2014). Parmi la

grande variété de yogourts produits (ferme, brassé, à boire, glacé, etc.) ce sont les yogourts de type ferme et

brassé qui sont les plus vendus. Ces deux types de yogourts sont toutefois différents. Contrairement au yogourt

ferme qui subit une fermentation directement dans les pots, la fermentation du yogourt brassé a lieu en cuve et

des opérations de brassage, de lissage et de refroidissement sont effectuées avant la mise en pot (Tamime and

Robinson, 1999).

Chacune de ces opérations implique des contraintes de cisaillement qui ont pour conséquence de briser le

réseau protéique en microgels (Arshad et al., 1993; Zoon, 2003; Renan et al., 2009). Le bris du gel acidifié peut

mener à des défauts de texture tels qu’une perte importante de fermeté et de viscosité ou une expulsion du

lactosérum (Sodini et al., 2004). Pour l’instant, l’industrie peut contrer les problèmes de textures en ajoutant des

matières grasses, des agents texturants ou en utilisant un ferment lactique producteur d’exopolysaccharides

(EPS) (Lucey, 2004; Sodini et al., 2004). Toutefois, dans un objectif d’alimentation plus saine, les

consommateurs exigent de plus en plus des produits laitiers allégés en matières grasses obligeant ainsi les

industriels à trouver des alternatives (Sandoval-Castilla et al., 2004). Quant à l’utilisation d’agents texturants ou

d’EPS, ces derniers peuvent nuire aux propriétés sensorielles du produit (saveur) ou créer une texture gélifiée

en bouche (Hess et al., 1997; Trachoo, 2002; Teles and Flôres, 2007). De plus, les consommateurs exigent de

plus en plus une transparence des étiquettes alimentaires (clean label), nécessitant ainsi une liste d’ingrédients

réduite ainsi que l’utilisation d’ingrédients naturels, simples et connus du grand public (MAPAQ, 2018a).

Afin d’obtenir un yogourt brassé aux propriétés rhéologiques acceptables et conformes aux attentes des

consommateurs, il est donc essentiel de comprendre l’impact des opérations de brassage sur la qualité des

yogourts produits. Toutefois, l’impact séquentiel et cumulatif de ces opérations a été très peu étudié puisqu’il

est difficile de reproduire la séquence d’opérations de brassage au laboratoire. Plusieurs études, portant sur le

yogourt brassé, représentent les opérations de brassage par une seule opération de brassage à la spatule, avec

un robot culinaire ou encore simule le lissage par le passage du yogourt dans une seringue (Cayot et al., 2008;

Renan et al., 2008b; Serra et al., 2009). Ces techniques sont peu représentatives des conditions de production

industrielle. L’opération du brassage doit, par exemple, être réalisée de manière à uniformiser le gel, mais une

agitation trop longue ou trop rigoureuse pourrait impliquer une diminution de viscosité (Abu-Jdayil et al., 2013).

Le pompage doit faire circuler le yogourt tout en minimisant le bris du gel, par exemple en utilisant une pompe

à rotation lente (pompe à action positive) plutôt qu’à rotation rapide (pompe centrifuge) (Senge and Blochwitz,

2

2009). Quant au lissage, il est essentiel pour diminuer la taille des microgels qui seraient perceptibles à la

dégustation (>150 µm) (Lucey, 2004; Cayot et al., 2008). Cependant, cette opération implique un bris important

du réseau protéique ce qui provoque une réduction des propriétés rhéologiques des yogourts (Mokoonlall et al.,

2016). La température de lissage est aussi un paramètre critique pour limiter la diminution de la viscosité

(Rasmussen et al., 2007; Mokoonlall et al., 2016). À ce jour, la littérature rapporte que le lissage d’un yogourt à

20 °C permettrait d’obtenir des propriétés acceptables (Robinson et al., 2007; Tamime and Robinson, 2007). Le

lissage du yogourt ne devrait pas être effectué à la température d’incubation (40 °C), car la structure du réseau

protéique serait trop fragile pour subir ce cisaillement et cela diminuerait grandement les propriétés rhéologiques

du yogourt (Lucey, 2004). Le lissage d’un yogourt refroidi (4 °C) ne serait pas non plus recommandé puisque

cela engendrerait une augmentation de la pression et du stress mécanique impliquant ainsi une diminution des

propriétés rhéologiques du yogourt (Tamime and Robinson, 1999). Toutefois, la littérature ne rapporte pas

d’informations sur l’effet du lissage à différentes températures entre 4 et 40 °C. Finalement, le refroidissement,

effectué pour ralentir l’activité bactérienne ainsi que la post-acidification du yogourt, ne doit pas être effectué

trop rapidement, car cela pourrait provoquer l’expulsion du lactosérum (Chandan and O’Rell, 2006). Le choix du

système de refroidissement utilisé est aussi critique. L’utilisation d’un échangeur de chaleur à plaques,

comparativement à un échangeur de chaleur tubulaire, implique un cisaillement beaucoup plus élevé et a pour

conséquence de réduire la viscosité et la fermeté (Sanchez et al., 1994; Maingonnat et al., 2005).

Dans ce projet de thèse, un système de brassage technique a été utilisé pour simuler des conditions industrielles

de brassage et étudier à la fois les effets individuels, séquentiels et cumulatifs des opérations de brassage sur

l’évolution, au cours de l’entreposage, des propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales d’un yogourt

sans gras. L’approfondissement de ces connaissances a permis de cibler les opérations critiques qui pourraient

servir de levier technologique à l’industrie laitière pour optimiser le contrôle de la qualité de leurs yogourts

brassés sans gras, satisfaire les attentes des consommateurs et réduire le nombre de produits déclassés.

3

Chapitre 1. Revue de littérature

1.1. Le yogourt : Informations générales

Le yogourt est obtenu lors de la fermentation d’un lait ou d’un mélange laitier par l’action d’une culture

symbiotique de deux bactéries lactiques thermophiles : Streptococcus thermophilus et Lactobacillus delbrueckii

ssp. bulgaricus (Organisation Mondiale de la Santé, 2011). La formation d’un réseau protéique tridimensionnel

(gel acidifié), lors de la fermentation, permet d’obtenir un yogourt ferme. Les propriétés microstructurales et

texturales du gel acidifié dépendent de la composition (standardisation) et des conditions de l’homogénéisation,

du traitement thermique, de la fermentation et du conditionnement (Sodini et al., 2004). La microstructure du

yogourt ferme doit permettre de retenir le lactosérum à travers le gel et d’obtenir un yogourt de qualité en termes

de texture (Tamime et Robinson, 1999; Lucey, 2004). Comparativement au yogourt ferme qui subit la

fermentation directement dans les pots, le yogourt brassé est fermenté en cuve et doit subir des opérations de

brassage, de pompage, de lissage et de refroidissement avant la mise en pot (Figure 1.1). Ces opérations ont

pour conséquence de briser le gel acidifié en particules de gel (microgels) (Zoon, 2003). Le bris puis la

restructuration du réseau protéique durant l’entreposage affectent les propriétés rhéologiques, physiques et

sensorielles du yogourt (Cayot et al., 2008; Mokoonlall et al., 2016; Zhang et al., 2016).

Figure 1.1. Comparaison de la production des yogourts ferme et brassé (adaptée de Lucey (2004), Lee

et Lucey (2010) et Corrieu et Béal, 2015).

4

1.2. Les propriétés texturales du yogourt

Dans le domaine alimentaire, la texture comprend toutes les caractéristiques rhéologiques et physiques

perceptibles mécaniquement et visuellement (Sodini et al., 2004). Un yogourt brillant, lisse, uniforme et sans

grumeaux correspond à la texture visuelle désirée (Tamime et Robinson, 1999). Le yogourt doit aussi avoir une

certaine fermeté et être onctueux (crémeux) en bouche afin d’obtenir un produit de qualité (Frost et Janhoj,

2007).

1.2.1. Propriétés rhéologiques

La rhéologie étudie les propriétés d’écoulement et de déformation des matériaux en réponse à des forces

externes. Ces propriétés sont principalement analysées à l’aide de rhéomètre ou de viscosimètre (Mortazavian

et al., 2009). La viscosité est une propriété rhéologique importante du yogourt et correspond à la résistance d'un

fluide aux forces externes. La viscosité est caractérisée par les différents comportements rhéologiques du

yogourt. Le yogourt est un fluide de type non-newtonien et a un comportement rhéofluidifiant, ce qui signifie que

la viscosité du yogourt diminue lorsque la vitesse de cisaillement augmente (Trachoo, 2002). La viscosité d’un

yogourt est donc souvent présentée comme une viscosité apparente (η, Pa*s) à une vitesse de cisaillement

donnée (Hess et al., 1997; Afonso et Maia, 1999; Skriver et al., 1999). Le yogourt a aussi un comportement

thixotrope, lorsqu’une contrainte mécanique est appliquée, le yogourt devient plus liquide et après un certain

temps au repos, il redevient visqueux (Lee et Lucey, 2010). Le yogourt a un comportement intermédiaire entre

un solide élastique et un liquide visqueux que l’on nomme : viscoélastique. Pour étudier le comportement

viscoélastique du yogourt, des tests en mode oscillatoire sont utilisés et permettent d’étudier deux modules : G’

(module élastique ou de conservation, Pa) et G’’ (module visqueux ou de perte, Pa) (Hess et al., 1997; Lucey,

2001). Le module G’ mesure l’énergie emmagasinée par les cycles de déformation alors que le module G’’

mesure l’énergie dispersée par ces cycles. Le module G’ peut être utilisé, par exemple, pour quantifier la

détérioration de la structure du yogourt pendant le procédé et le rétablissement de celle-ci pendant l’entreposage

(Fangary et al., 1999; Lucey, 2001). L’augmentation du module G’ indique une restructuration du réseau

protéique et une fermeté plus élevée (Renan et al., 2009; Serra et al., 2009). Un G’ supérieur au G’’ indique

aussi que le gel a un comportement plus élastique que visqueux.

Autres méthodes pour déterminer la viscosité du yogourt

Comme décrit précédemment, les propriétés rhéologiques d’un yogourt sont principalement obtenues par des

analyses utilisant un rhéomètre ou un viscosimètre. Toutefois, des analyses plus simples et moins coûteuses

peuvent aussi être utilisées pour estimer la viscosité du yogourt.

L’entonnoir PostHumus est utilisé pour obtenir une valeur de viscosité (temps d’écoulement en fonction de la

masse) (Beal et al., 1999). Des études ont aussi corrélé et modélisé des relations entre la viscosité orale des

5

yogourts brassés, obtenue par des analyses sensorielles, et la viscosité obtenue à l’entonnoir PostHumus

(Martin et al., 1999; Skriver et al., 1999; van Vliet, 2002). Les principaux avantages de l’utilisation d’un entonnoir

PostHumus sont les faibles coûts engendrés par cet outil comparativement à un appareil de mesure rhéologique,

la facilité d’utilisation (sans calibration nécessaire) et la possibilité prometteuse de prédire les propriétés

texturales et sensorielles d’aliments liquides et semi-solides (Kutter et al., 2011). La viscosité et l’aspect lisse

(sans grumeaux) du yogourt, qui peuvent être évalués par l’utilisation de l’entonnoir PostHumus, sont des

critères très importants associés à l’onctuosité du yogourt (Frost et Janhoj, 2007; Weidendorfer et al., 2008).

Des études ont aussi démontré la possibilité de relier la viscosité apparente de fluide, comme le ketchup, à une

mesure d’écoulement au consistomètre Bostwick (McCarthy et Seymour, 1993; McCarthy et al., 2008).

L’écoulement du produit dans le consistomètre Bostwick (plan incliné) est causé par la force gravitationnelle et

permet de mesurer (cm) la résistance à l’écoulement dans un laps de temps donné (Mccarthy et Mccarthy,

2009). La distance d’écoulement dépend de la viscosité, des propriétés élastiques et de l’adhérence du produit

à la surface du Bostwick (Monnet et al., 2008). Cette analyse s’est aussi avérée efficace pour déterminer la

viscosité et la consistance de yogourt brassé avec des fruits (Chandan, 2006).

1.2.2. Propriétés physiques : Fermeté et Synérèse

Parmi les analyses physiques de yogourt, les tests de pénétration et les tests d’analyse de profil de texture

(TPA) réalisé avec des appareils d’analyse de texture (ex. : TA-XT2) sont très populaires (Mortazavian et al.,

2009). Les tests de pénétration utilisent des conditions spécifiques (type de sonde, diamètre de la sonde, vitesse

et profondeur de pénétration) afin de déterminer des paramètres tels que la force ou la distance de rupture

(dureté) et la force ou la profondeur maximale de pénétration (fermeté) (Hess et al., 1997; Fertsch et al., 2003).

Les tests TPA utilisant une double force de compression ou une série de forces croissantes sont surtout connus

pour déterminer la fracturabilité, la cohésivité, l’adhésivité et l’élasticité de fromages, mais ces tests permettent

aussi d’analyser la force de résistance et la viscoélasticité des yogourts (Hassan et al., 1996; Puvanenthiran et

al., 2002; Mortazavian et al., 2009).

La synérèse est l’un des défauts de texture le plus fréquent du yogourt et cette caractéristique est très mal

perçue par les consommateurs. La synérèse peut être mesurée de manière spontanée ou forcée. La synérèse

spontanée est caractérisée par une contraction du gel expulsant le lactosérum sans qu’il y ait de force externe

appliquée. Cette synérèse survient principalement lorsque le gel est instable et que les liens entre les protéines

se brisent. Dans cette situation, le lactosérum expulsé à la surface du gel peut être mesuré et permet de

quantifier l’habileté naturelle du gel à retenir le lactosérum (Lucey et al., 1998a). La synérèse forcée survient

lorsque des forces mécaniques externes sont appliquées. Cette synérèse est souvent réalisée en employant

6

une centrifugation et permet de mesurer l’habileté du gel à retenir le lactosérum lorsqu’il est soumis à de grandes

forces externes (Lucey, 2001; Everett et McLeod, 2005; Zhang et al., 2016).

1.3. Préparation d’un mélange à yogourt

Les principales étapes de préparation d’un mélange à yogourt sont : la standardisation du mélange laitier,

l’homogénéisation et le traitement thermique.

1.3.1. Matière première

Le lait est l’ingrédient de base pour la fabrication du yogourt. C’est le lait de vache qui est principalement utilisé,

mais le lait de chèvre ou de brebis peut aussi être employé. Le lait de vache est majoritairement composé d’eau

à 87,4 % et contient 3,9 % de matières grasses, 3,3 % de protéines, 4,7 % de glucides et 0,7 % de vitamines et

minéraux (Tamime et Robinson, 2007). Ces nutriments ont tous un rôle important dans la production du yogourt.

Les glucides servent de source d’énergie pour la croissance des bactéries lactiques lors de la fermentation. Le

glucide principal du lait et celui utilisé par les bactéries est le lactose : un disaccharide composé d'un galactose

et d'un glucose. Les matières grasses ont quant à elles un impact sur l’onctuosité et la sensation de douceur en

bouche et les minéraux contribuent à la stabilisation du gel (Tamime et Robinson, 1999; Lamontagne, 2002).

Les protéines du lait sont responsables de plusieurs caractéristiques du yogourt telles que la fermeté du gel, la

capacité du gel à retenir l’eau ainsi que la texture finale du produit (Sodini et al., 2004). Ces protéines se divisent

en deux principales catégories : les protéines solubles et les protéines insolubles. Les protéines insolubles,

représentant en moyenne 80 % des protéines du lait, sont les caséines et elles existent sous 4 formes : les

caséines αs1 (40 %), αs2 (10 %), β (35 %) et κ (12 %) (Tamime et Robinson, 1999; Amiot et al., 2002). Ces

protéines se regroupent sous forme de micelles qui sont composées en moyenne de 92 % de protéines et 8 %

de minéraux dont majoritairement du calcium et du phosphate (Amiot et al., 2002). Le diamètre moyen d’une

micelle de caséines varie de 150 à 200 nm et cette dernière est composée de 10 à 100 sous-micelles reliées

par des ponts de phosphate de calcium (Amiot et al., 2002; Dalgleish et Corredig, 2012). Les micelles de

caséines sont résistantes à la chaleur (jusqu’à 140 °C) mais sensibles aux variations de pH et précipitent à pH

4.6 ce qui correspond à leur point isoélectrique (Lucey, 2004; Croguennec et al., 2008). Plusieurs modèles de

la structure des micelles de caséines ont été proposés (Holt, 1992; De Kruif et al., 2012; Huppertz et al., 2017).

La Figure 1.2 représente les informations générales qui découlent de ces modèles. L’intérieur de la micelle est

composé de sous-micelles hydrophobes, majoritairement représenté par les caséines αs1, αs2 et β, alors que

les sous-micelles en périphérie sont hydrophiles et composées de caséines κ. Les caséines κ se composent de

deux parties, une part hydrophobe nommé para-caséine κ ainsi qu’une part hydrophile de macro-peptides (5-

10 mm d’épaisseur), aussi nommée couronne « chevelue », qui est chargée négativement ce qui permet la

stabilisation stérique et électrostatique des micelles de caséines (Dalgleish, 1998; Dalgleish et Corredig, 2012).

7

Figure 1.2. Structure d’une micelle de caséines et d’une sous-micelle périphérique

(adaptée de Amiot et al. (2002))

Les protéines solubles, appelées protéines sériques ou protéines du lactosérum, représentant de 15 à 22 % des

protéines du lait (Tamime et Robinson, 1999). Les protéines sériques sont majoritairement présentes sous forme

de protéines globulaires, α-lactalbumine (22 %) et β-lactoglobuline (55 %), mais des immunoglobulines (13 %),

du sérum albumine bovine (7 %) et des lactoferrines (4 %) sont aussi présentes (Amiot et al., 2002). Les

protéines sériques ont un point isoélectrique plus élevé (pH 5,3) que les caséines et sont dénaturées lors de

traitement thermique supérieur à 75 °C (Amiot et al., 2002; Lucey, 2004).

1.3.2. Standardisation du lait

Puisque les composantes du lait ont un impact important sur les propriétés rhéologiques et physiques du

yogourt, il est essentiel d’effectuer une standardisation du mélange laitier pour obtenir des teneurs visées en

solides totaux, en protéines et en matières grasses. Au Québec, le yogourt doit contenir minimalement 9,5 %

de solides non gras du lait et 3 % de protéines laitières (MAPAQ, 2018b). Le pourcentage de solides totaux doit

être augmenté afin de diminuer les risques de synérèse et d’augmenter la viscosité et la fermeté du yogourt

(Tamime et Robinson, 1999). Ceci est effectué par l’ajout de poudre de lait, de protéines de lactosérum, de

lactose ou encore de crème. La teneur en solides totaux d’un yogourt brassé sans gras devrait être

minimalement de 14 % (Lucey, 2004). En industrie, les yogourts ont généralement une teneur en protéines de

4,5 à 5 % qui est ajustée par l’ajout de poudre de lait écrémé (Robinson et al., 2007; Tamime et Robinson,

2007). Idéalement, de la poudre de lait écrémé « low heat », c'est-à-dire traitée à basse température (70 °C, 15

s) et ayant peu de protéines dénaturées, est utilisée puisqu’elle est plus facilement solubilisée que les poudres

de lait « high heat » (90 °C, 5 min or 120 °C, 1-2 min) (Sharma et al., 2012; Sodini et Tong, 2013). Le ratio de

caséines (CN) par rapport aux protéines sériques (PS) est aussi connu pour avoir un impact sur les propriétés

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structurales du yogourt. L’utilisation d’un ratio CN/PS 3:1, comparativement à un ratio 4:1, permettait d’obtenir

un bon compromis pour diminuer le risque de synérèse et augmenter la fermeté des yogourts fermes

(Amatayakul et al., 2006). Afin d’ajuster le ratio CN/PS, un concentré ou un isolat protéique de lactosérum peut

être utilisé. L’isolat a l’avantage d’être plus concentré en protéines (environ 90 %), mais contient très peu de

minéraux (traces) et est plus dispendieux. Finalement, l’ajout de matières grasses permet d’augmenter les

propriétés texturales et rhéologiques et de diminuer la synérèse des yogourts fermes et brassés (Brauss et al.,

1999; Sodini et al., 2004). Une augmentation de la teneur en matières grasses se traduit aussi par une sensation

d’onctuosité plus élevée (Tomaschunas et al., 2012; Sonne et al., 2014).

1.3.3. Homogénéisation et traitement thermique

L’homogénéisation est réalisée en forçant le mélange laitier à passer à travers un orifice étroit sous une haute

pression (Tamime et Robinson, 1999). L’homogénéisation modifie principalement les matières grasses, en

brisant les globules gras, de manière à réduire leur taille à moins de 2 µm et ainsi d’éviter la séparation des

matières grasses (Lucey, 2004). Cette opération modifie aussi les protéines du lait en augmentant l’accessibilité

de leurs groupements hydrophiles par l’ouverture de leur structure. Ces groupements peuvent ainsi se lier aux

molécules d’eau et diminuer le risque de synérèse (Tamime et Robinson, 1999; Lamontagne, 2002).

L’homogénéisation favorise aussi l’adsorption des caséines et des protéines sériques à la surface de la

membrane endommagée (par l’homogénéisation) des globules gras (Sharma et al., 1996; Chandan, 2006).

Cette adsorption des protéines ainsi que l’augmentation de la pression d’homogénéisation entraînent une

fermeté et une viscosité plus élevées dû à l’aire de surface plus importante des globules gras et à leur plus

grand nombre (Lucey, 2004; Chandan, 2006). L’homogénéisation permet aussi de bien intégrer les ingrédients

ajoutés sous forme de poudre lors de la standardisation du lait. Cette technique peut être réalisée avant ou

après le traitement thermique, mais il est préférable de réaliser l’homogénéisation en premier pour éviter un

mauvais transfert de chaleur dû aux matières grasses qui pourrait être mal répartie (Lamontagne, 2002).

Généralement, la température employée pour cette étape est de 55 à 65°C et la pression se situe entre 10 et

20 MPa au premier stage, puis est fixée à 5 MPa au deuxième stage (Lee et Lucey, 2010).

Le traitement thermique est une étape essentielle afin d’éliminer les microorganismes pathogènes, de réduire

la majorité des microorganismes indésirables et d’inactiver certaines enzymes originaires du lait comme la lipase

(libérée lors du bris des globules gras) (Chandan et O’Rell, 2006). Différentes températures et durées de

traitement peuvent être utilisées et altèrent plus ou moins les propriétés du lait telles que sa couleur par la

réaction de Maillard et son goût. Un traitement de 65 °C pendant 30 minutes n’influence pas les propriétés du

lait alors qu’un traitement extrême à 150 °C pendant 0,8 seconde altère grandement les propriétés physico-

chimiques du lait (Tamime et Robinson, 1999). L’industrie du yogourt utilise généralement des traitements de

80 à 85 °C pendant 20 à 30 minutes ou de 95 °C pendant 5 minutes (Lamontagne, 2002; Karam et al., 2013).

9

Ces conditions thermiques sont très importantes puisqu’elles induisent la dénaturation des protéines sériques.

La dénaturation de la β-lactoglobuline augmente l’exposition des groupements thiols (-SH) et permet son

association aux groupements thiols des caséines κ via un pont disulfure (S-S) (Figure 1.3). Cette association

augmente le volume des micelles de caséines, diminue le temps de gélification et aura pour conséquence

d’augmenter la viscosité et la fermeté du gel après la fermentation (Amiot et al., 2002; Lucey, 2004). La

dénaturation des protéines sériques réduit aussi le risque de synérèse grâce à une meilleure adsorption d’eau

favorisée par un plus grand nombre de groupements hydrophiles exposés (van Vliet et al., 2004).

Figure 1.3. Micelle de caséines après le traitement thermique adaptée de Dalgleish et Corredig (2012).

1.4. Fermentation et propriétés d’un gel laitier acidifié

1.4.1. Fermentation d’un mélange à yogourt

La fermentation du yogourt brassé s’effectue en cuve et se déroule normalement sur une période de 3 à 6

heures pour atteindre un pH cible de 4,6 ou une production d’environ 0,9 % d’acide lactique (Tamime et

Robinson, 1999). Après le traitement thermique, le mélange doit donc être refroidi à la température d’incubation

de la culture c’est-à-dire entre 40 et 45 °C. Cette température convient bien aux deux bactéries lactiques

utilisées pour la fermentation, puisque la température optimale de croissance de Lactobacillus delbrueckii ssp.

bulgaricus se situe entre 45 et 50 °C et celle de Streptococcus thermophilus se situe entre 37 et 40 °C

(Lamontagne, 2002). Les ferments lactiques sont généralement inoculés entre 1 et 5 % dans le mélange laitier

avec un ratio 1:1 et cette étape correspond au début de l’acidification (Sodini et al., 2004; Chandan et O’Rell,

2006). Lors de la fermentation, les deux microorganismes agissent en synergie. Streptococcus thermophilus,

10

ayant des besoins nutritionnels moins élevés que L. delbrueckii ssp. bulgaricus, débute la fermentation du

lactose. La croissance exponentielle des streptocoques permet de libérer de l’acide formique, de l’acide folique

et du gaz carbonique qui sont des composantes essentielles pour la fermentation par les lactobacilles

(référence). Une deuxième phase exponentielle est observée, mais cette fois pour les lactobacilles. Ceux-ci

hydrolysent les caséines ce qui permet de libérer de courts peptides et des acides aminés qui favorisent la

croissance des streptocoques (Sieuwerts et al., 2008). Lorsque les bactéries lactiques fermentent le lactose,

celui-ci est d’abord hydrolysé en glucose et en galactose puis la glycolyse permet de transformer le glucose en

acide lactique (Lamontagne et al., 2002). L’accumulation graduelle d’acide lactique contribue à abaisser le pH

et à la déstabilisation des micelles de caséines (Figure 1.4).

Figure 1.4. Structure d’une micelle de caséines à différent pH (adaptée de Horne (2008))

Les charges négatives à la surface des micelles de caséines sont graduellement neutralisées et les macro-

peptides (cheveux) rétrécissent lorsque le pH diminue de 6,7 à 5,0. Cette diminution de la répulsion

électrostatique et de la stabilisation stérique entre les micelles de caséines permet leur rapprochement et

favorise l’augmentation des interactions hydrophobes (Phadungath, 2005). De plus, la diminution du pH entraine

la solubilisation du phosphate de calcium colloïdal qui a pour conséquence d’affaiblir la structure interne des

caséines (Dalgleish et Law, 1989). Puis, au point isoélectrique des caséines, à pH 4,6, les charges sont en

grande partie neutralisées et les caséines sont déminéralisées. Les protéines peuvent alors subir un étirement

et s’enchevêtrer pour former un réseau tridimensionnel semi-solide et fragile (Amiot et al., 2002; Lucey, 2002;

Lee et Lucey, 2010).

11

En laboratoire, la gélification du lait peut aussi s’effectuer par une acidification chimique en ajoutant du glucono-

δ-lactone (GDL) (Cayot et al., 2003; Jacob et al., 2011; Rohart et Michon, 2016). L’acidification au GDL est plus

rapide et beaucoup plus répétable comparativement à la fermentation lactique ce qui favorise son utilisation lors

d’essais au laboratoire. Dès la dissolution du GDL dans le mélange laitier, celui-ci se répartit de manière

homogène lors d’un brassage adéquat et s’hydrolyse rapidement en acide gluconique jusqu’à atteindre un

équilibre entre la quantité de GDL et d’acide gluconique. Une quantité équivalente de protons est donc libérée

à l’intérieur comme à l’extérieur de la micelle (Croguennec et al., 2008). À un pH donné, le niveau de

déminéralisation des micelles de caséines est plus important lors d’une acidification au GDL et permet de former

un gel plus homogène que celui formé par une acidification lactique. Les courbes d’acidification sont aussi

différentes. Une diminution rapide du pH est observée lors de l’utilisation du GDL alors qu’une diminution lente

et plus graduelle est observée pendant l’acidification lactique (Figure 1.5). Une acidification plus lente est

recommandée afin d’obtenir un gel plus visqueux et avec une meilleure rétention du lactosérum. Une

acidification au GDL, comparativement à une fermentation lactique, favoriserait la formation d’un gel ayant un

module élastique plus élevé, une séparation du lactosérum plus importante ainsi qu’un gel plus homogène

(moins d’agrégats grossiers de protéines) (Lucey et al., 1998c). Les conditions d’acidification au GDL dépendent

de la quantité ajoutée, de la composition du mélange laitier, de la température d’incubation et du pH final à la

fin de l’hydrolyse du GDL. Ces paramètres peuvent être déterminés et contrôlés de manière à se rapprocher le

plus possible des conditions utilisées en fermentation lactique.

Figure 1.5. Changement du pH d’un lait à 30 °C acidifié par GDL ou par un ferment lactique (adaptée de

(Phadungath, 2005))

12

1.4.2. Définition d’un gel laitier acidifié

Le gel acidifié peut être défini comme un réseau complexe, principalement constitué d’agrégats de caséines

interreliés grâce à des interactions hydrophobes, électrostatiques et de Van der Waals de plus faibles énergies

(van Vliet et al., 1991; Phadungath, 2005; Lee et Lucey, 2010). Le réseau protéique comprend des pores (vides)

qui permettent d’entrapper le lactosérum à l’intérieur du gel formé (Aichinger et al., 2003) (Figure 1.6). La

présence de plus petits agrégats protéiques permettrait d’obtenir un réseau plus homogène et moins poreux

retenant mieux le lactosérum qui aurait plus de difficulté à remonter à la surface dans ces conditions (Lorenzen

et al., 2002; Puvanenthiran et al., 2002; Aichinger et al., 2003). Puvanenthiran et al. (2002) ont aussi observé

que les agrégats protéiques de tailles plus élevées auraient plus de facilité à absorber des forces mécaniques

sans briser les interactions entre les protéines (au sein du réseau), ce qui permettrait d’obtenir un gel plus ferme

et ayant une meilleure capacité de rétention du lactosérum.

Figure 1.6. Représentation schématique de la formation du gel acidifié à partir d’un lait reconstitué

(adaptée de Laiho et al. (2017)).

1.4.2. Facteurs influençant les propriétés microstructurales et texturales du gel

acidifié

Les effets de la composition du mélange laitier, de l’homogénéisation, du traitement thermique et de

fermentation ont été largement étudiés.

Composition du mélange laitier

Une augmentation des solides totaux permet principalement d’augmenter la viscosité et la fermeté du gel. Hess

et al. (1997) ont démontré qu’une teneur en solides totaux plus élevée (12,5 à 15,5 %) permet d’augmenter la

force de résistance du gel de 45 %. Harwalkar et al. (1986) ont aussi démontré que l’augmentation des solides

13

totaux permet de diminuer la synérèse due à une densification du réseau protéique observée par microscopie

électronique (Figure 1.7).

Figure 1.7. Réseau protéique d’un yogourt à pH 4.0 observé par microscopie électronique selon la

teneur en solides totaux : 1) 10 % solides totaux et 2) 15 % solides totaux (tirée de Harwalkar et al.

(1986)).

La teneur en protéines et le ratio CN/PS sont aussi très importants. Selon les observations de Puvanenthiran et

al. (2002) et Laiho et al. (2017), l’utilisation d’un ratio CN/PS plus faible provoque la formation d’un réseau plus

dense avec de plus petits pores entrainant un gel plus ferme et une meilleure rétention du lactosérum. La

formation de ce réseau plus dense s’expliquerait en partie par l’augmentation de ponts disulfures et par une

ramification plus importante du réseau protéique dues à la plus grande présence de protéines sériques (Zhao

et al., 2016). Cette ramification plus importante expliquerait la meilleure capacité de rétention d’eau. Toutefois,

une augmentation trop importante de la teneur en protéines par rapport à la teneur en solides totaux (ratio 0,47

versus 0,33) peut entrainer une texture granuleuse (Sodini et al., 2004).

La teneur en matières grasses permet d’augmenter l’onctuosité des yogourts, mais a aussi un rôle important

sur l’amélioration des propriétés rhéologiques et la diminution de la synérèse (Lamontagne, 2002; Sodini et al.,

2004). Par exemple, Lucey et al. (1998b) ont observé un G’ plus élevé pour les gels acidifiés contenant 3,5 %

de matières grasses comparativement à ceux faibles en gras. Toutefois, l’impact des matières grasses est

grandement modifié selon les traitements thermiques et mécaniques réalisés.

Homogénéisation et traitement thermique

L’homogénéisation des mélanges laitiers avec matières grasses facilite l’intégration des globules gras (dû à leur

plus petite taille) dans le réseau protéique, ce qui permet d’obtenir un réseau protéique renforcé et plus

homogène (Aguilera et Kessler, 1989; Lucey et al., 1998b; Sodini et Tong, 2013). La pression lors de

l’homogénéisation est le facteur le plus important à contrôler. Une pression trop faible (< 3 MPa) peut conduire

à la séparation des matières grasses, diminuer la viscosité et augmenter la synérèse alors qu’une pression trop

élevée diminue l’onctuosité et affecte aussi la viscosité (Lamontagne, 2002; Sodini et al., 2004). Le traitement

14

thermique a aussi un impact majeur sur la microstructure des gels laitiers acidifiés. Lucey et Singh (1998) ont

démontré que le réseau protéique d’un gel acidifié chauffé à 80 °C pendant 30 min était beaucoup plus structuré

(branché) et dense que celui d’un gel non traité thermiquement (Figure 1.8). De plus, l’augmentation de la

température du traitement thermique de 95 °C (5 min) à 130 °C (30 s) permet de diminuer la granulosité visuelle

(nombre et périmètre des grains déterminés par analyse d’images), mais diminue aussi le G’ des yogourts

(Küçükçetin et al., 2009). Les auteurs expliquaient cette diminution de la granulosité visuelle par l’hypothèse

qu’à plus haute température, la précipitation de l’α-lactalbumine sur les micelles de caséines serait favorisée.

Cette précipitation permettrait de remplir les espaces formés par les filaments de β-lactoglobuline (fixée aux Κ-

caséines) engendrant ainsi une surface plus lisse des micelles de caséines.

Figure 1.8. Image de microscopie confocale de gels laitiers acidifiés a) sans traitement thermique et b)

traité thermiquement à 85 °C pendant 30 min (tirée de Lucey et Singh (1998)).

Le réseau protéique est représenté en blanc et les pores en noir. Échelle = 20 µm.

La fermentation

Les conditions de la fermentation sont cruciales pour obtenir une microstructure et une texture adéquate. Lucey

et al. (1998c) ont démontré que les gels acidifiés à 42 °C présentaient un réseau protéique plus grossier, moins

branché et avec de plus grands pores, comparativement aux gels acidifiés à 30 °C qui présentaient un réseau

plus dense. Ces effets semblaient toutefois plus importants lors d’une acidification au GDL que lors d’une

fermentation lactique (Figure 1.9).

Küçükçetin et al. (2009) ont aussi démontré que la diminution de la température d’incubation (45 à 37 °C) permet

de diminuer la granulosité (visuelle), mais affecte le G’. Lors d’une fermentation lactique, l’augmentation de la

température d’incubation (37 à 46 °C) augmente aussi la vitesse de fermentation (diminution du pH) due à

l’activité métabolique plus importante des bactéries lactiques (Haque et al., 2001). Toutefois, la vitesse

d’acidification modifie les propriétés structurales et texturales du gel acidifié. Une acidification plus lente favorise

la formation d’un gel plus homogène, plus visqueux et ayant une meilleure capacité de rétention du lactosérum

15

(Lucey, 2002, 2004). Finalement, le pH final de la fermentation doit être minimalement de 4,6 pour obtenir un

gel bien formé et ayant une fermeté optimale (Lucey, 2004).

Figure 1.9. Image de microscopie confocale de gels laitiers acidifiés par l’ajout de GDL (A et C) ou d’un

ferment lactique (B et D) à une température d’incubation de 30 °C (A et B) ou de 42 °C (C et D) (tirée de

Lucey et al. (1998c)).

Les mélanges laitiers ont subi un traitement thermique préalablement à l’acidification (85 °C, 30 min). Le réseau

protéique est présenté en blanc et les pores en noir. Échelle = 10 µm.

Les impacts des opérations pré-fermentaires ainsi que des différentes conditions de fermentations sur les

propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales des yogourts fermes sont donc bien documentés.

Toutefois, peu d’études font références aux yogourts brassés et aux opérations additionnelles qui doivent être

effectuées avant le conditionnement des pots de yogourts.

1.5. Brassage d’un gel acidifié

Le terme brassage fait référence à toutes les étapes du procédé qui cisaillent le gel acidifié. Dans cette section,

les différentes opérations qui impliquent un cisaillement du gel seront présentées. Ces opérations sont le

brassage en cuve, le pompage, le refroidissement, le lissage et le conditionnement.

16

1.5.1. Opérations séquentielles de brassage en industrie

Brassage en cuve et pompage

Le brassage est effectué en cuve par une agitation mécanique afin de briser le caillé et d’obtenir une suspension

homogène de microgels (particules de gel acidifié) dans le lactosérum. L’agitation ne doit pas commencer avant

d’atteindre un pH de 4,7, car cela pourrait provoquer une texture granuleuse au yogourt (Chandan et O’Rell,

2006). De plus, la vitesse d’agitation devrait être plus rapide au début et être réduite par la suite pour favoriser

l’obtention d’un gel homogène (Tamime et Robinson, 2007). Le caillé brassé doit ensuite être pompé afin de

faire circuler le yogourt dans la tuyauterie. Le pompage peut être réalisé en utilisant une pompe à action positive

(pompe volumétrique) qui déplace un volume fixe de liquide selon un mouvement rotatif (pompe à engrenage

et pompe péristaltique) ou un mouvement alternatif répété (pompe à piston). L’utilisation d’une pompe

péristaltique a pour avantage de diminuer le risque de contamination puisque le produit est seulement en contact

avec l’intérieur du tuyau, mais a pour inconvénient de résister seulement aux petites pressions ce qui limite sont

utilisation en industrie (Smith, 2011).

Refroidissement

Une première phase de refroidissement a lieu en utilisant un échangeur de chaleur à plaques ou tubulaire afin

d’obtenir un caillé à une température d’environ 20 °C (Tamime et Robinson, 2007). L’échangeur tubulaire est

composé de deux tubes concentriques avec le yogourt circulant dans le tube central et le liquide de

refroidissement circulant dans l’espace créé entre les deux tubes (Smith, 2011). L’échangeur à plaques est

composé d’une série de plaques métalliques ondulées qui permet le passage du yogourt d’un côté et celui du

liquide de refroidissement de l’autre côté de la plaque. L’ondulation des plaques permet d’augmenter la surface

de contact et d’améliorer l’efficacité du transfert de chaleur (Tamime et Robinson, 2007). En industrie

alimentaire, le refroidissement à l’aide d’échangeur à plaques est couramment utilisé dû à ses avantages tels

que son efficacité, sa facilité d’entretien et sa flexibilité lors de la conception (Fernandes et al., 2005). Cette

étape de refroidissement ne doit pas être effectuée trop rapidement (durée non spécifiée), car elle pourrait

provoquer une contraction du réseau protéique menant ainsi à l’expulsion du lactosérum (Chandan et O’Rell,

2006). Récemment, Leroux (2018) a démontré qu’un refroidissement (20 à 5 °C) lent (17 h), comparativement

à un refroidissement rapide (2,5 h), provoquait une augmentation de viscosité et de fermeté, mais ne modifiait

pas la synérèse des yogourts.

Lissage

L’étape de lissage est essentielle pour répondre aux critères de qualité des consommateurs, car elle permet

d’obtenir un yogourt brassé plus onctueux et sans grumeaux perceptibles de manière visuelle et sensorielle

(Lamontagne, 2002). En industrie, le lissage est généralement effectué en pompant le yogourt vers une buse

17

de lissage (tamis) ou une valve de contre-pression (Tamime et Robinson, 2007; Lee et Lucey, 2010; Mokoonlall

et al., 2016). La structure du caillé après le lissage dépend du design de la buse et du débit (Lucey, 2004). Si

nécessaire, l’ajout de fruits ou de saveurs est effectué après le lissage.

Conditionnement

La mise en pot est réalisée en prenant soin d’éviter les contaminations en utilisant des pots et du matériel pré

stérilisés et en effectuant une deuxième phase de refroidissement. Cette deuxième phase a pour but d’abaisser

la température sous 10 °C et idéalement d’atteindre une température constante de 5 °C pour l’entreposage et

le transport du produit final (Tamime et Robinson, 1999). Le maintien de cette basse température est nécessaire

pour minimiser la croissance des bactéries lactiques thermophiles et contrôler l’acidité du yogourt.

1.5.2. Simulation du procédé de brassage au laboratoire

Le Tableau 1.1 présente une liste des procédés de brassage des yogourts et des gels acidifiés, qui sont

couramment utilisés dans la littérature. La majorité des études, à l’échelle laboratoire, utilisent une seule

opération de brassage (disque perforé, cuillère, spatule, tige agitatrice, etc.) ou une seule opération de lissage

(tamis ou seringue). Quelques études utilisent 2 ou 3 opérations séquentielles de brassage, mais aucune de

ces études n’a considéré l’ensemble des opérations (brassage, pompage, lissage et refroidissement) et le

matériel utilisé est souvent peu représentatif des conditions industrielles (Tableau 1.1). L’étude de Zhang et al.

(2016), portant sur les yogourts acidifiés à partir de souches productrices d’EPS, est celle qui se rapproche le

plus de la séquence opérationnelle de type industriel. Toutefois, l’ensemble des opérations était réalisé à

l’échelle laboratoire (volume de 3 L) et l’opération de brassage était effectuée avec un disque perforé.

Deux autres études portant sur des yogourts prélevés à différentes étapes d’une chaine de production

industrielle ont été répertoriées (Afonso et Maia, 1999; Senge et Blochwitz, 2009). Ces études ont

principalement étudié l’évolution des propriétés rhéologiques au cours du procédé de brassage. Toutefois, dans

le cadre de ces deux études, peu d’information ont été fournies concernant les équipements de brassage et les

paramètres opérationnels utilisés (ex. vitesse et durée de brassage, température de refroidissement).

18

Tableau 1.1. Types de brassages utilisés dans la littérature.

Type de brassage Matériel Référence

1 seule opération : Brassage

Disque perforé (Beal et al., 1999)

(Damin et al., 2009) (Küçükçetin et al., 2009)

Cuillère (Penna et al., 2006)

Spatule (Serra et al., 2009)

Tige agitatrice (Martin et al., 1999)

Agitateur suspendu (Laiho et al., 2017)

Mélangeur type Polytron (Cayot et al., 2003)

Agitateur digital (3 lames) (Lee et Lucey, 2006)

1 seule opération : Lissage

Tamis (1 mm) (Amatayakul et al., 2006)

Extrusion d’une seringue à l’aiguille (Cayot et al., 2008)

2 opérations séquentielles

Brassage (disque perforé) + valve à aiguille 1,5 mm (Krzeminski et al., 2011)

(Sonne et al., 2014)

Échangeur à plaques + filtre (50, 100 et 150 µm) (Rasmussen et al., 2007)

3 ou plus opérations

séquentielles

Brassage (non décrit) + Pompe à piston +

Tuyau (longueur 10m, diamètre 22mm) (Abu-Jdayil et al., 2013)

Brassage (disque perforé) + Pompe positive + Échangeur à plaques

(Afonso et al., 2003)

Passage forcé (air comprimé) dans un tube (longueur 70 cm, diamètre 3,5 cm) +

Filtre 350-400 µm + Brassage (robot culinaire)

(Renan et al., 2008a) (Renan et al., 2008b)

Pompe péristaltique + Filtre 220 µm +

Échangeur tubulaire (longueur 2 m, diamètre 10 mm) (Bönisch et al., 2007)

Disque perforé + Pompe volumétrique + Échangeur à plaques +

Valve contre-pression (0, 1, 2 ou 4 bar)

(Zhang et al., 2016)

Prélèvements à partir d’une chaine

de production industrielle

Après fermentation (en cuve), après échangeur à plaques,

après l’ajout de fruit et mise en pot, après 3 heures d’entreposage

(Afonso et Maia, 1999)

Après fermentation (en cuve), après pompe à vis excentrée,

après tamis (200 µm), après échangeur à plaques,

à la fin du procédé

(Senge et Blochwitz, 2009)

19

1.6. Propriétés microstructurales d’un yogourt brassé

1.6.1. Définition d’un microgel de yogourt brassé

Le yogourt brassé peut être défini comme une dispersion, dans le lactosérum, de particules grossières du gel

acidifié, aussi nommées microgels (Zoon, 2003; Rohart et al., 2015). Ces microgels sont obtenus après le

brassage du gel acidifié (Figure 1.10). Selon Cayot et al. (2003), la microstructure du gel acidifié (réseau

protéique et pores) serait conservée dans les microgels après le brassage.

Figure 1.10. Représentation schématique du réseau protéique du gel acidifié et de son bris en

microgels de yogourt brassé (adaptée de Laiho et al. (2017)).

1.6.2. Relation entre la microstructure et les propriétés du yogourt

Plusieurs auteurs ont déjà démontré que la taille des microgels et la porosité (taille et nombre de pores) du

réseau protéique ont des impacts importants sur les changements de propriétés rhéologiques, physiques et

sensorielles de gels laitiers fermentés. Le Tableau 1.2 présente un résumé des différentes relations observées

dans la littérature. De manière générale, l’augmentation de la taille des microgels favorise une augmentation

des propriétés rhéologiques et physiques, mais a un impact négatif sur la perception sensorielle des yogourts

brassés. Le concept de porosité a été peu étudié dans le cas des microgels de yogourts brassés. Toutefois,

certaines études portant sur des gels acidifiés fermes ont démontré qu’une augmentation de la porosité dans le

réseau protéique est généralement corrélée à une augmentation de synérèse (Tableau 1.2). Afin d’obtenir un

yogourt brassé de qualité, il serait donc préférable d’obtenir des microgels et des pores de petites tailles qui

formeraient un réseau protéique plus fin et plus homogène.

20

Tableau 1.2. Relation entre les propriétés microstructurales et les changements de propriétés

rhéologiques, physiques et sensorielles.

1.6.3. Techniques de caractérisation

Une bonne connaissance de la microstructure du réseau protéique est donc essentielle pour expliquer les

différentes propriétés rhéologiques et physiques du yogourt brassé. Plusieurs techniques peuvent être utilisées

pour caractériser l’ensemble du réseau protéique et plus précisément les microgels. La technique de diffraction

laser (diffusion statique de la lumière) permet de déterminer la taille de microgels laitiers. Plusieurs techniques

de microscopie (électronique (à balayage ou en transmission) et confocale à balayage laser) permettent de

caractériser la microstructure générale du réseau protéique (taille des microgels et des pores, homogénéité et

densité du réseau protéique). L’analyse d’images dynamiques permet de déterminer à la fois la taille et la

morphologie des microgels de yogourts brassés. Ces techniques présentent, chacune, des avantages et des

inconvénients et le choix de l’une d’entre elles dépend principalement des informations désirées.

Diffraction laser

La Figure 1.11 présente le principe de la diffraction laser. Un faisceau laser traverse l’échantillon dispersé

(suspension de microgels) dans l’appareil et l’intensité ainsi que l’angle de la lumière diffusée sont mesurées.

Les petites particules font diffracter la lumière à faible intensité mais à de grands angles, alors que les grosses

particules diffractent une intensité de lumière plus importante à de petits angles. Pour l’analyse de microgels

laitiers, le yogourt brassé est dilué puis agité pour obtenir une suspension de microgels. Rasmussen et al. (2007)

Propriétés microstructurales

Effets sur les propriétés rhéologiques, physiques et

sensorielles Produit à l’étude Références

Augmentation de la taille des microgels

Viscosité et fermeté Yogourt brassé (Krzeminski et al., 2011)

Synérèse et viscosité Yogourt brassé (Zhang et al., 2016)

Perception d’onctuosité

Perception granuleux

Yogourt brassé (microgel ˃ 150 µm)

(Cayot et al., 2008)

Perception granuleux (visuelle et en bouche)

Yogourt brassé (Nöbel et al., 2016)

Augmentation de la porosité

Synérèse

Yogourt ferme (Lorenzen et al., 2002)

Lait fermenté (Aichinger et al., 2003)

Fromage cottage (Castillo et al., 2006)

21

ont démontré que des résultats identiques étaient obtenus lors de la dilution de yogourts brassés dans l’eau

déionisée et dans un perméat. Les indices de réfraction utilisés sont de 1,33 pour le milieu dispersant (eau) et

de 1,46 pour les microgels (indice de réfraction des protéines du lait) et l’indice d’absorption est de 0,01 pour

les microgels (Huc et al., 2016). La taille des particules est déterminée en utilisant la théorie de diffusion de Mie.

Les diamètres moyens pondérés en volume (D4.3) et en surface (D3.2) sont calculés directement par le logiciel

de l’appareil (Mastersizer 2000, Malvern Instrument Ltd, UK) (Malvern Instruments Ltd., 2007) selon l’Équation

1.1.

Figure 1.11. Principe de la diffraction laser (adaptée de Sympatec GmbH (2017)).

Équation 1.1. Diamètre moyen pondéré Dm,n

𝑫𝒎,𝒏 =∑ 𝒏𝒊 × 𝒅𝒊

𝒎

∑ 𝒏𝒊 × 𝒅𝒊𝒏

Où ni correspond au nombre de microgels pour une classe de diamètre di.

Plusieurs études ont utilisé la technique de diffraction laser pour déterminer la distribution de tailles des

microgels de yogourt brassés (Rohart et al., 2015; Huc et al., 2016; Laiho et al., 2017). Toutefois, cette mesure

détermine le diamètre des microgels selon l’hypothèse que ces derniers sont sphériques. Le diamètre obtenu

est celui d’une sphère équivalente (ayant le même volume) au microgel (Malvern Instruments Ltd., 2007). Cette

hypothèse pose un problème puisque Hahn et al. (2014) et Rohart et al. (2015) ont observé, par différentes

techniques de microscopie, que les microgels laitiers (fromage frais et yogourts brassés) sont de formes

irrégulières.

Microscopie

La microscopie électronique en transmission et la microscopie électronique à balayage sont deux techniques à

haute résolution qui permettent l’observation d’agrégats protéiques laitiers ainsi que la structure, l’homogénéité

et la porosité du réseau protéique (Puvanenthiran et al., 2002; Matumoto-Pintro et al., 2011; Andoyo et al.,

22

2014). Toutefois, la préparation des échantillons est complexe (fixation, déshydratation ou congélation,

revêtement métallique) et peut introduire des artéfacts comme le développement de cristaux de glace qui aurait

pour conséquence de déformer la matrice protéique (Kalab, 1984, 1993; Mortazavian et al., 2009).

L’utilisation de la microscopie confocale à balayage laser (Confocal Laser Scanning Microscopy, CLSM) semble

plus appropriée pour caractériser la microstructure de produits laitiers tels que les gels acidifiés (GDL) et les

yogourts (Hassan et al., 2003; Pereira et al., 2003; Lee et Lucey, 2004; Zhao et al., 2016; Laiho et al., 2017).

Cette méthode est simple puisqu’elle nécessite seulement le marquage des composantes à observer, elle est

peu invasive, car aucune étape de préparation modifiant l’état naturel du produit n’est nécessaire et elle permet

de scanner la microstructure à différente profondeur. Les colorants utilisés pour marquer les composantes (ex. :

protéines, matières grasses) sont des fluorophores qui absorbent une lumière d’excitation puis qui émettent une

lumière fluorescente. Le marquage peut s’effectuer en mélangeant doucement le yogourt et le colorant ou en

déposant le yogourt sur une lame (creuse ou avec un espaceur) puis en ajoutant le colorant par-dessus (diffusion

du colorant). Deux colorants peuvent aussi être utilisés en même temps et être excités l’un après l’autre. Par

exemple, Huc et al. (2016) ont comparé la microstructure de yogourt brassé à différentes compositions par une

analyse CLSM, en marquant les protéines et les matières grasses (MG) (Figure 1.12). Finalement, cette

technique de microscopie permet une analyse quantitative lorsqu’elle est combinée à une analyse d’images

adéquate c’est-à-dire en utilisant une analyse quantitative à l’aide d’un logiciel de traitement d’images pour

déterminer et mesurer des descripteurs de formes (Skytte et al., 2015).

Figure 1.12. Images de CLSM de yogourts brassés à différentes compositions : A) 0.1 % MG, 5.2 %

protéines, B) 0.1 % MG, 9.6 % protéines et C) 2.5 % MG, 9.2 % protéines (adaptée de Huc et al. (2016)).

L’échelle représente 75 µm, les protéines sont marquées en vert (DyLight 488 nm) et les matières grasses en

rouge (Biodipy 665/676 nm).

23

Analyse d’images dynamique

Plus récemment, il a été démontré que l’analyse d’images dynamique utilisant un analyseur de type QICPIC/R

et une unité de dispersion LIXELL (Sympatec, GmbH, Allemagne) pouvait être appropriée pour la caractérisation

de microgels de yogourts brassés (Annexe A). La Figure 1.13 présente le principe de cette technique qui utilise

une source de lumière pulsée et une caméra méga-pixel à haute vitesse afin de capturer l’image des particules

en mouvement (Köhler et al., 2008; List et al., 2011).

Figure 1.13. Principe de l’analyse d’images dynamique (adaptée de Sympatec GmbH (2017b)).

La préparation de l’échantillon (suspension de microgels) est similaire à celle utilisée pour la mesure de

diffraction laser (dilution et dispersion dans le système). Toutefois, le yogourt brassé doit être dilué de manière

plus importante (1 :2000) afin bien isoler chacun des microgels sur les images (Figure 1.14).

Figure 1.14. Suspension de microgels de yogourt brassé dilué 1 :100 (A) et 1 :2000 (B) traitée par

analyse d’images dynamique.

Comparativement à l’analyse statique de microgels par microscopie, l’analyse d’images dynamique permet

d’enregistrer l’image 2D de chaque microgel en mouvement (orientation aléatoire) et d’analyser directement les

propriétés de l’image. Afin de déterminer avec précision les bords du microgel, le flux de microgels est imagé

en transmission à l’aide d’un objectif d’imagerie spécial, qui ne transmet à la caméra que les rayons lumineux

qui sont presque parallèles à l’axe optique (Sympatec GmbH, 2017b). Comparativement à l’analyse de

diffraction laser, qui assume que les microgels sont sphériques, la taille des microgels est mesurée à partir des

24

pixels de l’image et correspond au diamètre d’un cercle de surface de projection équivalente (EQPC) à celle du

microgel (Figure 1.15). Le traitement des images réalisé par le logiciel PAQXOS (Version 2.2.2, Sympatec

GmbH, Allemagne) permet d’obtenir directement une distribution en volume de la taille des microgels ainsi que

les diamètres D4.3 et D3.2.

Figure 1.15. Détermination du diamètre d’un cercle de surface de projection équivalente (EQPC)

à celle du microgel enregistré.

Plusieurs descripteurs de formes peuvent être déterminés par l’analyse d’images 2D (convexité, circularité,

rugosité, sphéricité, ratio hauteur/longueur) et les termes utilisés dépendent de l’équipement et de la technique

de mesure (Hentschel et Page, 2003). Parmi ces descripteurs de formes, l’indice de rugosité, parfois nommé

sphéricité, est souvent utilisé puisqu’il est le plus pertinent pour décrire l’hétérogénéité de surface de différents

types de particules (Mallipeddi et al., 2014; Yan et Shi, 2014; Zhou et Wang, 2017). L’indice de rugosité

déterminé par l’analyse d’image dynamique est calculé selon le périmètre du cercle équivalent et de l’image

réelle du microgel (Équation 1.2).

Équation 1.2. Indice de rugosité

𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑟𝑢𝑔𝑜𝑠𝑖𝑡é = 𝑃é𝑟𝑖𝑚è𝑡𝑟𝑒 𝐸𝑄𝑃𝐶

𝑃é𝑟𝑖𝑚è𝑡𝑟𝑒 𝑟é𝑒𝑙

1.7. Impact du cisaillement sur les propriétés d’un yogourt

1.7.1. Définition du cisaillement

Lors des opérations de brassage du yogourt, un frottement se produit entre le yogourt en mouvement et les

parois (cuve, tuyau, pompe, systèmes de lissage et de refroidissement). Ce frottement provoque un bris ou un

cisaillement de la matrice protéique en microgels (Arshad et al., 1993). L’impact du cisaillement dépend de

l’intensité du frottement et plus précisément des contraintes et du taux de cisaillement appliqués au yogourt.

Les contraintes de cisaillement (σ) sont définies par la force tangentielle en Newton (F) appliquée au yogourt

divisée par la surface en m2 (A) du yogourt (Figure 1.16). La vitesse de cisaillement (γ) correspond à la vitesse

25

de déformation et est égale à la vitesse de déplacement du yogourt (dv) divisée par l’épaisseur de yogourt

cisaillé (dy).

Figure 1.16. : Représentation du cisaillement.

Le Tableau 1.3 présente un résumé de l’impact de différents paramètres opérationnels utilisés lors des

opérations de brassage du yogourt sur l’intensité du cisaillement. Ces résultats montrent que chaque étape du

procédé de brassage du yogourt peut avoir un impact important sur l’intensité du cisaillement. Par exemple,

l’utilisation d’un échangeur de chaleur à plaques semble être idéal pour un refroidissement rapide et uniforme

du yogourt, mais provoque un cisaillement d’environ 500 à 600 s-1, dépendamment du nombre de plaques et de

leur configuration, ce qui serait approximativement deux fois plus élevé que le cisaillement provoqué par un

échangeur de chaleur tubulaire (Afonso et al., 2003; Fernandes et al., 2005; Maingonnat et al., 2005; Senge et

Blochwitz, 2009). Quant aux forces de cisaillement impliquées par un système tubulaire, celles-ci seraient plutôt

similaires à l’écoulement dans la tuyauterie (Mokoonlall et al., 2016).

Tableau 1.3. Impact des paramètres opérationnels du procédé de brassage sur

l’intensité (vitesse et contrainte) du cisaillement.

Paramètre opérationnel Impact sur le cisaillement Référence

Vitesse de brassage en cuve Vitesse de cisaillement (Tamime et Robinson, 2007)

Pompe centrifuge (comparativement à une pompe

volumétrique)

Vitesse de cisaillement (Senge et Blochwitz, 2009)

Échangeurs de chaleur à plaques (comparativement à tubulaire)

Vitesse de cisaillement (Fernandes et al., 2005) (Maingonnat et al., 2005)

(Senge et Blochwitz, 2009)

Taille des mailles de la buse de lissage

Contrainte de cisaillement

(Rasmussen et al., 2007)

Diamètre des tuyaux

Longueur des tuyaux

Contrainte de cisaillement

(Tamime et Robinson, 2007)

26

1.7.2. Les effets du cisaillement sur les propriétés rhéologiques et physiques

De manière générale, l’augmentation de l’intensité du cisaillement provoque une détérioration du gel plus

importante ce qui implique une diminution de la viscosité apparente et de la fermeté (Fangary et al., 1999; Yoon

et Mccarthy, 2002; Abu-Jdayil et al., 2013). L’augmentation du cisaillement amène aussi un risque plus élevé

de synérèse, mais contribue à obtenir une texture plus lisse du yogourt (Sodini et al., 2004; Abu-Jdayil et al.,

2013).

L’agitation ne doit pas être trop longue ni trop intense (faible agitation de 8 à 50 rpm, outil de brassage non

précisé) afin de minimiser le bris du réseau protéique (Chandan et O’Rell, 2006; Tamime et Robinson, 2007).

Par exemple, Cayot et al. (2003) ont démontré que la taille moyenne des microgels d’un yogourt brassé avec

un mélangeur de type Polytron à 3000 rpm pendant 30 s était de 44 µm comparativement à 18 µm pour un

yogourt brassé entre 1 et 4 min à cette même vitesse. Le choix de la pompe est aussi critique pour minimiser la

diminution des propriétés rhéologiques du yogourt. L’utilisation d’une pompe à rotation rapide (pompe

centrifuge) diminue grandement la viscosité alors qu’une pompe à rotation lente (pompe volumétrique)

impliquant un bris moins important du caillé, permet de maintenir les propriétés structurales du gel (Senge et

Blochwitz, 2009; Mokoonlall et al., 2016). Le lissage implique aussi un cisaillement important qui se traduit par

une perte de structure et une modification des propriétés rhéologiques du yogourt (Rasmussen et al., 2007;

Zhang et al., 2016). La viscosité et la synérèse sont, par exemple, affectées par l’augmentation des contraintes

de cisaillement lors de la diminution de la tailles des mailles de lissage en laboratoire (Rasmussen et al., 2007).

Toutefois, Lussier (2017) a démontré que les yogourts brassés ayant une teneur minimale de 2,6% de matières

grasses, comparativement à des yogourts brassés faibles en gras, résistent mieux aux cisaillements élevés

(échangeur à plaques comparé à tubulaire), ce qui se traduit par des valeurs de fermeté et de viscosité plus

élevée ainsi qu’une synérèse plus faible.

Une étude semi-quantitative, basée sur plusieurs études de la littérature, a démontré que le pourcentage de

diminution des propriétés rhéologiques du yogourt brassé est très important lors des opérations de pompage,

de circulation dans la tuyauterie, de lissage et de refroidissement (Figure 1.17) (Mokoonlall et al., 2016).

Toutefois, cette diminution des propriétés rhéologiques varie beaucoup entre les études et cela est représenté

par les diminutions maximales et minimales. Ces différences majeures entre les études sont probablement dues

aux différentes échelles de production de yogourt, aux différents équipements de brassage utilisés et aux

différentes méthodes d’analyses rhéologiques utilisées.

27

Figure 1.17. Pourcentage de diminution (minimale et maximale) des propriétés rhéologiques pendant

les différentes étapes de la fabrication de yogourts brassés (adaptée de Mokoonlall et al. (2016)).

100 % correspond au gel ferme (acidifié).

1.7.3. Les effets du cisaillement sur la microstructure du yogourt brassé

L’impact du cisaillement provoqué par les opérations de brassage sur la microstructure (microgels et porosité)

du yogourt a été peu étudié. Zhang et al. (2016) ont observé que les yogourts brassés, faible en matières

grasses, ayant subi un traitement mécanique plus intense en cisaillement (4 bar comparé à 2 bar) avaient des

microgels ainsi que des pores (espaces entre les microgels) de plus petites tailles. Ces caractéristiques

microstructurales étaient donc associées à une distribution plus uniforme des microgels et des pores.

Hahn et al. (2012) ont aussi étudié l’intensité d’un traitement mécanique post-fermentaire sur la microstructure

d’un fromage frais tempéré 300 min à 38 °C. Un cisaillement plus intense (vitesse de rotation de 3000 min-1

comparé à 300 min-1) a permis d’obtenir des microgels laitiers (agrégats de protéines) de plus petites tailles

ainsi qu’une plus faible granulosité en bouche.

Malgré ces informations, la littérature ne permet pas de déterminer quelles opérations lors du brassage sont les

plus dommageables ni à partir de quelle intensité de cisaillement cela peut affecter à la fois les propriétés

rhéologiques, physiques et microstructurales du yogourt.

28

1.7.4. Les effets du cisaillement selon la température du yogourt

Selon Mizrahi (2010), la température est aussi un facteur critique pour la microstructure puisqu’elle modifie la

force des liens hydrogène et des interactions hydrophobes entre les protéines, ce qui a pour conséquence

d’affecter l’association, la dissociation et la configuration des microgels. Par exemple, la force (et la résistance

au cisaillement) des liens hydrophobes est beaucoup plus forte à haute température puisque l’énergie

nécessaire pour les briser est plus élevée. De plus, les liens hydrophobes sont affaiblis à basse température (4

°C) et sont progressivement remplacés par des liens hydrogène et électrostatiques (Roefs et van Vliet, 1990).

Afin d’obtenir un yogourt aux propriétés acceptables, la littérature s’entend pour affirmer que l’opération de

lissage doit être effectuée à environ 20 °C (Robinson et al., 2007; Tamime et Robinson, 2007). Lucey (2004) a

observé que le cisaillement du yogourt ne devrait pas être effectué à une température trop élevée (ex. :

température d’incubation (40 °C)). À cette température et juste après la fermentation, la structure du réseau

protéique serait trop fragile pour subir un cisaillement important (ex. : lissage) ce qui pourrait engendrer des

problèmes de texture. Le lissage d’un yogourt refroidi (4 °C) ne serait pas non plus approprié. Selon Tamime et

Robinson (1999) la pression et les contraintes de cisaillement seraient trop élevées lors du lissage d’un yogourt

refroidi ayant pour conséquence de diminuer les propriétés rhéologiques. Toutefois, la littérature ne présente

pas de données précises sur l’impact d’un lissage à différentes températures comprises entre la température

d’incubation (40 °C) et la température d’entreposage (4 °C) sur les propriétés rhéologiques et physiques des

yogourts.

L’étude d'Olsen (2003) n’a pas porté sur la température de lissage, mais s’est intéressée à l’impact de la

température du 1er refroidissement (10, 15, 20 ou 25 °C) avant la mise en pot et le refroidissement final à 5 °C.

Le yogourt initialement refroidi à 10 °C, comparativement à 25 °C, avait une viscosité plus faible, une synérèse

plus élevée et un réseau protéique plus ouvert (relâché). Selon Olsen (2003), ces différences seraient

possiblement dues à une restructuration du réseau protéique plus difficile lors du refroidissement initial à 10 °C.

Cette étude permet donc de confirmer l’importance de la température du yogourt lors des opérations post-

fermentaire, mais n’apporte aucune information concernant l’impact combiné de la température et du lissage.

De plus, les analyses microstructurales obtenues par CLSM étaient seulement qualitatives et non quantitatives

(aucune mesure de taille des microgels ou des pores).

29

1.8. Impact de l’entreposage sur les propriétés d’un yogourt

brassé

1.8.1. Définition de la restructuration

Malgré le bris de la matrice protéique, occasionné par les opérations de brassage, il a été démontré qu’une

restructuration du réseau protéique survient pendant l’entreposage améliorant ainsi les propriétés texturales du

yogourt brassé. Pendant l’entreposage, la suspension de microgels dans le lactosérum (formée après le

brassage) se réorganise de manière à former un nouveau réseau protéique (Figure 1.18). Pendant cette

restructuration, 3 phases seraient donc observées : le lactosérum (entrappé à l’intérieur du réseau protéique et

au sein des microgels), les microgels et la nouvelle phase continue de gel.

Figure 1.18. : Évolution du réseau protéique après la fermentation, le procédé de brassage et la

reformation du réseau protéique pendant l’entreposage (adaptée de Mokoonlall et al. (2016)).

La restructuration du réseau protéique s’effectue à tous les niveaux microscopiques et macroscopiques : entre

les micelles de caséines (Figure 1.19-A), entre les caséines et les protéines sériques dénaturées (Figure 1.19-

B), entre les microgels (réseau de protéines, de matières grasses et de pores) (Figure 1.19-C) et au sein du gel

(après un certain temps d’entreposage seulement) (Figure 1.19-D). Les trois premiers types de réarrangements

microscopiques (Figure 1.19-A B et C) peuvent induire le réarrangement macroscopique du gel (Figure 1.19-D)

(Mellema et al., 2002).

30

Figure 1.19. : Types de réarrangement observés à différents niveaux (micro à macro) au sein d’un gel

de caséines acidifié : A) réorganisation (fusion) des micelles de caséines, B) agrégation et

réorganisation des protéines, C) réorganisation des microgels et D) contraction du gel (adaptée de

Mellema et al. (2002)).

1.8.2. Impact de la restructuration sur les propriétés du yogourt brassé

Les propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales des yogourts brassés sont dépendantes de toutes

les interactions, celles formées pendant la fermentation en cuve, brisées lors des opérations de brassage et qui

peuvent se reformer pendant l’entreposage (Arshad et al., 1993; Walstra, 1998; Lee et Lucey, 2006; Renan et

al., 2008b, 2009). La restructuration permet généralement d’améliorer les propriétés rhéologiques et physiques

du yogourt brassé, mais ne permet pas de retrouver les propriétés initiales du gel acidifié avant brassage

(Mokoonlall et al., 2016).

Plusieurs auteurs ont observé une augmentation de la fermeté pendant l’entreposage des yogourts fermes et

brassés (Lorenzen et al., 2002; Serra et al., 2009; Prasad et al., 2013). Une augmentation des propriétés

rhéologiques (viscosité et G’) du yogourt brassé a aussi été observée par Renan et al. (2009). Une diminution

de la synérèse est observée, pendant l’entreposage des yogourts, due à l’affaiblissement des liens hydrophobes

dans le réseau protéique à basse température, ce qui permettrait une meilleure réabsorption du lactosérum à

travers un gel moins compact (Robinson et al., 2007; Prasad et al., 2013). La diminution du pH favorise la

formation de nouvelles interactions électrostatiques entre les protéines (à l’intérieur des microgels) ce qui

contribue à la stabilisation du réseau protéique et augmente la capacité des gels laitiers à retenir le lactosérum

(Lucey et al., 1997; Olson et Aryana, 2008; Wang et al., 2010).

31

1.8.3. Facteurs influençant la restructuration du réseau protéique

La post-acidification, causée par l’activité métabolique des bactéries lactiques, qui est observée pendant

l’entreposage des yogourts est l’un des principaux facteurs influençant la restructuration (Laye et al., 1993; Beal

et al., 1999). La post-acidification et l’hydratation des protéines, favorise la formation de nouvelles interactions

électrostatiques entre les microgels de yogourt brassé (Figure 1.19-C) ce qui explique partiellement la

restructuration du réseau protéique (Sodini et al., 2004; Renan et al., 2009). Les interactions entre les particules

de caséines (Figure 1.19-B) sont aussi augmentées lors de la post-acidification ce qui contribue à renforcer la

structure protéique (Tamime et Robinson, 2007; Weidendorfer et al., 2008).

La restructuration du réseau protéique est aussi influencée par différents changements de la microstructure qui

sont occasionnés par la basse température d’entreposage (4 °C). L’abaissement de la température provoque la

diminution du nombre de liaisons hydrophobes à l’intérieur des micelles de caséines ce qui favorise leur

gonflement ainsi que celui des microgels (Roefs et van Vliet, 1990; Nöbel et al., 2012; Mokoonlall et al., 2016).

Ce gonflement confèrerait une plus grande surface de contact favorisant la formation de nouveaux liens

hydrogène entre les protéines sériques et les caséines κ (Lucey, 2004; Robinson et al., 2007). Cayot et al.

(2003) et Renan et al. (2009) ont observé une restructuration importante pendant les 24 premières heures

d’entreposage qui serait principalement due à la formation d’interactions électrostatiques entre les microgels.

Peu d’études se sont intéressées à l’impact du cisaillement, occasionné par les opérations de brassage, sur la

restructuration du réseau protéique. Rasmussen et al. (2007) ont étudié le degré d’agrégation des microgels

selon la taille du filtre de lissage (50, 100 et 150 µm). Dans leur étude, le degré d’agrégation correspondait au

pourcentage de microgels ayant une taille plus élevée (mesurée par diffraction laser) que celle du filtre de lissage

utilisé. Leurs résultats indiquent que le degré d’agrégation des microgels est plus élevé lorsque ces derniers

étaient de plus petites tailles après le lissage (plus petit filtre 50 µm). Il serait donc possible que la restructuration

soit favorisée en présence de petits microgels. Zhang et al. (2016) ont aussi observé que les yogourts brassés

ayant subi un traitement mécanique plus intense en cisaillement (4 bar comparé à 2 bar), avaient de plus petits

microgels. Toutefois, dans les études de Rasmussen et al. (2007) et de Zhang et al. (2016), les yogourts ont

été analysés à un seul temps d’entreposage (après 1 semaine) ce qui ne permet pas d’évaluer l’impact que le

cisaillement pourrait avoir sur l’évolution de la restructuration au cours de l’entreposage.

32

1.9. Contexte du projet de recherche

1.9.1. Problématique

Contrairement au yogourt ferme, les opérations séquentielles de brassage, de pompage, de lissage et de

refroidissement industriels impliquent des contraintes de cisaillement causant la déstructuration de la matrice

protéique et affectant ainsi les propriétés texturales du yogourt. Or, la littérature rapporte peu d’étude sur l’impact

des opérations séquentielles et cumulatives du brassage puisqu’il est difficile de reproduire la séquence

d'opérations industrielles en laboratoire. Jusqu’à ce jour, les études répertoriées ne permettent pas de

déterminer quelles opérations ou quelles intensités de cisaillement ont le plus d’impact sur les propriétés

texturales des yogourts brassés. Une meilleure compréhension de l’impact des opérations individuelles et

séquentielles de brassage, dans des conditions se rapprochant de la réalité industrielle, est donc essentielle

pour cibler les propriétés désirées (rhéologiques et physiques) d’un yogourt brassé sans gras. De plus, un

approfondissement des connaissances de la microstructure (taille et morphologie des microgels, porosité du

gel) obtenue à différentes intensités de cisaillement est nécessaire afin de mieux comprendre les

comportements rhéologiques et physiques du yogourt brassé au cours du procédé de brassage et pendant

l’entreposage. Finalement, la restructuration du réseau protéique étant importante pendant l’entreposage des

yogourts brassés, l’impact des opérations de brassage sur l’évolution des propriétés texturales et

microstructurales doit aussi être étudié.

1.9.2. Hypothèse de recherche

Les propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales d’un yogourt sans gras sont modulées par la

séquence et les conditions opérationnelles du brassage, du lissage et du refroidissement.

1.9.3. But général

Le but général du projet était d’étudier les opérations séquentielles de brassage, de lissage et de refroidissement

dans des conditions similaires à l’industrie afin de mieux comprendre leur impact sur la qualité d’un yogourt

brassé sans gras et entreposé jusqu’à 22 jours.

1.9.4. Objectifs

Le projet a été réalisé dans le but d’atteindre chacun de ces objectifs :

Objectif 1 : Déterminer les opérations individuelles du brassage ayant le plus d’impact sur les propriétés

rhéologiques et physiques d’un yogourt (chapitre 2).

Objectif 2 : Déterminer les effets séquentiels et cumulatifs des opérations de brassage sur l’évolution des

propriétés rhéologiques et physiques d’un yogourt entreposé jusqu’à 22 jours (chapitre 3).

33

Objectif 3 : Étudier la relation entre la température de lissage et le temps d’entreposage sur les propriétés

rhéologiques et physiques d’un yogourt brassé (chapitre 4).

Objectif 4 : Caractériser la microstructure d’un gel laitier, lissé à différentes températures et étudier les relations

entre sa microstructure et ses propriétés rhéologiques et physiques (chapitre 5).

34

Chapitre 2. Effets individuels et séquentiels du

brassage, du lissage et du refroidissement sur les

propriétés rhéologiques d’un yogourt sans gras,

brassé avec un système de brassage technique.

2.1. Résumé

Peu d’études ont considéré l’impact des opérations unitaires au cours de la fabrication du yogourt brassé, car

leur séquence opérationnelle est difficile à reproduire à l’échelle laboratoire. Le but de cette étude était d'étudier

les effets individuels et séquentiels du brassage dans la cuve de yogourt, du lissage et du refroidissement sur

les propriétés rhéologiques des yogourts, à l'aide d’un système de brassage technique simulant certaines

conditions industrielles. Les yogourts ont été préparés à partir d'un mélange de lait standardisé de manière à

contenir 14 % de matières solides, 0 % de matières grasses et 4 % de protéines, puis le mélange a été

homogénéisé, chauffé (94,5 °C, 5 min) et ensemencé à 41 °C avec le même ferment lactique thermophile. Les

paramètres opérationnels à l'étude étaient 2 durées de brassage dans la cuve de yogourt (5 ou 10 min), 2

systèmes de refroidissement (échangeur à plaques ou tubulaire) et 2 températures de lissage (38 °C pour le

lissage avant refroidissement ; 20 °C pour le lissage après refroidissement). Des vannes d'échantillonnage ont

été installées aux points critiques du système de brassage technique afin de pouvoir quantifier individuellement

l’impact de chaque opération sur les propriétés du yogourt brassé. La synérèse, la viscosité apparente, la

fermeté et la consistance ont été analysées après 1 jour d’entreposage à 4 °C. En général, au fur et à mesure

que les yogourts subissaient les opérations séquentielles du système de brassage technique, les propriétés des

yogourts (évalués après un jour) changeaient : la viscosité augmentait mais la synérèse, la fermeté et la

consistance diminuaient. Les effets individuels des opérations ont montré que le lissage et le refroidissement,

comparés à la durée de brassage, apportaient la plus grande contribution en termes de modification des

propriétés du yogourt. Les paramètres de brassage (5 ou 10 min) ont eu des effets similaires sur les yogourts.

L'utilisation d'un échangeur de chaleur à plaques a entraîné une diminution de la synérèse, alors qu'un

échangeur de chaleur tubulaire a eu un effet plus important en termes d'augmentation de la fermeté et de la

consistance. Le type de système de refroidissement n’a aucun effet sur la viscosité du yogourt brassé. Le lissage

à 38 °C a eu un effet plus important sur l’augmentation de la fermeté, alors que le lissage à 20 °C a davantage

contribué à une diminution de la synérèse et à une augmentation de la viscosité et de la consistance. Cette

étude confirme que chaque opération unitaire a un effet défini sur les propriétés rhéologiques d'un yogourt

brassé sans matière grasse, qui dépend également de la séquence des opérations.

Mots-clés : yogourt brassé, système de brassage technique, propriété rhéologique

35

2.2. Abstract

Few studies have considered the impact of unit operations during stirred yogurt manufacture because their

operational sequence is difficult to replicate at the laboratory scale. The aim of this study was to investigate the

individual and sequential effects of stirring in the yogurt vat, smoothing, and cooling on the rheological properties

of yogurts, using a technical scale unit simulating some industrial conditions. The yogurts were prepared from a

milk mixture that was standardized to contain 14% total solids, 0% fat, and 4% protein, and then homogenized,

heated (94.5°C, 5 min), and inoculated at 41°C with the same thermophilic lactic starter. The operating

parameters under investigation were 2 stirring durations in the yogurt vat (5 or 10 min), 2 cooling systems (plate

or tubular heat exchanger), and 2 smoothing temperatures (38°C for smoothing before cooling; 20°C for

smoothing after cooling). Sampling valves were installed at critical points on the technical scale unit so that the

effect of each operation on the properties of stirred yogurt could be quantified individually. Syneresis, apparent

viscosity, firmness, and consistency were analyzed after 1 d of storage at 4°C. In general, as the yogurts moved

through the technical scale unit, the properties of the yogurts (evaluated after 1 d) changed: viscosity increased

but syneresis, firmness, and consistency decreased. The individual effects of the operations showed that

smoothing and cooling, compared with stirring duration, made the greatest contribution in terms of modifying

yogurt properties. The stirring parameters (5 or 10 min) had similar effects on the yogurts. The use of a plate

heat exchanger promoted a decrease in syneresis, whereas a tubular heat exchanger had a greater effect in

terms of increasing firmness and consistency. The type of cooling system had no effect on stirred yogurt

viscosity. Smoothing at 38°C had a greater effect on the increase in firmness, whereas smoothing at 20°C

contributed more to a decrease in syneresis and increases in viscosity and consistency. This study confirms that

each unit operation has a defined effect on the rheological properties of a nonfat stirred yogurt, which also

depends on the operation sequence.

Key words: stirred yogurt, technical scale unit, rheological property

2.3. Introduction

Between 1998 and 2017, Canadian yogurt consumption per capita increased by 280% (Canadian Dairy

Information Centre, 2018). Among the yogurts produced, the top-selling types are set yogurt and stirred yogurt.

Whereas set yogurt undergoes fermentation directly in retail containers, the fermentation of stirred yogurt occurs

in the yogurt vat, and the stirring, pumping, smoothing, and cooling operations are performed before the yogurt

is packed into retail containers (Tamime and Robinson, 1999).

Each of these operations induces mechanical stress that breaks up the protein network into gel particles (Arshad

et al., 1993; Zoon, 2003; Renan et al., 2009). This breaking of the acidified gel may lead to texture defects, such

as major losses of firmness and viscosity, or to the expulsion of whey (Sodini et al., 2004). The industry can

36

address such texture problems by adding fat or texturizers or by using an exopolysaccharide-producing starter

(Hess et al., 1997; Lucey, 2004; Sodini et al., 2004). However, use of texturizers or exopolysaccharide can have

a negative effect on the sensory properties (flavor) of the product or even stabilize the gel too much, resulting in

a rubbery texture (Hess et al., 1997; Trachoo, 2002; Lucey, 2004; Teles and Flôres, 2007). To control rheological

properties of yogurts to meet consumer expectations, it is essential to understand the impact of production

operations. For example, stirring aims to make the gel uniform, but stirring length and intensity are critical (the

limits are not clear) to maintain yogurt viscosity (Abu-Jdayil et al., 2013). Pumping was shown to circulate the

yogurt through the pipes without having any major impact on the yogurt’s properties (Chandan and O’Rell, 2006).

However, the type of pump used is critical; a high-rotation pump (centrifugal pump) greatly decreases yogurt

viscosity, whereas a low-rotation pump (positive pump) that induces low mechanical stress could maintain the

structural properties of the gel (Senge and Blochwitz, 2009). The smoothing step reduces the presence of lumps

perceptible by the consumer (size > 150 µm) (Lucey, 2004; Cayot et al., 2008; Mokoonlall et al., 2016). The

smoothing temperature may also be critical but has been poorly investigated. It is not recommended to perform

smoothing on cold yogurt as the resulting high-pressure pumping required to circulate yogurt creates a high

mechanical stress that negatively affect their rheological properties (Tamime and Robinson, 1999). However,

smoothing performed at higher temperature or just after fermentation could damage the structure of the gel,

which is still fragile at that point (Lucey, 2004). Rapid cooling was shown to cause the expulsion of whey

(Chandan and O’Rell, 2006). The type of cooling system used (plate or tubular heat exchanger) can also cause

a mechanical stress to the gel, particularly when a plate heat exchanger is used, resulting in reduced viscosity

and firmness (Sanchez et al., 1994; Maingonnat et al., 2005; Senge and Blochwitz, 2009).

The literature on the effects of stirring, smoothing and cooling operations is incomplete. Studies investigating

the effects of yogurt stirring steps were performed mainly at the laboratory scale and did not include the complete

sequence of operations. Furthermore, most studies used yogurts containing fat (Tamime and Robinson, 1999,

2007; Senge and Blochwitz, 2009; Mokoonlall et al., 2016), which may be more resistant to mechanical stresses.

The yogurt industry therefore needs more data on the production of stirred yogurts, including the combined effect

of stirring, pumping, smoothing, and cooling on the rheological and physical properties of nonfat stirred yogurt.

The aim of this study was to investigate, using a technical scale unit, the individual and sequential effects of 2

stirring durations, 2 smoothing temperatures, and 2 cooling systems on syneresis, apparent viscosity, firmness

and consistency of nonfat stirred yogurts.

37

2.4. Materials and methods

2.4.1. Milk ingredients

Pasteurized skim milk (Laiterie Chalifoux Inc., Sorel-Tracy, QC, Canada) was used to produce the nonfat

yogurts. Low-heat skim milk powder (Quadra Chimie Ltée., Vaudreuil-Dorion, QC, Canada), whey protein

concentrate (Agropur, St-Hyacinthe, QC, Canada), and lactose (Quadra Chimie Ltée.) were also used to

standardize the composition of yogurt milk. The composition of each ingredient is presented in Table 2.1.

Table 2.1. Composition of the ingredients used to standardize yogurt milk.

Ingredient2 Components (%)1

Total N NPN Casein Whey protein TS Fat

Skim milk3 3.0 ± 0.1 0.4 ± 0.1 2.0 ± 0.1 0.6 ± 0.02 8.4 ± 0.2 0.15 ± 0.05

SMP 36.3 0.7 28.3 7.3 97.6 0.005

WPC 34 34.1 3.4 0.0 30.7 97.4 0.01

Lactose 0.0 0.0 0.0 0.0 98.9 0.0

Starter 4.4 0.09 3.4 0.9 11.7 0.001

1Total N, total nitrogen; NPN, non-protein nitrogen; TS, total solids. 2SMP = low-heat skim milk powder; WPC 34 = 34% whey protein concentrate. 3The values for skim milk are the averages of the values measured with an FT 120 infrared analyzer (Foss North

America, Eden Prairie, MN) in the milk used for all batches.

2.4.2. Bacterial strains, starter and culture medium

A non-ropy freeze-dried commercial culture containing a mixture of the lactic acid bacteria Streptococcus

thermophilus and Lactobacillus delbrueckii ssp. bulgaricus (Yo-Dolce; Biena, St-Hyacinthe, QC, Canada) was

used to prepare the starter. The composition of the starter is presented in Table 2.1. On the day before yogurt

production, the starter was prepared using reconstituted milk that was made from 12 g of skim milk powder per

100 g of Millipore water (Milli-Q Water System, Fisher Scientific, Nepean, ON, Canada) and agitated for 10 min

on a hot plate at 40°C. The reconstituted milk was sterilized at 110°C for 6 min and then cooled to 41°C,

inoculated with the bacterial culture at a rate of 1 g/L, and incubated at 41°C until the pH reached 4.7. On

average, the incubation time was 311 ± 6 min for all the yogurt batches. Once the target pH was reached, the

starter was stored at 4°C until yogurt production. A sample was taken to determine the population of S.

thermophilus and L. bulgaricus.

38

2.4.3. Yogurt production

Skim milk was standardized to 0% fat, 4% total protein (with a casein-to-whey-protein ratio of 2.8), and 14% total

solids by adding the various ingredients presented in Table 2.1. Skim milk powder was added mainly to adjust

the casein content, and the whey protein concentrate to adjust the whey protein content. Lactose was added to

standardize the yogurt milk at 14% total solids to minimize the variation on the rheological properties that could

be induced by different milk solid contents.

The yogurt milk was rehydrated for 5 min by using a pump (FM-O/115; Alfa-Laval, Lund, Sweden) in a closed-

loop system and was then transferred into the supply yogurt vat for the pasteurizer (plate pasteurizer, 2000 L/h;

Alfa Laval) and preheating to 60°C by the circulation of steam-heated water. Afterward the milk mixture was

homogenized in 2 stages, the first at 13.80 MPa and the second at 3.45 MPa (homogenizer, 500–2000 L/h; Alfa

Laval). The homogenized milk was then heated to 94.5°C for 5 min in another heating section of the plate

pasteurizer and then cooled to 40°C when the yogurt milk passed through the regeneration section. To prevent

dilution of the yogurt milk by residual water, a conductivity meter (Henkel, LM03; Alfa Laval) was installed at the

outlet of the pasteurization system. When the conductivity meter reading was ˃ 90 mS/cm (corresponding to the

conductivity of nonfat milk at 40 °C), the yogurt milk was poured into three 30-L yogurt vats, each with a cone-

shaped spout. The yogurt vat had been treated beforehand with 12 ppm chlorine and rinsed thoroughly with

water. The yogurt vats were placed into a yogurt incubator (Magelis; Schneider Electric, Brossard, QC, Canada)

at 40°C. Every hour, each yogurt vat was inoculated with the active starter at a rate of 1.5% (vol/vol) and its

composition was considered in the standardization of yogurt milk (Table 2.1). The pH was measured (portable

pH meter, model HI 99161; Hanna Instruments, Laval, QC, Canada) every hour, and the yogurt vats were taken

out of the incubator when the pH reached 4.7. The acidification curve pattern was similar for all fermentations

and the incubation time averaged 231 ± 10 minutes.

2.4.4. Technical scale unit

A technical scale unit was developed in order to simulate industrial stirring conditions and understand how the

various operations affect the rheological properties of stirred yogurt (Figure 2.1). The stirring operation in the

yogurt vat was performed using a stainless steel helical blade mixer (Penta KB power drive, NEMA-4X/IP-65;

Baldor, Fort Smith, AR) (Tamime and Robinson, 1999) designed specifically for a 30 L cone-shaped spout yogurt

vat (50.8 × 40.6 cm). In addition, removable baffles (47.0 × 2.5 cm), installed at a 45° angle to the direction of

flow to thoroughly break up the gel, were operated only during the first 30 s of mixing. A positive displacement

pump (Seco DANA, model 210; Bronco Industries, Delta, BC, Canada) used to circulate the yogurt was

monitored using a through straight, cylindrical pipes (3.4 cm in diameter). A digital pressure gauge (Distribution

Qualtech, St-Hyacinthe, QC, Canada) installed just downstream of the pump was used to measure the pressure

in the pipes. A bidirectional valve was also installed to direct the yogurt to either a 4.3 m tubular heat exchanger

39

(THX; PG7757/84, Sepak Industries Pty Ltd, Sydney, Australia) or a 3.4 L plate heat exchanger (PHX, type A3-

HBM; Alfa Laval). The 2 heat exchangers were connected in a counterflow configuration to a cold water system

to lower the temperature of the yogurt from 40°C to 20°C. The temperature data logger (OM-DAQPRO- 5300;

Omega Engineering, Stamford, CT) connected to thermocouples (Type K) was installed in the yogurt pipe in

front of and after the cooling system.

Figure 2.1. Description of the 5 sample collection points in configurations 1 and 2

of the technical scale unit.

Preliminary testing showed that the cooling water should be at 20°C for the PHX and 14°C for the THX so that

the stirred yogurt comes out of the technical scale unit at 20°C. The smoothing operation was done using a filter

nozzle, an efficient and inexpensive tool. Smoothing was performed at 38°C or 20°C with a 425 µm filter nozzle

(#40 sieve, surface area of 31 cm2) installed upstream (38°C) or downstream (20°C) of the cooling system. Pre-

smoothing was performed with a 1.4 mm filter nozzle (#14 sieve, surface area of 37 cm2) positioned upstream

of the cooling system when the smoothing operation was performed at 20°C. The filter was cleaned between

the passage of each production of yogurt to prevent blocking or clogging. Sampling valves were installed at

critical points on the technical scale unit to allow quantification of the individual effect of each operation on the

rheological properties of the yogurts (Figure 2.1). Valves were placed at a 45 ° angle to minimize the mechanical

stress during sampling and were opened only once to fill containers.

Technical scale unit Sample

( ) Location Operations

Configuration 1 1 Below the yogurt vat,

before stirring YV

2 After stirring ST

3 After pumping ( ) PU

4 After smoothing SM38

5 After cooling CO

Configuration 2 1 Below the yogurt vat,

before stirring YV

2 After stirring ST

3 After pumping and

pre-smoothing PU+PSM

4 After cooling CO

5 After smoothing SM20

Smoothing

Cooling

Pre-smoothing Smoothing

Cooling

40

2.4.5. Operation of the technical scale unit and collection of yogurt samples

The technical scale unit was used in one of two configurations, depending on whether the smoothing filter nozzle

was placed upstream or downstream of the cooling system (Figure 2.1). For both configurations, the first 2

samples were collected in the same way. The first sample was completely collected when the pH reached 4.7,

with a 2 L sample taken downstream of the fermentation yogurt vat (YV). This 2 L sample was distributed into

175 mL containers to allow analysis of the gel properties before the yogurt was stirred (sample collection point

1, Figure 2.1). The yogurt vat was then connected to the technical scale unit and the mixer and baffles were

placed into the yogurt vat for stirring at a mixing speed of 30 rpm for the desired time: 5 min (St5) or 10 min

(St10). After 30 s, the baffles were removed, and after 5 or 10 min of stirring, the mixing speed was reduced to

and maintained at 15 rpm. After the stirring step, the yogurt temperature averaged 37.8 ± 0.1°C. The yogurt was

then pumped into the piping of the technical scale unit. To determine the effect of 5 min or 10 min of stirring in

the yogurt vat, a second sample (2 L) was collected from a valve installed just in front of the pump (sample

collection point 2, Figure 2.1). After that, three other samples were taken for the different configuration, as

described below.

Configuration 1

In the sequence of operations for configuration 1 (Figure 2.1), smoothing occured before the cooling system and

was therefore performed at a temperature of about 38°C (SM38). Yogurt samples were collected directly into

175 mL containers through valves installed upstream and downstream of the smoothing filter nozzle (sample

collection points 3 and 4). These samples were designed to differentiate the effect of pumping (PU) and

smoothing (SM38) before cooling (CO). The yogurt was subsequently directed either to the PHX or the THX for

cooling to 20°C, and stirred yogurt samples were collected (sample collection point 5).

Configuration 2

The sequence of operations for configuration 2 (Figure 2.1) consisted of a pre-smoothing through a filter nozzle,

cooling, and then smoothing at 20°C (SM20). Yogurt samples were therefore taken only downstream of the pre-

smoothing filter nozzle (sample collection point 3) but upstream of the cooling system, to assess the combined

effect of pumping and pre-smoothing (PU+PSM). The yogurt was then directed into one of the two cooling

systems (PHX or THX), and samples were taken through a valve installed just after the cooling system but in

front of the smoothing nozzle (sample collection point 4), to isolate the effect of CO. After smoothing, stirred

yogurt samples were taken (sample collection point 5) to isolate the effect of smoothing at 20°C (SM20). All the

yogurt samples taken from both configurations were immediately stored in a cold room at 4°C for 1 day to

determine the individual and sequential impact of the operations.

41

The technical scale unit was therefore used to investigate 2 stirring durations (St5 and St10), 2 smoothing

temperatures (SM38 and SM20), and 2 cooling systems (PHX and THX), resulting in 8 different sequential

combinations.

2.4.6. Analysis of yogurts

The yogurt samples taken at points 1 to 4 (Figure 2.1, configurations 1 and 2) were used for the following

analyses after 1 d of storage at 4°C: syneresis, firmness, apparent viscosity, and Bostwick consistency. The

yogurt samples taken at point 5 (Figure 2.1, configurations 1 and 2) were used to perform analyses described

above and to determine changes in pH, titratable acidity, lactic acid bacteria count, and flow through a

Posthumus funnel after 1 d of storage at 4 °C.

Analytical Methods

For every day of yogurt production, fresh skim milk was analyzed with an FT120 infrared analyzer (Foss North

America, Eden Prairie, MN) to determine the concentrations of total nitrogen, caseins, whey proteins, fat, and

total solids. For ingredients and yogurt milks, fat contents were determined by the official Rose-Gottlieb method

(AOAC International, 2000) (Method 989.05) with a Mojonnier extraction flask; total solids contents by an official

standard method (AOAC, 1990) (Method 990.20); and total nitrogen, non-protein nitrogen, and non-casein

nitrogen contents by a macro-Kjeldahl method (AOAC International, 2000) (Method 991.20, Tecator Kjeltec,

Höganäs, Sweden). Nitrogen components were prepared as described by Gentès et al. (2013). The composition

of yogurt milks was determined before heat treatment. The pH of the yogurts were measured during storage

using official standard methods (AOAC International, 2000) (Method 981.12).

Microbiological Counts

The samples were prepared using the official method (ISO-IDF, 2003; ISO 7889/IDF 117). For counts, M17 agar

medium supplemented with lactose at 0.5% (Difco, Sparks, MD) was used for streptococci, and MRS (Difco)

acidified with glacial acetic acid (99.7%; Laboratoire MAT, Montreal, QC, Canada) at 0.2% (vol/vol) for

lactobacilli. The plates were incubated under anaerobic conditions at 37°C for 48 h.

Physical and Rheological Properties

Syneresis was evaluated using a centrifugation method (Everett and McLeod, 2005), which involved collecting

25 g of yogurt with a yogurt sampler and placing the sample in a 50 mL tube (Sarstedt, Saint-Léonard, QC,

Canada). Centrifugation (Sorvall ST40R centrifuge, TX-750 rotor; Thermo Scientific, ON, Canada) was

performed at 210 × g for 20 min at 4°C, and the supernatant (i.e., whey) was removed by inversion and weighed.

Duplicates were carried out for each yogurt. Syneresis was calculated using Equation 2.1, as follows:

42

Equation 2.1. Syneresis

𝑆𝑦𝑛𝑒𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠 (%) = 𝑆𝑢𝑝𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑎𝑛𝑡 𝑐𝑜𝑙𝑙𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 (𝑔)

𝑌𝑜𝑔𝑢𝑟𝑡 𝑎𝑛𝑎𝑙𝑦𝑧𝑒𝑑 (25 𝑔) × 100

Firmness was measured using the method of Hess et al. (1997) using a TA-XT2 texture analyzer (Texture

Technologies Corporation, Scarsdale, NY) to determine the penetration force of a 25 × 35 mm cylindrical probe

with a 5 kg load cell (Equation 2.2). The penetration speed was 1.0 mm/s, and the penetration depth was 10 mm.

The value represents the mean of 5 measurements performed at 4°C for each yogurt.

Equation 2.2. Firmness

𝐹𝑖𝑟𝑚𝑛𝑒𝑠𝑠 (𝑁

𝑚2) =𝑀𝑎𝑥𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑝𝑒𝑛𝑒𝑡𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑓𝑜𝑟𝑐𝑒 (𝑁)

𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑒 (4.91 × 10−4 𝑚2)

Apparent viscosity was determined by analysis with a rheometer (Physica MCR301 rheometer; Anton Paar

GmbH, Ostfildern, Germany) using a concentric cylinder measuring system (model CC-27 SN23489, 26.66 mm

in diameter; Anton Paar GmbH). Using a yogurt sampler, 21 g of yogurt was carefully collected, weighed, and

placed in the concentric cylinder of the rheometer (model CC-27, 28.92 mm in diameter; Anton Paar GmbH).

The samples were maintained at 4°C by the rheometer’s Peltier temperature control system (model C-PTD200;

Anton Paar GmbH). The samples were allowed to stand for 5 min before the analyses began; then 20 apparent

viscosity values were measured and recorded (Physica RheoPlus software; Anton Paar GmbH) at intervals of

5 s−1 to create a range of shear rates from 0 to 100 s−1. Apparent viscosity at a shear rate of 10.5 s−1 was used

for comparison. These analyses were conducted only once at 4 °C for each yogurt.

Consistency was determined with a Bostwick consistometer (CSC Scientific Co., Fisher Scientific, Nepean, ON,

Canada) to evaluate the resistance to flow of the yogurts by the ASTM standard method (ASTM, 2013; Standard

F1080-93). Flow on an inclined plane is due to the effect of the gravitational force on the product (Mccarthy and

Mccarthy, 2009). The flow distance depends on the viscosity but also on the elastic properties and adherence

of the product to the surface of the consistometer (Monnet et al., 2008). The spring-loaded gate was first closed

so that the reservoir could be filled to the upper limit (75 mL), and then the gate was opened, instantaneously

releasing the yogurt. The distance (in cm) that the yogurts travelled after 30 s was recorded. Triplicates were

performed for each of the yogurts under analysis. The smaller the flow distance was, the higher the consistency

of the yogurt (McCarthy and Seymour, 1993). The analyses with the Bostwick consistometer were carried out

inside a refrigerator (VWR International, Mont-Royal, QC, Canada) at 4°C.

43

Flow through a Posthumus funnel (Posthumus, 1954) with standard geometry (Kutter et al., 2011) was

determined using 300 g of yogurt. The flow time for 280 g of yogurt was recorded as a function of mass using a

balance (model P-2002, Pinnacle series; Denver Instrument, Mississauga, ON, Canada) connected to a data

acquisition system. The yogurt flowed by gravity, and the flow time varied depending on the effect of the shear

stresses exerted by the different sections of the funnel (Monnet et al., 2008). Duplicates were performed for

each sample of yogurts. The analyses with the Posthumus funnel were carried out inside a refrigerator at 4°C

(VWR International).

2.5.7. Determination of contribution of each operation

The contribution of each operation during the passage of the yogurt into the technical scale unit was determined

by calculating the differences in properties (syneresis, viscosity, firmness, and consistency) from one operation

to the next in relation to the total differences measured between the first and fifth sample collections. The values

were reported as percentages. Equation 2.3 shows an example calculation of the percent contribution of stirring

in the yogurt vat to the development of a property value (PV). These calculations were performed for the three

replicates of all stirred yogurt.

Equation 2.3. Contribution of stirring in the yogurt vat (%)

𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑜𝑓 𝑠𝑡𝑖𝑟𝑟𝑖𝑛𝑔 (%) = 𝑃𝑉 𝑎𝑓𝑡𝑒𝑟 𝑠𝑡𝑖𝑟𝑟𝑖𝑛𝑔 − 𝑃𝑉 𝑏𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝑠𝑡𝑖𝑟𝑟𝑖𝑛𝑔

𝑃𝑉 𝑎𝑡 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 5 − 𝑃𝑉 𝑎𝑡 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 1 × 100

2.5.8. Experimental designs and statistical analyses

The 8 combinations of operating parameters (2 stirring durations, 2 smoothing temperatures, and 2 cooling

systems) were randomized and repeated three times. A multivariate ANOVA (MANOVA) statistical design was

used with the 2 stirring durations, 2 smoothing temperatures, and 2 cooling systems as the main factor and the

5 operations as the subplot factor. This design was used to determine the individual effects of the operations

performed in each configuration as presented in Figure 2.1. A split-plot design was used with the 8 combinations

of operating parameters as the main factor and the operations (stirring, pumping, smoothing and cooling) as the

subplot factor; however, the raw values were replaced by the percentage contributions. This design was used

to determine the contribution of each operation to the total change in properties during the passage of the yogurt

into the technical scale unit used in each configuration. Significant differences were tested at P ≤ 0.05. The

statistical analyses were carried out with the GLM (general linear model) procedure in the SAS software (SAS

Server Interface, version 2.5.14; SAS Institute Inc., Cary, NC).

44

2.5. Results

2.5.1. Composition of yogurt milk

All yogurts had the same composition (fat: 0.17 ± 0.03%, total solids: 14.0 ± 0.1%, true proteins: 4.2 ± 0.1%,

caseins: 3.10 ± 0.02, whey proteins: 1.11 ± 0.03 and casein to whey protein ratio: 2.79 ± 0.03).

2.5.2. Evolution of pH and bacterial populations

After stirring in the yogurt vat, the pH of all yogurts changed from 4.70 ± 0.01 to 4.61 ± 0.01. After the smoothing,

cooling, and packing operations, the pH of all yogurts decreased to 4.51 ± 0.01, and after 24 h of storage, the

pH of all yogurts sampled dropped to 4.36 ± 0.01 due to post-acidification by lactic acid bacteria as described

by Beal et al. (1999). Lactobacilli and streptococci populations were, respectively, 8.29 ± 0.05 and 8.47 ± 0.02

Log UFC/mL in all yogurts.

2.5.3. Changes in syneresis during the process

Figure 2.2 presents the changes in syneresis of yogurt sampled after each individual operation according to

configuration (Figure 2.2A: configuration 1; Figure 2B: configuration 2) used for the technical scale unit.

Unexpectedly, a significant effect (P ≤ 0.05) of the configuration was observed for yogurt taken before the stirring

and analysed after 1 day (YV). However, syneresis values for the samples taken in YV were 28 % ± 1% for the

first configuration and 32% ± 1% for the second configuration. During the operations, a decrease in syneresis

was observed for both configurations (Figure 2.2). No significant impact (P > 0.05) was observed for the stirring

duration (St5 or St10). For both configurations, a significant difference (P ≤ 0.05) was observed between PHX

and THX after the pumping (PU and PU+PSM) operation (Figure 2.2). Syneresis was lower if the sequence of

operations included PHX. However, if syneresis decreased after the stirring step, pumping did not really change

the syneresis value except in configuration 1, where syneresis increased slightly after the pumping step (PU:

Figure 2.2A). After the smoothing (SM38 or SM20) and cooling operations, yogurt syneresis decreased and

syneresis values were similar in both configurations even if these operations were performed in a different order.

At the end of the process, syneresis was lower in yogurts cooled with PHX (Figure 2.2AB).

When the contribution of each operation to the total change in syneresis was expressed as a percentage (Annex

B, Figure B.1), stirring operation contributed significantly to reduce syneresis in both configurations. The

contribution of both cooling systems (PHX and THX) in syneresis was statistically similar. However, the

contribution of cooling system to reduce syneresis was higher when smoothing was carried out at 38°C

(configuration 1) than at 20°C (configuration 2).

45

Figure 2.2. Syneresis values obtained for the yogurts stirred with (A) configuration 1 or (B)

configuration 2 of the technical scale unit depending on the cooling system used (plate (PHX) or

tubular (THX) heat exchanger).

Operations were as follows: YV = before stirring in the yogurt vat; ST = after stirring, PU = after pumping or

PU+PSM = after pumping and pre-smoothing; SM38 = after smoothing at 38°C or SM20 = after smoothing at

20°C; CO = after cooling with PHX or THX. Syneresis values for ST are the average of 5 and 10 minutes of

stirring. The error bars represent the standard error of the means. Significant differences between configuration

(panel A vs B) are identified by an asterisk (*).

2.5.4. Changes in viscosity during the process

The changes in apparent viscosity of yogurts sampled after each operation and analysed after 1 day are

presented in Figure 2.3 according to the configuration used for the technical scale; that is, configuration 1 (Figure

2.3A) or 2 (Figure 2.3B). No difference (P > 0.05) was observed between yogurt samples taken before the stirring

in the yogurt vat. No significant impact (P > 0.05) of the stirring duration (St5 or St10) or cooling system (PHX or

THX) was observed (Figure 2.3). A significant effect (P ≤ 0.05) of the configuration was observed for yogurt

samples taken after smoothing at 38°C (Figure 2.3A) and after the cooling operation of configuration 2 (Figure

2.3B). Apparent viscosity increased continuously with configuration 1 (Figure 2.3A) but decreased after cooling

operations with configuration 2 (Figure 2.3B). Nevertheless, no significant difference in viscosity was observed

between the yogurt samples taken at the end of the process.

The contribution of each operation to the total change in viscosity expressed as a percentage (Annex B, Figure

B.2) shows that stirring operation in both configurations contributed similarly to increase viscosity, whereas PU

(configuration 1) contributed significantly more to increase viscosity than PU+PSM (configuration 2). The

contribution of both cooling system (PHX and THX) in viscosity was statistically similar. Smoothing made a

greater contribution to increase viscosity when it was performed at 20°C after the cooling (configuration 2) than

at 38°C before cooling (configuration 1).

46

Figure 2.3. Viscosity values obtained for the yogurts stirred with (A) configuration 1 or (B)








2.5.5. Changes in firmness during the process

The firmness values of yogurt sample taken after each operation and analysed after 1 day of storage are

presented in Figure 2.4 according to the configuration used for the technical scale unit 1 (Figure 2.4A:

configuration 1 or Figure 2.4B: configuration 2). No difference (P > 0.05) was observed between yogurt samples

taken before stirring (YV). Stirring duration (St5 and St10) and pumping operations (PU and PU+PSM) did not

have a significant effect on firmness (P > 0.05), but the configuration was found to have a significant effect

(P ≤ 0.05) for the last two operations performed. For both configurations, firmness decreased continuously after

each operation except after the smoothing step (SM38 and SM20), which increased firmness. This increase in

firmness was observed especially in configuration 1 (Figure 2.4A) when SM38 was performed before cooling

system. In addition, a significant effect (P ≤ 0.05) of the type of cooling system (PHX or THX) was observed

(Figure 2.4). At the end of the process, the firmness of yogurts was greater when THX was used and even higher

when this system was used with configuration 1.

The contribution of each operation to the total change in firmness expressed as a percentage (Annex B, Figure

B.3) indicates that stirring, pumping and cooling operations in both configurations contributed significantly to

decrease firmness, whereas a smoothing step, especially at 38°C, contributed to increase the firmness. The

contribution of PHX and THX cooling system in viscosity was statistically similar.

47

Figure 2.4. Firmness values obtained for the yogurts stirred with (A) configuration 1 or (B)








2.5.6. Changes in distance traveled in the Bostwick consistometer during the

process

Figure 2.5 presents the changes in the distances travelled in the Bostwick consistometer for the yogurt samples

collected after each operation for configuration 1 (Figure 2.5A) or 2 (Figure 2.5B) of the technical scale unit used

and analysed after 1 day. No difference (P > 0.05) was observed between yogurt samples taken before the

stirring (YV). Stirring duration (St5 or St10) and pumping operations (PU and PU+PSM) did not significantly

affect (P > 0.05) the distance measured with the Bostwick consistometer. However, a significant effect (P ≤ 0.05)

of the configuration was observed for the last two operations performed. The distance travelled by yogurts

increased gradually during the different operations in both configurations, indicating a decrease in consistency

(Figure 2.5). For both configurations, cooling increased the distance travelled, especially when cooling was

performed before the smoothing step (Figure 2.5B). A significant effect (P ≤ 0.05) of the cooling system (PHX

or THX) was observed at the end of the process (Figure 2.5). In each configuration, the distance travelled was

longer for the yogurts cooled with PHX than THX and even greater when configuration 2 was used.

The contribution of each operation to the total change in the distances travelled in the Bostwick consistometer

expressed as a percentage (Annex B, Figure B.4) indicates that, for both configurations, stirring and pumping

operations contributed similarly to increase the distance travelled. The contribution of both cooling systems (PHX

48

and THX) in distance travelled was statistically similar. The smoothing step decreased the distance travelled

whereas the cooling step increased it. However, the contribution of smoothing and cooling steps was smaller

when smoothing was performed at 38°C (configuration 1) than when smoothing was carried out at 20°C

(configuration 2).

Figure 2.5. Values for distance travelled in the Bostwick consistometer obtained for the yogurts stirred

with (A) configuration 1 or (B) configuration 2 of the technical scale unit depending on the cooling

system used (plate (PHX) or tubular (THX) heat exchanger).






2.6. Discussion

During processing of stirred yogurt, gel is broken into particles of different sizes, which are dispersed in the whey

(Zoon, 2003). Lucey (2004) observed that bonds between proteins are restored, allowing the gel network to build

up quickly after potting. We expected that each unit operations would have a different effect, as discussed in the

following section.

2.6.1. Effect of unit operations on the properties of yogurt

Stirring

After fermentation, the yogurt gel was stirred for 5 and 10 min at 30 rpm. No difference was observed between

stirred yogurts. Little information is available in the literature on the effect of different stirring durations on the

properties of stirred yogurt. Chandan and O’Rell (2006) explained that stirring should not be too intense or too

49

long but no details about stirring speed or duration were described. The stirring duration and intensity used in

this study may not have been high enough to observe significant differences.

Pumping

The pumping step used with or without the pre-smoothing nozzle had very little effect on syneresis, firmness,

and consistency of yogurts sampled after this step and analysed after 1 day of storage. The use of a low-rotation

positive pump producing low pressure at the pump outlet could explain why the effect on gel properties was

small. Few results are reported in the literature on the effect of the pumping operation on viscosity. Senge and

Blochwitz (2009) obtained a decrease in viscosity after the pumping operation. However, they used a high-

rotation pump creating a higher pressure (5.0 bars or 500 kPa) and consequently higher mechanical stress than

the one used in this study (0.2 bars or 20 kPa) which may explain the lower viscosity (Yoon and Mccarthy, 2002;

Maingonnat et al., 2005; Jaros et al., 2007; Abu-Jdayil et al., 2013).

The type of heat exchanger (PHX or THX) affected syneresis, with lower values for PHX. This could be explained

by higher pressure values after the pump when PHX was used compared the THX system (27.6 and 13.8 kPa)

causing higher mechanical stress (Senge and Blochwitz, 2009). This would increase the pressure drop in the

system, which creates a loss of energy due to the higher friction of the fluid between the plates (O’Donnell and

Butler, 2002). This could affect the protein network, making it more homogeneous and improving whey retention

(Puvanenthiran et al., 2002).

Smoothing

The smoothing step creates a high mechanical stress that translates into a loss of gel structure and modification

of the rheological properties of yogurts (Rasmussen et al., 2007; Zhang et al., 2016). The use of a filter nozzle

reduces the size of gel particles and increases their aggregation level after packaging (Rasmussen et al., 2007;

Mokoonlall et al., 2016). Gel particle aggregation results in a compact, homogeneous, and potentially more

resistant network to mechanical stress (Puvanenthiran et al., 2002; Aichinger et al., 2003; Amatayakul et al.,

2006). This is consistent with the increase in viscosity, firmness and consistency as well as the decrease of

syneresis observed for both smoothing temperatures (SM38 or SM20) in this study.

Cooling

This step aims to reduce starter post-acidification and improve yogurt textural properties (Tamime and Robinson,

1999; Lucey, 2004). Syneresis, consistency, and firmness were lower for yogurt cooled with the PHX. However,

the type of cooling system (PHX or THX) used did not affect the viscosity values. It should be noted that the

rebodying occurring during the first hours of storage could have masked the differences between yogurts cooled

with PHX and THX systems (Renan et al., 2008b). The PHX system cooled the yogurt quickly and uniformly but

induced a greater mechanical stress than the THX system (approximately 2-fold greater) (Afonso et al., 2003;

50

Fernandes et al., 2005; Maingonnat et al., 2005; Senge and Blochwitz, 2009). Mokoonlall et al. (2016) explained

that the higher mechanical stress is caused by a higher flow rate and large angles between plates. The higher

mechanical stress could be associated with smaller gel particle. Lorenzen et al. (2002) and Aichinger et al.

(2003) observed that the presence of smaller pores in the yogurt network would reduce whey mobility and

syneresis as observed for yogurts cooled with the plate system.

2.6.2. Contribution of individual and sequential operations

Comparison of properties of yogurt samples taken immediately after each operation (but analyzed after 1 day of

storage) with the final yogurt allowed estimating not only the contribution of individual operation but also the

effect of sequential operations. When using the technical scale unit, the effect of each operation was dependent

on the previous processing steps.

The stirring step in the yogurt vat (St5 or St10) made a major contribution mainly to the water retention properties

of the final product followed by an effect of configuration. As mentioned previously, unit operations contributing

to a homogeneous network contribute to improve water retention (Puvanenthiran et al., 2002). Of note, syneresis

at the end of the process was not significantly affected by configuration. In general, the pumping step (PU or

PU+PSM) made the smallest contribution to the rheological and physical properties of the yogurts. The

smoothing and cooling steps each made an important contributions, which depends importantly on the sequence

of operations (configuration 1 or 2). Smoothing at a lower temperature (20°C; configuration 2) had a greater

effect on viscosity, consistency and syneresis values than smoothing at 38°C (configuration 1). These results

are in agreement with the semiquantitative analysis reported in the review by Mokoonlall et al. (2016), showing

that mechanical treatment occurring during yogurt processing affected viscosity according to treatment intensity.

Tamime and Robinson (2007) explained that smoothing the curd near fermentation temperature requires lower

pressure than smoothing a cooled gel. Consequently, the difference in pressure may result in different particle

sizes and gel properties (Cayot et al., 2003; Rasmussen et al., 2007; Mokoonlall et al., 2016). Despite the

different contribution of smoothing and cooling steps in each configuration, the final yogurts had similar syneresis

and viscosity but different firmness and consistency, showing the complexity at the interplay between factors

optimizing gel properties and the effect of processing. Our experimental design did not allow us to gain

knowledge on the rebodying process, and differences between configurations may have been hidden because

all measurements were performed one day after manufacture. In this study, we did not evaluate milk

standardisation, which may also influence the effect of individual and sequential unit operations on yogurt

properties. Yogurt making relies on an equilibrium between factors involved in gel formation (e.g., milk

composition, starters) and the processing steps to reach optimal or desired properties to meet consumer’s

preferences.

51

2.7. Conclusions

This investigation of the individual effects of stirring in the yogurt vat, smoothing and cooling demonstrated that

the sequence of operations (smoothing before or after cooling) modifies the rheological properties (viscosity,

firmness, and consistency) of nonfat yogurt processed in a technical scale unit. In general, syneresis, firmness,

and consistency decreased and viscosity increased after each of the operations performed in the unit. Compared

with stirring and pumping, smoothing and cooling had the highest individual contribution on physical and

rheological properties of the yogurts. Gel properties are known to evolve during storage and should be

investigated in a future study. The use of a technical scale unit demonstrated that the rheological and physical

properties of nonfat stirred yogurt depend on the sequence and combination of the stirring, smoothing, and

cooling parameters. The technical scale unit used in this study could be adapted with different types of pump

and smoothing devices. Additional work is planned to analyze stirred yogurt microstructure (size and morphology

of gel particles) to better understand the relationship between gel structure and functional properties.

2.8. Acknowledgments

This study was jointly funded by the research programs of the Fonds de Recherche du Québec et Nature et

Technologies (Quebec, QC, Canada), Novalait Inc. (Quebec, QC, Canada), and the Ministère de l’Agriculture,

des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec (MAPAQ; Quebec, QC, Canada). The authors would also like to

thank Gaétan Bélanger, Louis-Philippe Desmarchais, and Stefan Grabowski (St-Hyacinthe Research and

Development Centre, St-Hyacinthe, QC, Canada) for their technical assistance in the production of yogurts at

the technical scale and Annie Caron and Sophie Turcot (St-Hyacinthe Research and Development Centre, St-

Hyacinthe, QC, Canada) for their technical assistance with the analyses.

52

Chapitre 3. Effets des opérations de brassage, dans

les yogourts sans gras, sur les changements des

propriétés physiques et rhéologiques pendant

l’entreposage.

3.1. Résumé

Les propriétés rhéologiques et physiques du yogourt brassé dépendent de plusieurs paramètres, incluant le

stress mécanique causé par les conditions de brassage, de lissage et de refroidissement (durée, intensité ou

température). Toutefois, la littérature rapporte peu d’informations sur l’effet du stress mécanique provoqué par

toutes les opérations de brassage sur le changement des propriétés du yogourt pendant l’entreposage. Le but

de cette étude était de déterminer, en utilisant un système de brassage technique, les effets combinés du

brassage dans la cuve de yogourt, du lissage, et du refroidissement sur les changements des propriétés

rhéologiques pendant l’entreposage à 4 °C d’un yogourt sans gras. Le yogourt a été standardisé à 14 % de

solides totaux, 0 % de matières grasses et 4 % de protéines et a été brassé avec un système de brassage

technique en utilisant 2 durées de brassage [5 min (St5) or 10 min (St10)], 2 systèmes de refroidissement

[échangeur de chaleur à plaques (PHX) ou tubulaire (THX)], et 2 températures de lissage [38 °C pour les

yogourts lissés avant le refroidissement (Sm38) ou 20 °C pour les yogourts lissés après le refroidissement

(Sm20)]. Tous les yogourts ont été entreposés pendant 22 jours à 4 °C. L’effet combiné des opérations de

brassage sur les changements de synérèse, de viscosité apparente, de fermeté, de consistance et de temps

d’écoulement ont été déterminés. Pendant l’entreposage, la post-acidification implique la restructuration du

réseau protéique ce qui s’est traduit par une augmentation de toutes les propriétés à l’exception de la synérèse,

qui a diminué. Les opérations de brassage, de lissage et de refroidissement du yogourt n’ont pas modifié

l’évolution de la synérèse pendant l’entreposage, mais ont affecté l’évolution du temps d’écoulement, de la

viscosité, de la consistance et de la fermeté. Après 13 jours d’entreposage, le temps d’écoulement était plus

élevé pour le yogourt lissé à 38 °C, alors que la viscosité et la consistance étaient plus élevées pour le yogourt

refroidi avec le système THX. La fermeté était la propriété la plus affectée par les opérations combinées de

brassage pendant l’entreposage. Après 22 jours d’entreposage, le yogourt brassé avec la combinaison St10 et

THX avait une fermeté plus faible lorsqu’il était lissé à 38 °C plutôt qu’à 20 °C. De plus, la fermeté était modifiée

par la durée de brassage lorsque THX était utilisé pour refroidir le yogourt, et cet effet dépendait de la

température de lissage. Le yogourt brassé avec Sm38 et THX avait une fermeté plus faible quand St10 était

utilisé plutôt que St5, mais l’effet opposé de la durée de brassage a été observé pour le yogourt brassé avec

THX et Sm20. Le système de brassage technique a donc été efficace pour quantifier les effets combinés du

brassage, du lissage, et du refroidissement sur les changements des propriétés pendant l’entreposage du

53

yogourt. Cette étude confirme aussi que la restructuration du yogourt brassé dépend du stress mécanique qui

se produit pendant le procédé de brassage.

Mots-clés : yogourt brassé, système de brassage technique, entreposage, propriété rhéologique, restructuration

3.2. Abstract

The rheological and physical properties of stirred yogurt depend on several parameters, including the

mechanical stress caused by stirring, smoothing, and cooling conditions (duration, intensity, or temperature).

However, the literature reports little information about the effects of the mechanical stress from all the stirring

operations on changes in yogurt properties during storage. The aim of this study was to determine, by means of

a technical scale unit, the combined effects of stirring in the yogurt vat, smoothing, and cooling on changes in

the rheological properties of nonfat yogurt during storage at 4°C. The yogurt was standardized to 14% total

solids, 0% fat, and 4% protein and was stirred with a technical scale unit using 2 stirring durations [5 min (St5)

or 10 min (St10)], 2 types of cooling systems [plate (PHX) or tubular (THX) heat exchanger], and 2 smoothing

temperatures [38°C for yogurts smoothed before cooling (Sm38) or 20°C for yogurts smoothed after cooling

(Sm20)]. All the yogurts were stored for 22 d at 4°C. The combined effect of the stirring operations on changes

in syneresis, apparent viscosity, firmness, consistency, and flow time was determined. During storage, post-

acidification involves restructuring of the protein network that results in an increase in all properties except

syneresis, which decreases. The combined stirring operations did not modify changes in syneresis during yogurt

storage but did affect flow time, viscosity, consistency, and firmness. After 13 d of storage, flow time was higher

for yogurt smoothed at 38°C, while viscosity and consistency were higher for yogurt cooled with THX. Firmness

was the property most affected by the combined stirring operations during storage. After 22 d, yogurt stirred with

a combination of St10 and THX had lower firmness when smoothed at 38°C instead of 20°C. In addition,

firmness was modified by stirring duration when THX was used to cool yogurt, and this effect depended on the

smoothing temperature. Yogurt stirred with Sm38 and THX had lower firmness when St10 was used instead of

St5, but the opposite effect of stirring duration was observed for yogurt stirred with THX and Sm20. The technical

scale unit was therefore effective for quantifying the combined effects of stirring, smoothing, and cooling on

changes in yogurt properties during storage. This study also confirms that the restructuring of stirred yogurt

depends on the mechanical stress that occurs during the stirring process.

Key words: stirred yogurt, technical scale unit, storage, rheological property, restructuring

3.3. Introduction

Yogurts are very popular worldwide, and a wide variety of yogurt products (such as set, stirred, Greek, frozen,

and drinking) are available. Despite this popularity, texture defects are still problematic, especially for stirred

54

yogurt (Sodini et al., 2004; Lee and Lucey, 2010). Stirred yogurt is affected greatly by the shear of the stirring,

smoothing, and cooling operations that are performed after fermentation in the yogurt vat (Tamime and

Robinson, 1999). During these operations, the protein network is broken into gel particles of different sizes,

which could result in a loss of viscosity and firmness and an increase in syneresis (Zoon, 2003; Renan et al.,

2009; Guénard-Lampron et al., 2019).

The literature reports that during the storage of stirred yogurt at 4°C, post-acidification increases the size of

casein particles, allows the formation of new interactions (mostly hydrophobic and electrostatic) between

proteins, and contributes to the partial restructuring (rebodying) of the protein network (Lucey, 2004; Robinson

et al., 2007; Renan et al., 2008a; Casarotti et al., 2014). The protein network becomes more homogeneous,

dense, and stable, so that viscosity and firmness increase and syneresis decreases (Puvanenthiran et al., 2002;

Serra et al., 2009). Network rebodying is dependent on all interactions between proteins created during the

fermentation step, and those interactions are subsequently broken during the stirring operations (Arshad et al.,

1993; Lee and Lucey, 2006; Renan et al., 2009). However, the majority of the studies in the literature were

carried out at the laboratory scale with the yogurts often stirred using spoons, stirring rods, or blenders, which

are not representative of industrial production conditions.

The importance of the sequence and combination of stirring operations (stirring, pumping, smoothing, and

cooling) on the physical and rheological properties of yogurt was shown previously using a technical scale unit

(Guénard-Lampron et al., 2019). However, that study did not determine how changing the operational

parameters (duration, speed, intensity, or temperature) of the stirring process could modify the rebodying of the

protein network and changes in the rheological properties of yogurts during storage. The aim of our study was

to monitor the changes in syneresis, viscosity, firmness, consistency, and flow time in a nonfat yogurt stored for

22 d that had been stirred using a technical scale unit. The combined effect of stirring duration (5 or 10 min),

smoothing temperature (38 or 20°C), and cooling system (plate or tubular heat exchanger) was also determined.



The nonfat yogurts used in this study were the same as those produced by Guénard-Lampron et al. (2019).

Pasteurized skim milk (Laiterie Chalifoux Inc., Sorel-Tracy, QC, Canada), low-heat skim milk powder (Quadra

Chimie Ltée., Vaudreuil-Dorion, QC, Canada), whey protein concentrate (Agropur, Saint-Hyacinthe, QC,

Canada), and lactose (Quadra Chimie Ltée.) were used, and their compositions are described in Guénard-

Lampron et al. (2019).

55

3.4.2. Bacterial strains and starter

An active lactic acid bacteria starter consisting of a non-ropy lyophilized culture of Streptococcus thermophilus

(95%) and Lactobacillus delbrueckii ssp. bulgaricus (5%) (Yo-Dolce; Biena, Saint-Hyacinthe, QC, Canada) was

prepared as described by Guénard-Lampron et al. (2019). The thermophilic starter was stored at 4°C until yogurt

production the next day. The composition of the starter was taken into account in the yogurt milk formulation

(Guénard-Lampron et al., 2019).


Skim milk was standardized by the addition of different milk ingredients, including active lactic acid starter, to

obtain 0% fat, 14% total solids, and 4% total proteins with a casein-to-whey-protein ratio of 2.8. Skim milk powder

was added mainly to adjust the casein content, whey protein concentrate was added to adjust the whey protein

content, and lactose was added to help reach the target for total solids. The yogurt milk was rehydrated,

homogenized, and heat-treated as described by Guénard-Lampron et al. (2019).

The milk mixture was divided among three 30-L cone-shaped spout yogurt vats that had been previously washed

with a 12-ppm chlorinated solution and rinsed thoroughly with water. The yogurt vats were placed in a yogurt

incubator (Magelis; Schneider Electric, Brossard, QC, Canada) at 40°C. Each yogurt vat was sequentially

inoculated every hour at a rate of 1.5% (v/v) with the active starter culture. The pH was measured with a portable

pH meter (model HI 99161; Hanna Instruments, Laval, QC, Canada) every hour. When the pH reached 4.7, the

yogurt vats were taken out of the incubator and connected to the technical scale unit.

3.4.4. Technical scale unit and yogurt samples

A technical scale unit was used in 2 configurations (configuration 1 and configuration 2), as described by

Guénard-Lampron et al. (2019) for the stirring, pumping, smoothing, and cooling of the yogurts. The stirring in

the yogurt vats was performed for 5 min (St5) or 10 min (St10) at a speed of 30 rpm. After stirring, the speed of

the stirrer was reduced and maintained at 15 rpm, and the pumping of the yogurt into the piping started. In the

sequence of operations for configuration 1, smoothing (425-µm filter nozzle) came before cooling and was

therefore performed at a temperature of about 38°C (Sm38). Then, the yogurt was directed to either a plate heat

exchanger (PHX) (type A3-HBM; Alfa Laval, Lund, Sweden) or a tubular heat exchanger (THX) (PG7757/84;

Sepak Industries Pty Ltd, Sydney, Australia) for cooling to 20°C. The sequence of operations for configuration 2

was presmoothing (1.4-mm filter nozzle) followed by cooling with one of the two cooling systems (PHX or THX)

and then smoothing at 20°C (Sm20). Stirred yogurt samples were collected only at the outlet of the technical

scale unit (configurations 1 and 2) in 175-mL containers for all analyses except the Posthumus funnel analysis,

for which yogurt samples were collected in 500-mL containers (Plastipak, GenPak, Boucherville, QC, Canada).

56

All the yogurt samples were stored for up to 22 d in a cold room at 4°C, and some of the 175- or 500-g containers

were selected randomly after 1, 3, 13, and 22 d for the analyses.

The technical scale unit was therefore used to investigate 2 stirring durations (St5 and St10), 2 smoothing

temperatures (Sm38 and Sm20), and 2 cooling systems (PHX and THX), resulting in 4 different combinations

for each configuration. The 4 operational combinations for configuration 1 were St5-PHX-Sm38, St10-PHX-

Sm38, St5-THX-Sm38, and St10-THX-Sm38, whereas the 4 operational combinations for configuration 2 were

St5-PHX-Sm20, St10-PHX-Sm20, St5-THX-Sm20, and St10-THX-Sm20.

3.4.5. Yogurt analyses

The composition, microbial counts, and physical and rheological properties were determined as described by

Guénard-Lampron et al. (2019). Briefly, the concentrations of total nitrogen, caseins, whey proteins, fat, and

total solids in fresh skim milk for every day of yogurt production were determined with an FT 120 infrared analyzer

(Foss North America, Eden Prairie, MN, USA). For ingredients and yogurt milks, fat contents were determined

by Mojonnier extraction (AOAC International, 2000; Method 989.05), total solids contents were determined by

desiccation in an oven (AOAC, 1990; Method 990.20) and total nitrogen, non-protein nitrogen, and non-casein

nitrogen contents were determined using a macro-Kjeldahl method (AOAC International, 2000; Method 991.20)

(Tecator Kjeltec, Höganäs, Sweden). The official standard method (AOAC International, 2000; Method 981.12)

was used to measure the pH of the yogurts.

For microbiological counts, yogurt samples were prepared as described in Official Method ISO 7889/IDF 117

(ISO-IDF, 2003). The populations of streptococci and lactobacilli were determined, respectively, on M17 (Difco,

Sparks, MD, USA) supplemented with lactose (Difco) at 0.5% and on MRS (Difco) acidified with glacial acetic

acid (99.7%; Laboratoire MAT, Montreal, QC, Canada) at 0.2% (v/v). All plates were incubated under anaerobic

conditions at 37°C for 48 h.

Syneresis was determined using a centrifugation method (Everett and McLeod, 2005) and expressed by

Equation 2.1. Firmness was measured 5 times for each yogurt with a TA-XT2 texture analyzer (Texture

Technologies Corporation, Scarsdale, NY, USA) and expressed by Equation 2.2.

Apparent viscosity was determined with a rheometer (Physica MCR301 rheometer; Anton Paar GmbH,

Ostfildern, Germany) using a concentric cylinder measuring system (model CC-27 SN23489, 26.66 mm in

diameter; Anton Paar GmbH). These analyses were conducted once for each yogurt. A Bostwick consistometer

(CSC Scientific Co., Fisher Scientific, ON, Canada) was used to determine the consistency (distance travelled)

of the yogurts in triplicate in accordance with ASTM Standard F1080-93(2013) (ASTM, 2013). A Posthumus

57

funnel (Posthumus, 1954) with standard geometry as described by Kutter et al. (2011) was used to determine

the flow time of 280 g of the stirred yogurts. Duplicates were performed for each of the yogurts under analysis.

3.4.6. Experimental design and statistical analyses

Changes in syneresis, firmness, viscosity, distance travelled (consistency), and flow time for the stirred yogurts

were determined by subtracting, for each day of storage (1, 3, 13, and 22 d), the value obtained on d 1. These

calculations (deltas values) were performed for the 3 replicates of all the stirred yogurts and were used to perform

the statistical analyses. The 8 combinations of operating parameters, consisting of 2 stirring durations,

2 smoothing temperatures, and 2 cooling systems, were randomized and repeated 3 times. A split-plot statistical

design was used to compare the raw values of pH and bacterial population as well as the delta values of each

property. Operating parameters were the main factor, while the number of days of storage was the subplot factor.

The statistical analyses were performed with the GLM (General Linear Model) procedure of the SAS software

package (SAS Server Interface, version 2.5.14), and significant differences were tested at P ≤ 0.05.

3.5. Results

The values of each property after 1 d of storage were presented by Guénard-Lampron et al. (2019). The mean

values of all yogurt produced and analyzed after 1 d is presented in Annex C (Table C.1).


As previously reported by Guénard-Lampron et al. (2019), all the yogurts had the same composition (fat:

0.17 ± 0.03%; total solids: 14.0 ± 0.1%; true proteins: 4.2 ± 0.1%; caseins: 3.10 ± 0.02%; whey proteins:

1.11 ± 0.03%; and casein-to-whey-protein ratio: 2.79 ± 0.03).

3.5.2. pH and microbiology

No significant effect (P > 0.05) of the operations (stirring, smoothing, and cooling) was observed for pH or

bacterial populations. Only a significant effect (P ≤ 0.05) of the storage time was observed. A significant

decrease in pH was observed in all the yogurts over the first 13 d (4.36 to 4.17 ± 0.01), after which the pH stayed

stable. The populations of lactobacilli (8.27 ± 0.05 log cfu/mL) and streptococci (8.51 ± 0.05 log cfu/mL)

remained relatively stable for the first 13 d of storage and then decreased significantly, to 7.87 and

8.34 ± 0.05 log cfu/mL on d 22, respectively.

3.5.3. Changes in syneresis during yogurt storage

During yogurt storage, a significant effect (P ≤ 0.05) of the storage time was observed for syneresis (Figure 3.1),

but no significant effect (P > 0.05) of the operations (stirring, smoothing, and cooling) was observed. Syneresis

decreased significantly in all the yogurts during the first 13 d of storage (0 to −1.6 ± 0.3%) and stayed relatively

58

constant thereafter. Different operations used to stir the yogurts did not modify changes in syneresis during

storage.

Figure 3.1. Changes in syneresis (delta values) for stirred yogurts during storage at 4°C.

The error bars represent the standard error of the mean.

3.5.4. Changes in flow time and firmness during yogurt storage

A significant interaction (P ≤ 0.05) between smoothing temperature and storage time was observed for changes

in flow time. For all the yogurts, flow time increased during storage (Figure 3.2). However, this increase was

significantly faster and the values obtained were significantly higher when smoothing was performed at 38°C

(Sm38) in comparison with 20°C (Sm20) after 13 d of storage (Figure 3.2). No significant effect (P > 0.05) of

stirring duration (St5 and St10) or type of cooling system (PHX and THX) was observed for flow time.

Figure 3.2. Changes in flow time through the Posthumus funnel (delta values) for stirred yogurts

during storage at 4°C depending on the smoothing temperature [38°C (Sm38) or 20°C (Sm20)].


-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

0 5 10 15 20 25

Del

ta o

f sy

ner

esis

(%

) Time (d)

59

A significant interaction (P ≤ 0.05) between stirring operations and storage time was observed for changes in

firmness. Firmness increased similarly for all the yogurts during storage but was significantly different at 22 d

depending on smoothing temperature, stirring duration, and cooling system (Figure 3.3).

Figure 3.3. Firmness (delta values) after 22 d of storage at 4°C for stirred yogurts smoothed at (A) 38°C

and (B) 20°C depending on the cooling system used [plate heat exchanger (PHX) or tubular (THX) heat

exchanger] and on the stirring time [5 min (St5) or 10 min (St10)].


At 22 d, when THX and St10 operations were used, firmness was lower when yogurts were smoothed at 38°C

(Figure 3.3A) than when they were smoothed at 20°C (Figure 3.3B). Firmness was also affected by the system

used to cool the yogurts. When the yogurts were stirred for 10 min (St10) and smoothed at 38°C (Figure 3.3A),

firmness values were higher with the PHX system than with the THX system. In addition, an effect of stirring

duration (St5 or St10) was observed when the THX system was used, and this effect was also dependent on

smoothing temperature. When smoothing at 38°C (Figure 3.3A) was used, firmness was lower for the yogurts

stirred for 10 min than for those stirred for 5 min. However, an opposite trend was observed when smoothing at

20°C was used (Figure 3.3B). In that case, firmness was significantly higher when the yogurts were stirred for

10 min instead of 5 min.

3.5.5. Changes in apparent viscosity and bostwick consistency during yogurt

storage

A significant interaction (P ≤ 0.05) between cooling system (PHX and THX) and storage time was observed for

changes in viscosity (Figure 3.4) and in Bostwick consistency (Figure 3.5). During storage, the viscosity of the

yogurts increased (Figure 3.4), and the distance traveled decreased (indicating that the consistency of the

yogurts increased) (Figure 3.5). Viscosity values were similar only during the first 3 d of storage for both cooling

systems. After that time, changes in viscosity were higher when the THX system was used to cool the yogurts

(Figure 3.4). For consistency values, no significant difference was observed up to 13 d of storage between the

60

yogurts cooled with the THX system and those cooled with the PHX system. At 22 d, however, THX resulted in

yogurts with higher consistency (Figure 3.5) in comparison with PHX.

Figure 3.4. Changes in viscosity (delta values) during storage at 4°C for stirred yogurts depending on

the cooling system used [plate heat exchanger (PHX) or tubular heat exchanger (THX)].


Figure 3.5. Changes in distance traveled (delta values) in the Bostwick consistometer (consistency)

during storage at 4°C for stirred yogurts depending on the cooling system used [plate heat exchanger

(PHX) or tubular heat exchanger (THX)].


3.6. Discussion

The restructuring of the protein network that occurs during yogurt storage depends on the entire shear history

during the stirring operations (Fangary et al., 1999; Sodini et al., 2004; Weidendorfer et al., 2008; Guénard-

Lampron et al., 2019). In this study, 8 different combined stirring operations were used. The effects of these

combined operations on physical and rheological properties observed on the first day of storage, just after the

61

yogurts had been stirred (Guénard-Lampron et al., 2019), were different from the effects observed in our study

during yogurt storage. After 1 d of storage, Guénard-Lampron et al. (2019) observed lower syneresis when the

PHX system was used instead of the THX system to cool yogurt. However, during yogurt storage, changes in

syneresis were similar no matter which combined stirring operations were used. An opposite trend was observed

with viscosity: all combined stirring operations had no effect on viscosity (Guénard-Lampron et al., 2019), but

the increase in viscosity after 13 d of storage was lower when the PHX system was used. Guénard-Lampron et

al. (2019) also observed lower consistency (distance travelled) and lower firmness when PHX was used instead

of THX. In our study, the increase in firmness and in consistency (decrease in distance travelled) were lower

with the PHX system but only at 22 d of storage. In addition, some operations, such as stirring duration, that had

no effect after 1 d of storage (Guénard-Lampron et al., 2019) appeared to induce changes in firmness after 22 d

of yogurt storage. These results indicated that the restructuring of the protein network depended on the

mechanical stress of the combined stirring operations but mostly after 13 and 22 d of storage which could be

related to the decrease of pH values. During storage at 4°C, pH values decreased in all the yogurts in the same

way after 13 d of storage. This decrease in pH values was also reported by Renan et al. (2009) and Damin et

al. (2008) and confirms that post-acidification, caused by the metabolic activity of lactic acid bacteria, occurred

in the yogurts. In addition, the decline in bacteria populations observed in our study appears to be due to the

presence of lactic acid, as previously shown by Sandine and Elliker (1970), Laye et al. (1993), and Beal et al.

(1999). The restructuring of the protein network caused by post-acidification and protein hydration can modify

the rheological properties of yogurt during storage (Sodini et al., 2004). In our study, post-acidification increased,

as did firmness, consistency, viscosity, and flow time during storage. This phenomenon was also observed by

Lorenzen et al. (2002), Sodini et al. (2004), Serra et al. (2009), and Prasad et al. (2013). The decrease in pH

(4.2) would increase interactions between caseins particles, which helps to strengthen the protein structure

(Tamime and Robinson, 1999; Weidendorfer et al., 2008). Post-acidification also appears to stabilize the protein

network and increase the ability of the gel to retain the whey (Lucey and Singh, 1997; Olson and Aryana, 2008;

Wang et al., 2010). The decrease in syneresis observed during yogurt storage in our study was also reported

by Lucey and Singh (1997), Wang et al. (2010), and Prasad et al. (2013). This reduction in syneresis was

probably due to the reabsorption of whey through the gel particles, which reduces the phenomenon of whey

drainage related to the size of the pores (Puvanenthiran et al., 2002).

In our study, the post-acidification was the same for all yogurts, but the restructuring of the protein network

depended on the importance of breakage caused by the mechanical stress of stirring operations. Guénard-

Lampron et al. (2019) explained that the mechanical stress of the sequential stirring operations causing in the

rheological and physical properties of stirred yogurt after 1 d of storage could be related to different gel particle

sizes. In our study, it may be hypothesized that the larger gel particles were produced when lower mechanical

stress was applied (Sm38 or THX) in comparison with higher mechanical stress (Sm20 or PHX) and this could

62

modify the protein network restructuration. Puvanenthiran et al. (2002) explained that larger gel particles would

be more able to absorb mechanical force without the bonds between particles being broken. These explanations

could explain the higher restructuring for lower mechanical stress in our study. After storage for 13 d, viscosity

and consistency values were improved by THX, while flow rate was increased by Sm38. Stirring duration in the

yogurt vats (St5 or St10) did not seem to really change any of the properties during storage except for firmness

when the THX system was used to cool the yogurts. This combined effect of stirring duration and cooling system

was not observed with PHX, possibly because the higher mechanical stress induced by this cooling system hid

the effect of stirring. The use of combined operations St10 and THX also seemed to counterbalance the higher

mechanical stress of smoothing after cooling (Sm20) in terms of firmness. The firmness analysis was probably

more sensitive to the combined stirring operations because this penetration force resistance analysis depends

on particle distribution (homogeneity and density), which is impacted by the size of the gel particles (Serra et al.,

2009). In our study, syneresis was the only property to be modified by the storage time and not by the stirring

operations. Syneresis during yogurt storage was affected more by post-acidification than by the stirring

operations or post-acidification masked the effects of the stirring operations.

3.7. Conclusions

Our study demonstrates that the effects of the stirring operations (stirring, smoothing, and cooling) on yogurt

change during storage. During 22 d of storage, the effects of the mechanical stress caused by the stirring

operations at day 1 disappeared for syneresis values. The reduction in syneresis was probably due to the

restructuring of the protein network that occurs during post-acidification. The changes in viscosity and flow time

that appeared mostly after 13 d of storage and the changes in firmness and consistency that appeared after

22 d are explained by the combined effects of the stirring operations and post-acidification. However, yogurt

properties were not modified by the same processing step. Combined stirring, smoothing, and cooling operations

impacted firmness after 22 d. During storage, the cooling system changed viscosity and consistency, whereas

smoothing temperature changed flow time. The results obtained in our study make it is possible to determine

which combination of operations should be chosen in order to target specific properties during storage for up to

22 d. For example, the use of stirring for 5 min (St5), smoothing at 38°C (Sm38), and cooling in a tubular heat

exchanger (THX) would improve flow time, firmness, viscosity, and consistency during yogurt storage. The next

step would be to investigate the relationship between the processing steps (mechanical stress) and the changes

in the microstructure of the protein network, which modifies the rheological properties of stirred yogurt depending

on the post-acidification that occurs during storage.

63


This study was funded jointly by the research programs of the Fonds de recherche du Québec – Nature et

technologies (Quebec City, QC, Canada), Novalait Inc. (Quebec City, QC, Canada), and the Ministère de

l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec (MAPAQ) (Quebec City, QC, Canada). The authors

would also like to thank Gaétan Bélanger, Louis-Philippe Desmarchais, and Stefan Grabowski (Saint-Hyacinthe

Research and Development Centre, Saint-Hyacinthe, QC, Canada) for their technical assistance with the

production of yogurts at the technical scale, as well as Myriam Veilleux-Babin, Annie Caron and Sophie Turcot

(Saint-Hyacinthe Research and Development Centre, Saint-Hyacinthe, QC, Canada) for their technical

assistance with the analyses.

64

Chapitre 4. Relation entre la température de lissage,

la durée d’entreposage et les comportements

rhéologiques et physiques d’un yogourt brassé.

4.1. Résumé

Les yogourts sans gras ont été brassés en utilisant un système de brassage technique pour comparer l’effet de

six différentes températures de lissage (10, 20, 25, 30 ou 35 °C) sur les comportements rhéologiques et

physiques du yogourt jusqu’à 22 jours d’entreposage. Des régressions linéaires multiples ont été utilisées pour

décrire les comportements de la synérèse, la fermeté, le temps d’écoulement, la viscos ité et la résistance à

l’écoulement ainsi que la relation entre la température de lissage et le temps d’entreposage. La synérèse a

augmenté significativement avec l’augmentation de la température de lissage (10 à 35 °C). Les autres propriétés

ont eu tendance à augmenter légèrement et un changement de comportement des propriétés a été observé au-

dessus de 30 °C. La synérèse, la viscosité et la résistance à l’écoulement étaient plus sensibles à la température

de lissage, alors que la fermeté et le temps d’écoulement étaient plus sensibles au temps d’entreposage. Le

contrôle de la température de lissage est critique pour minimiser la synérèse et les propriétés du yogourt

dépendent de la température de lissage et du temps d’entreposage.

Mots-clés : Yogourt brassé, lissage, température, comportement rhéologique, entreposage, système de

brassage technique

4.2. Abstract

Nonfat yogurts were stirred using a technical scale unit to compare the effect of six different smoothing

temperatures (10, 15, 20, 25, 30, or 35°C) on the rheological and physical behaviours of yogurt for up to 22

days. Multiple linear regressions were used to describe the syneresis, firmness, flow time, viscosity, and flow

resistance behaviours and the relationship between smoothing temperature and storage time. During storage,

viscosity, firmness, and flow time increased while syneresis and flow resistance remained stable. Syneresis

increased significantly with smoothing temperature (10 to 35°C). Other properties tended slightly to increase,

and a change in properties was observed above 30°C. Syneresis, viscosity, and flow resistance were more

sensitive to smoothing temperature, whereas firmness and flow time were more sensitive to storage time. Control

of the smoothing temperature is critical to minimize syneresis, and yogurt properties depend on the smoothing

temperature and storage time.

Key words: Stirred yogurt, smoothing, temperature, rheological behaviour, storage, technical scale unit

65

4.3. Practical applications

The sequential operations of stirring, smoothing, and cooling are difficult to reproduce at the laboratory scale

and are often not representative of industrial conditions. In the present study, the use of a technical scale unit

provides relevant information to the dairy industry. The results could be used easily by professionals to optimize

quality control of stirred yogurt with the aim of satisfying consumers and reducing declassified products. Flow

time through a Posthumus funnel could also be a new, simple, fast, and low-cost technique for researchers and

manufacturers to estimate the firmness of stirred yogurt.

4.4. Introduction

Between 2005 and 2016, Canadian consumption of certain dairy products such as ice cream (hard and soft)

greatly decreased (by 45.1%), but during the same period, consumption of yogurts (set and stirred) increased

significantly (by 42.6%) (Canadian Dairy Information Centre, 2018). Unlike in set yogurt, the additional

operations of stirring, smoothing, and cooling to produce stirred yogurt break the acid gel into a dispersion of

brittle gel particles in the whey (Zoon, 2003; Rasmussen et al., 2007). This breakdown of the gel can affect the

sensory quality of stirred yogurt in various ways, such as expulsion of whey, decreased firmness and viscosity,

and the appearance of lumps that can be perceived in the mouth (Lucey, 2004).

Recently, results obtained by Guénard-Lampron et al. (2019) have demonstrated that the smoothing and cooling

operations contribute most to the modulation of properties during the stirring of yogurt in a technical scale unit.

The smoothing operation seems to play a very important role in the quality of the yogurts produced. Several

authors have observed that smoothing is crucial to obtaining a smooth yogurt, but this operation causes a

significant breakdown in the protein structure, which leads to the reduction of the rheological properties of the

yogurt (Rasmussen et al., 2007; Cayot et al., 2008; Mokoonlall et al., 2016). The temperature of the yogurt during

shearing is also critical in order to limit the decrease in viscosity (Mokoonlall et al., 2016). So far, the literature

has agreed that the smoothing operation must be carried out at about 20 °C in order to obtain a yogurt with

acceptable properties (Robinson et al., 2007; Tamime and Robinson, 2007). Lucey (2004) observed that yogurt

should not be smoothed at the incubation temperature (40 °C). At that temperature, the structure of the protein

network would be too fragile to undergo smoothing, which would diminish the rheological properties of the yogurt.

The smoothing of cooled yogurt (4 °C) would also not be appropriate. The pressure and mechanical stress would

be increased during the smoothing of a cooled yogurt, the effect of which would be a decrease in the rheological

properties (Tamime and Robinson, 1999). However, the literature does not include data on the impact of

smoothing at different temperatures between the incubation temperature (40 °C) and the storage temperature

(4 °C). Moreover, the information reported in the literature is based mainly on laboratory-scale stirring and

smoothing operations, for example using a syringe, which is far from being representative of production

66

conditions on an industrial scale. A better understanding of the effect of different smoothing temperatures in a

context closer to the industrial reality would allow a better understanding of the impact of smoothing on the

development of the rheological and physical properties of yogurt. Consequently, the aim of the present study

was to describe the rheological and physical behaviours of yogurts smoothed at six different temperatures using

a technical scale unit and stored for up to 22 days.


4.5.1. Milk ingredients and starter

Nonfat yogurts were produced with pasteurized skim milk (Laiterie Chalifoux Inc., Sorel-Tracy, QC, Canada),

low-heat skim milk powder (Agropur, Saint-Hyacinthe, QC, Canada), whey protein concentrate (Agropur), and

lactose (Saputo Inc., Montreal, QC, CA). A non-ropy lyophilized culture of Streptococcus thermophilus and

Lactobacillus delbrueckii ssp. bulgaricus was used as described by Guénard-Lampron et al. (2019) to prepare

the starter (Yo-Dolce; Biena, Saint-Hyacinthe, QC, Canada). For all the yogurts produced, the average

incubation time for the starter was 297 ± 11 min. Table 4.1 presents the composition of each ingredient.

Table 4.1. Composition of milk ingredients.

Ingredients2 Components (%)1

Total N NPN Casein WP TS Fat

Skim milk3 3.1 ± 0.2 0.4 ± 0.1 2.0 ± 0.2 0.61 ± 0.03 8.3 ± 0.4 0.15 ± 0.01

SMP 34.2 0.7 26.7 6.8 97.7 0.007

WPC34 34.1 3.4 0.0 30.7 97.4 0.01

Lactose 0.0 0.0 0.0 0.0 99.8 0.0

Starter 4.1 0.08 3.2 0.8 11.7 0.001 1Total N, total nitrogen; NPN, non-protein nitrogen; WP, whey proteins; TS, total solids.

2SMP, low-heat skim milk powder; WPC34, 34% whey protein concentrate.

3The values for skim milk are averages of the values measured with an FT 120 infrared analyzer (Foss North

America, Eden Prairie, MN) in the milk used for all batches.


Skim milk was standardized to obtain a milk mixture at 0% fat, 4% total protein (casein-to-whey-protein ratio of

2.8), and 14% total solids, rehydrated, homogenized, and heat-treated as explained by Guénard-Lampron et al.

(2019). The treated milk mixture was incubated at 40 °C (Magelis unit; Schneider Electric, Brossard, QC,

Canada) in three 30-L cone-shaped spout yogurt vats. Every hour, one yogurt vat was inoculated with the starter

(1.5% v/v), and the pH was measured (portable pH meter, model HI 99161; Hanna Instruments, Laval, QC,

67

Canada) until 4.7 was reached. The average incubation time for the yogurts was 253 ± 20 min, and the curve

pattern was similar for all yogurt batches.

4.5.3. Technical scale unit and stirring operations

The technical scale unit used by Guénard-Lampron et al. (2019), which consisted of stirring in the yogurt vat and

smoothing and cooling operations, was adapted to study the effects of smoothing temperature (Figure 4.1). A

helical blade mixer (Penta KB power drive, NEMA-4X/IP-65; Blador, Fort Smith, AR) was used to perform the

stirring operation (10 min at 30 rpm) in the yogurt vat, and removable baffles were used during the first 30 s of

mixing, as explained by Guénard-Lampron et al. (2019). After 10 min of stirring, the mixing speed was reduced

to 15 rpm, and the yogurt was pumped (Seco DANA, model 210; Bronco Industries, BC, Canada) into cylindrical

pipes (3.4 cm in diameter). Pressure was measured after the pump by a digital pressure gauge (Distribution

Qualtech, Saint-Hyacinthe, QC, Canada). The yogurt was then presmoothed (1.4-mm filter nozzle), cooled to

one of the six smoothing temperatures under study (10, 15, 20, 25, 30, or 35 °C) with a plate heat exchanger

(type A3-HBM; Alfa Laval, Lund, Sweden), smoothed (425-µm filter nozzle), and cooled to 10 °C with a tubular

heat exchanger (PG7757/84; Sepak Industries Pty Ltd, Sydney, Australia). The heat exchangers were

connected to a cold water system in counterflow, and the temperature was controlled as described by Guénard-

Lampron et al. (2019).

The stirred yogurt was collected at the outlet of the technical scale unit in 175-mL containers for all analyses

except for the flow time, for which 500-mL containers were required (Plastipak; GenPak, Boucherville, QC,

Canada). The stirred yogurts (pH 4.6) were stored in a cold room at 4 °C, and containers were chosen randomly

for the rheological and physical analyses after 1, 3, 13, and 22 days.

Figure 4.1. Technical scale unit consisting of stirring in the yogurt vat, presmoothing, cooling with a

plate heat exchanger (PHX), smoothing, and cooling with a tubular heat exchanger (THX).

68

4.5.4. Yogurt analyses

Analytical methods such as the determination of pH, total solids content (desiccation), fat content (Mojonnier

method), and total nitrogen, non-protein nitrogen, and non-casein contents (Kjeldahl method) in the ingredients

and yogurt milks taken before the heat treatment of the milk mixture were performed as described by Guénard-

Lampron et al. (2019). Microbial counts, syneresis (centrifugation), firmness (TA-XT2 texture analyzer; Texture

Technologies Corporation, Scarsdale, NY, USA), apparent viscosity (Physica MCR301 rheometer; Anton Paar

GmbH, Ostfildern, Germany), and consistency (Bostwick consistometer) were also performed using the methods

provided by Guénard-Lampron et al. (2019). However, in the present study, consistency was represented by

flow resistance (maximal distance of the device minus distance travelled) for easier comparison with the viscosity

results. The flow time of stirred yogurt through a standard Posthumus funnel (Posthumus, 1954; Kutter et al.,

2011) was added to the yogurt analyses. The flow time for 280 g of yogurt was recorded as a function of mass

using a balance (model P-2002, Pinnacle series; Denver Instrument, Mississauga, ON, Canada) that was

connected to a data acquisition system. Duplicates were performed for each yogurt.

4.6.5. Description of behaviours of properties and statistical analyses

An empirical approach was used to describe the behaviour of each variable under study (syneresis, viscosity,

firmness, flow resistance, and flow time). A polynomial equation was used (Equation 4.1)

Equation 4.1. Polynomial equation

𝑦 = 𝛽0 + 𝛽1 𝑋1 + 𝛽2 𝑋2 + 𝛽11 𝑋12 + 𝛽22 𝑋2

2 + 𝛽12 𝑋1𝑋2

Where β0, β1, ... β22 represent the regression coefficients, with β0 as the constant, β1 and β2 as the linear effect,

β11 and β22 as the quadratic effect, and β12 as the effect of interactions; and X1 and X2 are, respectively, the

independent variables of smoothing temperature and storage time. In order to determine the regression

coefficients and to minimize the error between the values measured in the laboratory and those predicted by the

model, the least squares estimation method of β (Equation 4.2) was used.

Equation 4.2. Least squares estimation of β

�̂� = (𝑋1𝑋)−1 𝑋1𝑦

Where X1 corresponds to the transpose of the matrix X, and (X1X)−1 corresponds to the inverse of the matrix

X1X. The input variables were therefore smoothing temperature (°C) and storage time (days), and the output

variables were syneresis, viscosity, firmness, flow resistance, and flow time.

69

Statistical analysis (split-plot statistical design) was carried out to compare the properties of the stirred yogurt

after 1, 3, 13, and 22 days of storage. The randomized six temperatures were the main factor, and the number

of days of storage was the subplot factor. The GLM (General Linear Model) procedure of the SAS software

package (SAS Server Interface, version 2.5.14; SAS Institute Inc., Cary, NC) was used to perform the statistical

analyses. Two Pearson correlations were calculated with the CORR procedure of the SAS software. The first

one compared processing parameters (smoothing temperature and storage time) and the properties of the

stirred yogurt, and the second one compared syneresis, viscosity, and firmness to flow resistance and flow time.

Significant differences were tested at P ≤ 0.05. Correlations were considered for Pearson correlation coefficients

r ≥ 0.50. The experiment was repeated three times.

4.5.6. Sensitivity analysis

In order to analyze the effects of variation of the input variables on the outputs of the model, a sensitivity analysis

was carried out using the method of Chokmani, Viau, & Bourgeois (2001) and as described by Villeneuve &

Gélinas (2007) (Annex D). Smoothing temperature and storage time were the input parameters. The reference

scenario was smoothing at 20 °C and storage of 7 days with increments of 1 °C (between 10 and 35 °C) and

1 day (between 1 and 22 days). The outputs of the model were syneresis, viscosity, firmness, flow resistance,

and flow time.

4.6. Results


All yogurts produced had the same composition (fat: 0.18% ± 0.01%; total solids: 14.5% ± 0.1%; true proteins:

4.25% ± 0.09%; caseins: 3.13% ± 0.07%; whey proteins: 1.12% ± 0.01%; and casein-to-whey-protein ratio:

2.81 ± 0.04).

4.6.2. Changes in microbial counts and pH

During storage, a significant effect of storage time was observed on changes in bacterial populations and pH.

No significant interaction between smoothing temperature and storage time was observed. During storage at

4 °C, the streptococci (8.40 ± 0.04 Log CFU/mL) and lactobacilli (7.57 ± 0.09 Log CFU/mL) populations

remained stable for the first 13 days. After 22 days, those populations decreased to 8.31 ± 0.04 and

6.78 ± 0.09 Log CFU/mL, respectively. The pH of the yogurts decreased significantly, from 4.5 (day 1) to 4.3,

until day 13 and then remained stable.

4.6.3. Rheological and physical behaviours

The effects of smoothing temperature and storage time on behaviours of the stirred yogurt properties expressed

by the response surface are presented in Figure 4.2. The polynomial equations describing the behaviour of each

70

property are presented in Table 4.2. These equations have adequately described (0.81 ≤ R2 ≤ 0.94) the

behaviours of syneresis, firmness and flow time. The behaviours of viscosity and flow resistance were also

described by polynomial equations but with lower R2 (0.66 and 0.67 respectively).

Figure 4.2. Response surfaces for (A) syneresis (%), (B) viscosity (Pa*s), (C) flow resistance (cm),

(D) firmness (N/m2), and (E) flow time (min) of stirred yogurts depending on the smoothing

temperature (10, 15, 20, 25, 30 and 35 °C) and the storage time (1 to 22 days).

71

Table 4.2. Polynomial equations describing the behaviour of each property depending on the

smoothing temperature (x1; °C) and the storage time (x2; days).

Properties Limitations Polynomial equations R2

Syneresis (%) 10 ≤ x1 ≤ 20 19.9573 − 2.0184𝑥1 + 0.0777𝑥1

2 + 0.1357𝑥2 − 0.0071𝑥22 0.81

20 ≤ x1 ≤ 35 54.6834 − 3.5650𝑥1 + 0.0682𝑥12 + 0.1525𝑥2 − 0.0075𝑥2

2 0.92

Viscosity (s−1) 10 ≤ x1 ≤ 30 1.3702 + 0.0171𝑥1 + 0.0200𝑥2 − 0.0007𝑥1𝑥2 0.66

Flow resistance

(cm) 10 ≤ x1 ≤ 30 13.2731 + 0.0564𝑥1 − 0.1213𝑥2 + 0.0055𝑥1𝑥2 0.67

Firmness (N/m2) 10 ≤ x1 ≤ 30 260.8744 + 1.9443𝑥1 + 4.8300𝑥2 − 0.0739𝑥1𝑥2 0.94

Flow time (min) 10 ≤ x1 ≤ 30 −0.4634 + 0.3422𝑥1 + 0.1952𝑥2 + 0.0458𝑥1𝑥2 0.91

The effect of storage time on syneresis was minimal in comparison with the effect of smoothing temperature

(Figure 4.2A). Syneresis of yogurt increased gradually with smoothing temperature (10 to 35 °C), except

between 20 and 30°C (and only between 10 and 15 days) where it remained stable. The response surface had

two parabolas, the first limited from 10 to 20 °C and the second limited from 20 to 35 °C (Figure 4.2A). For both

equations, the regression coefficients were much higher for smoothing temperature, and no interaction

coefficient was observed between smoothing temperature and storage time, as also confirmed with the statistical

analysis (Table 4.2).

Viscosity (Figure 4.2B), flow resistance (Figure 4.2C), firmness (Figure 4.2D), and flow time (Figure 4.2E)

tended to increase as the smoothing temperature increased from 10 to 30 °C and then tended to drop at 35 °C.

The polynomial equations describing their behaviours were therefore limited to smoothing temperatures from 10

to 30 °C. For these properties, a weak interaction coefficient between smoothing temperature and storage time

was observed (Table 4.2), as also observed in the statistical analysis. Figure 4.2B also shows that, between 1

and 15 days of storage at 4 °C, viscosity was higher when the smoothing temperature was between 25 and

30 °C. However between 15 and 22 days, the highest viscosity values were obtained at temperatures between

15 and 20 °C. Values for flow resistance seemed stable over the 22 days of storage between 20 and 30 °C,

whereas for the other smoothing temperatures (10, 15, and 35 °C), a drop in flow resistance was observed after

22 days of storage (Figure 4.2C). These different behaviours of viscosity and flow resistance, during storage,

reflected the lower coefficient of correlation. Firmness (Figure 4.2D) and flow time (Figure 4.2E) also increased

with storage time (1 to 22 days).

4.6.4. Sensitivity and Pearson correlation coefficients

Figure 4.3 presents the relative sensitivities of the properties under study, and Table 4.3 presents the Pearson

correlation coefficients (r) between the processing parameters and the yogurt properties.

72

Figure 4.3. Relative sensitivities of syneresis, viscosity, firmness, flow time, and flow resistance as a

function of storage time (black) or smoothing temperature (grey).

Syneresis, viscosity, and flow resistance were more sensitive to a variation of 1 °C during smoothing than to a

variation of 1 day during storage, whereas an opposite trend was observed for firmness and flow time

(Figure 4.3). These results are in agreement with the Pearson correlation coefficients, which indicated that

storage time was positively correlated to firmness or flow time (Table 4.3).

Table 4.3. Pearson correlation coefficients (r) between processing parameters (smoothing temperature

and storage time) and properties of stirred yogurt (n = 72).

*** Significant correlation at P < 0.001.

In addition, flow time was at least 7 times more sensitive to storage time than the other properties were. Viscosity

and flow resistance were both more sensitive to variations in smoothing temperature (Figure 4.3), but no

significant correlation was observed between these properties and smoothing temperature (Table 4.3).

Syneresis was very sensitive and positively correlated to smoothing temperature. Between 10 and 20 °C,

syneresis was 13 times more sensitive to a variation of 1 °C than to a variation of 1 day, whereas between 20

and 35 °C, it was 8 times more sensitive (Figure 4.3).

Flowresistance

Flow time

Firmness

Viscosity

Syneresis (20–35 °C)

Syneresis (10–20 °C)

Storage time Smoothing temperature

+ Sensitive- Sensitive

Syneresis Viscosity Flow resistance Firmness Flow time

Smoothing temperature 0.55*** −0.04 −0.19 0.10 0.16

Storage time −0.02 0.20 0.10 0.81*** 0.57***

73

Figure 4.4 presents the relative sensitivity of syneresis to variations in smoothing temperature, as provided by

the two quadratic equations. The sensitivity of syneresis in the interval from 16 to 20 °C was 1.5 times higher

than in the intervals from 10 to 15 °C and 21 to 25 °C; 3 times higher than in the interval from 26 to 30 °C; and

10 times higher than in the interval from 31 to 35 °C. Syneresis was therefore much less sensitive to variations

in smoothing temperature above 30 °C.

Figure 4.4. Relative sensitivity of syneresis as a function of five smoothing temperature intervals.

Table 4.4 presents the Pearson correlation coefficients for the comparison of syneresis, viscosity, and firmness

to flow time and flow resistance. The coefficients of correlation indicate that flow resistance was negatively

correlated to viscosity, whereas flow time was positively correlated to viscosity and even more so to firmness.

Table 4.4. Pearson correlation coefficients (r) between syneresis, viscosity, and firmness and flow

resistance and flow time (n = 72).

Flow resistance Flow time

Syneresis 0.30** −0.11

Viscosity −0.50*** 0.50***

Firmness 0.03 0.69***

**Significant correlation at P < 0.005.

***Significant correlation at P < 0.001.

4.7. Discussion

During storage, the decrease in pH and in bacterial populations was the same for all yogurts even if the

smoothing temperatures were different. The duration of the smoothing operation was certainly not long enough

10–15 °C

16–20 °C

21–25 °C

26–30 °C

31–35 °C

- Sensitive + Sensitive

74

for the temperature to have an impact on pH and bacteria populations. The decrease in pH in the stirred yogurts

confirms that post-acidification, caused by the metabolic activity of lactic acid bacteria, occurred and explains

the decrease in bacterial populations, as also observed by Beal, Skokanova, Latrille, Martin, & Corrieu (1999)

and Laye, Karleskin, & Morr (1993). In the present study, as post-acidification increased during storage,

viscosity, firmness, and flow time also increased. These results are similar to those obtained by Renan et al.

(2009) who observed, during storage, an increase in rheological properties (viscosity and G’) of stirred yogurt.

The increase in firmness was also reported by several authors for set and stirred yogurts (Lorenzen et al., 2002;

Serra et al., 2009; Prasad et al., 2013). During storage at 4 °C and with post-acidification, the casein particles

increase in size, and new interactions (hydrophobic and electrostatic) between casein particles are formed,

which would strengthen the protein structure of the gel and increase its resistance to shear (Lucey, 2004;

Remeuf, Mohammed, Sodini, & Tissier, 2003; Renan et al., 2008; Robinson et al., 2007). On the contrary, flow

resistance and syneresis were not very sensitive to storage time in comparison with the other properties. The

stability of flow resistance over time is difficult to explain but could be due to the fact that the Bostwick

consistometer analysis was less sensitive to the structural changes in stirred yogurt. A decrease in syneresis as

the pH decreased was also expected owing to the reabsorption of the whey through the gel particles. A decrease

in syneresis during storage was also observed by Prasad et al. (2013) for nonfat yogurts (set) and by

Weidendorfer, Bienias, & Hinrichs (2008) for nonfat stirred yogurts. However, Lucey (2001) reported that the

expulsion of whey is a consequence of an excessive rearrangement of gel particles. In the present study, the

mechanical stress caused by the stirring operation in the technical scale unit could have contributed to a more

stable and homogeneous protein network that was able to maintain its capacity to retain the whey. Zhang,

Folkenberg, Amigo, & Ipsen (2016) demonstrated that post-fermentation mechanical treatment modified the

syneresis of stirred yogurt and that lower values of syneresis were associated to a more homogeneous protein

network.

The behaviours of the rheological and physical properties of stirred yogurt during storage also depend on the

entire shear history that occurred during stirring operations (Fangary, Barigou, & Seville, 1999; Guénard-

Lampron et al., 2019; Mokoonlall et al., 2016; Sodini, Remeuf, Haddad & Corrieu, 2004). In the present study,

surface response, sensitivity analysis, and Pearson correlation indicate clearly that syneresis was affected most

by smoothing temperature. The optimal temperature to obtain the lowest syneresis values was 10 °C, which is

contradictory with the recommendations of the literature. Several authors agree that smoothing at 20 °C is ideal

for obtaining high-quality yogurt, which is supposed to include lower syneresis values (Robinson et al., 2007;

Tamime & Robinson, 1999). Even though post-acidification for all the yogurts was similar, it would seem that the

smoothing temperature modified the protein network, which subsequently affected the restructuring of yogurt

during storage and the water retention. Mizrahi (2010) explained that temperature, both during gel preparation

and after production, changes the contributions of hydrogen bonds and hydrophobic interactions affecting the

75

association, dissociation, and configuration of the gel particles. In addition, temperature gradients affect osmotic

pressure and gel contraction. Modifications to hydrophobic interactions, which are weaker at low temperature,

could have a major impact on the expulsion of whey, considering that they represent 70% of the protein–protein

interactions in skim milk yogurt (Hinrichs and Keim, 2007). It is possible that in yogurts smoothed at 10 °C, a

smaller contribution of hydrophobic interactions to the gel allowed whey to stay in a less compact protein

network. In addition, the results obtained in the present study, indicate a higher sensitivity of syneresis near

20 °C, implying that a slight variation in smoothing temperature (20 ± 1°C) induces an important variation of

syneresis values.

The optimal (higher) values of viscosity, flow resistance, firmness and flow time were obtained for yogurt

smoothed between 25 and 30 °C. All these properties increased with the increased of smoothing temperature

between 10 to 30 °C. A similar observation was reported by Steenbergen (1992), cited in the review of

Mokoonlall et al. (2016), who described a smaller decrease in viscosity when smoothing was performed at 20 °C

in comparison with 6 °C. The gel particles were less stable at low shearing temperatures because of the weaker

electrostatic interactions. In the present study, when the smoothing temperature was lower, the protein network

would have been less stable and less compact, which explains the tendency toward lower values for rheological

and physical properties.

Viscosity, flow resistance, firmness, and flow time values also tended to drop at 35 °C to values similar to those

obtained at 10 °C, which represented the worse conditions (lower values). Smoothing yogurt at a temperature

close to the incubation temperature has been reported to damage the structure of the protein network because

the network would still be brittle (Lucey, 2004). In the present study, the yogurts incubated at 40 °C and

smoothed at 35 °C were subjected to mechanical stress caused by the plate heat exchanger as well as by the

smoothing filter nozzle at 35 °C, which could have greatly affected the brittle protein network. These phenomena

could explain the lower values obtained for rheological and physical properties at 35 °C. For both smoothing

temperatures (10 and 35 °C), a difference in temperature of 25 °C (ΔT 25 °C) occurred, but at a different step

in the stirring operation. In the case of the yogurt smoothed at 35 °C, the change in temperature (ΔT 25 °C)

occurred after the smoothing step and during the passage through the tubular heat exchanger for the cooling

step at 10 °C. For the yogurt smoothed at 10 °C, this change in temperature occurred before the smoothing step

and during the passage through the plate heat exchanger. Olsen (2003) observed a similar impact for the

comparison of different filling temperatures (10 to 25 °C) before a final cooling step at 5 °C. That author

explained that yogurt potted at 25 °C had a denser protein network (higher restructuration) than yogurt potted

at 10 °C did, possibly because shearing at a lower temperature implied a higher loss of protein structure. Higher

pressure and mechanical stress to pump and shear cooled yogurt would explain the decreased in rheological

properties (Tamime and Robinson, 1999). However, the lower values of rheological and physical properties

76

observed in our study for yogurts smoothed at 35 °C cannot be compared to results obtained by Olsen (2003)

because this study did not test processing conditions involving cooling above 25 °C. In the present study, it is

possible that the protein structure would have difficulty rebuilding when yogurt was smoothed at 10 °C and above

30 °C because of the high change in temperature during the cooling (ΔT 25 °C).

Flow of stirred yogurt was already studied with Posthumus funnel by several authors, but their results

represented mostly an estimation of the viscosity or an indication of the mouthfeel perception, like oral viscosity

and thickness (Skriver et al., 1999; Janhoj et al., 2006). Correlations between flow of stirred yogurt (Posthumus

funnel) and viscosity as well as between consistency (Bostwick) and viscosity was confirmed in the present

study. Moreover, a higher correlation between flow time, obtained by Posthumus funnel, and firmness (texture

analyser) was observed for the first time. During flow of stirred yogurt in Posthumus funnel, several phenomena

are observed. Flow of yogurt occurred by gravitational forces and depended on the shear flow and the

elongational flow (increase of the shear stress at the bottom of the funnel) (van Vliet, 2002; Kutter et al., 2011).

This correlation indicated that properties analyzed by flow in Posthumus funnel could be promising to predict the

firmness (penetration force) of stirred yogurt.

4.8. Conclusions

The present study demonstrated that smoothing temperature is a critical parameter for controlling the rheological

and physical behaviours of stirred yogurt during storage. The smoothing temperature had the greatest effect on

the syneresis of yogurt. A low smoothing temperature (10 °C) would be better to minimize syneresis. However,

this temperature was not optimal for improving all yogurt properties. No matter the storage time (between 1 and

22 days), the viscosity, flow resistance, firmness, and flow time tended to be lower for yogurts smoothed at 10 °C

or above 30 °C. In order to improve these properties, a smoothing temperature between 25 and 30 °C could be

recommended. The results also demonstrated that each property exhibited an important and different sensitivity

to smoothing temperature and to storage time. The behaviours and the sensitivity described in this study are

dependant of the yogurt composition and the stirring process. In order to generalize these results to all stirred

yogurts, other compositions (fat, protein) and other stirring conditions (smoothing, cooling) should be tested. A

correlation was established between firmness and flow time and could be further investigated to predict the

firmness from the Posthumus funnel flow. The next step will be to investigate the relationship between the

smoothing temperature and the change in the microstructure of the protein network, which leads to the

modification of the rheological and physical behaviours of stirred yogurt.


This study was funded jointly by the research programs of the Fonds de Recherche du Québec – Nature et

technologies (Quebec City, QC, Canada), Novalait Inc. (Quebec City, QC, Canada), and the Ministère de

77

l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec (MAPAQ; Quebec City, QC, Canada). The authors

would also like to thank Gaétan Bélanger, Mohammad Reza Zareifard, and Louis-Philippe Desmarchais (Saint-

Hyacinthe Research and Development Centre, Saint-Hyacinthe, QC, Canada) for their technical assistance in

the production of yogurts at the technical scale, as well as Annie Caron and Sophie Turcot (Saint-Hyacinthe

Research and Development Centre, Saint-Hyacinthe, QC, Canada) for their technical assistance with the

analyses.

78

Chapitre 5. Comment les conditions de lissage et la

durée d’entreposage modifient les propriétés

microstructurales, rhéologiques et physiques d’un

gel laitier sans gras, acidifié et brassé ?

5.1. Résumé

Les propriétés du yogourt brassé dépendent du procédé de brassage. Un gel laitier acidifié, sans gras, a été

brassé à l’échelle laboratoire en incluant chaque étape critique : le brassage, le pompage, le lissage et le

refroidissement. Deux filtres de lissage (prélissage, 1 mm ; lissage, 500 µm), trois températures de lissage (13,

22 et 35 °C) et deux jours d’entreposage (1 et 22) ont été étudiés. La synérèse ainsi que la taille et la rugosité

des microgels ont été analysés pour les gels laitiers prélissés et lissés. La viscosité, le G’, la fermeté et l’aire

totale des pores ont été analysés pour les gels laitiers lissés. Comparativement aux gels lissés à 22 °C, pendant

les 22 jours d’entreposage, la synérèse était plus faible et les microgels plus petits pour les gels prélissés. Pour

les gels lissés, la synérèse, la fermeté ainsi que la taille et la rugosité des microgels ont augmenté pendant

l’entreposage, alors que le pourcentage d’aire totale des pores a diminué. La viscosité est demeurée stable. La

viscosité était plus faible lorsque le lissage était effectué à 35 °C et elle était corrélée à une rugosité plus élevée

des microgels. Des corrélations significatives entre les conditions de lissage, le temps d’entreposage et les

changements des propriétés rhéologiques et physiques ont été démontrées.

5.2. Abstract

Properties of stirred yogurt depend on stirring process. Nonfat acid milk gel was stirred at laboratory scale by

including each critical step: stirring, pumping, smoothing and cooling. Two smoothing filters (presmoothed, 1

mm; smoothed, 500 µm), three smoothing temperatures (13, 22 and 35°C) and two storage periods (1 and 22)

were studied. Syneresis, microgels size and roughness were analyzed for presmoothed and smoothed milk gels.

Viscosity, G’, firmness and pore area were only analyzed for smoothed milk gels. Comparatively to smoothed

gels at 22°C, syneresis was lower and microgels smaller for presmoothed gels during storage. For smoothed

gels, syneresis, firmness, microgels size and roughness increased during storage, while percentage of total pore

area decreased and viscosity remained stable. Viscosity was lower when smoothing was performed at 35°C

and was correlated to rougher microgels. Significant correlations between smoothing conditions, storage time

and changes in rheological and physical properties were demonstrated.

79

5.3. Introduction

Stirred yogurt is obtained by post-fermentation mechanical operations such as stirring, smoothing and cooling

(Lucey, 2004; Sodini et al., 2004). These operations break the acid gel into a dispersion of casein gel particles

in the whey, also called microgels (Tamime and Robinson, 1999; Zoon, 2003). Recently, Guénard-Lampron, St-

Gelais, Villeneuve, & Turgeon (2019) demonstrated, with a technical scale unit, the importance of controlling all

stirring operations, particularly smoothing and cooling, to modulate rheological and physical properties of nonfat

stirred yogurt. Smoothing operation is also critical to obtain a creamy yogurt (without coarse microgels)

(Rasmussen et al., 2007; Cayot et al., 2008). Smoothing operation induces major breakage of the protein

network which results in the deterioration of rheological properties of yogurts (Mokoonlall et al., 2016). In order

to limit the negative impact of smoothing, the temperature of the stirred yogurt during the mechanical stress

should be controlled. A smoothing temperature carried out at about 20°C was recommended for acceptable

yogurt properties (Robinson et al., 2007). More precisely, results obtained in chapter 4 demonstrated that,

whatever the storage time (between 1 and 22 days), lower smoothing temperature (10°C) permitted to minimize

syneresis while viscosity and firmness increased with higher smoothing temperatures (25-30°C) and decreased

over 35°C.

More information about the microstructural properties of stirred yogurts is required to better explain the changes

caused by the smoothing temperature on rheological and physical properties. Several authors studied the

microstructure of milk gels, acidified by bacterial culture or glucono-δ-lactone, using confocal laser scanning

microscopy (CLSM) (Lucey et al., 1997; Auty et al., 2001; Skytte et al., 2015). Lee & Lucey (2006, 2010)

demonstrated that microstructure has a major impact on textural, physical and sensory properties of stirred

yogurts. Additionally to CLSM, size distributions of fresh cheese and yogurts microgels were determined by laser

diffraction analysis and mostly correlated to graininess and texture perception (Hahn et al., 2012a; Nöbel et al.,

2016). Rohart, Sieffermann, & Michon (2015) also demonstrated that size (laser diffraction) and shape (optical

microscopy) of protein-enriched microgels incorporated into stirred yogurt could change sensory perceptions

(graininess and consistency). More recently, dynamic images analysis was also used to determine the size as

well as the shape of stirred yogurt microgels (Moussier et al., 2019 ; Annex A). Among several shape factors

(convexity, roundness, aspect ratio, roughness), the roughness index, describing unevenness at the surface of

particles, seemed to be the most accurate to describe surface heterogeneity of different types of particles

(Hentschel and Page, 2003; Yu and Hancock, 2008; Wang et al., 2015).

The aim of this study was to better understand effects of the smoothing filters (presmoothing, 1 mm and

smoothing, 500 µm), the smoothing temperature (13, 22 and 35ºC) and the storage time (1 and 22 days) on the

microstructural, rheological and physical properties of nonfat stirred acid milk gel. Correlations between all

80

properties were also studied to relate microstructural changes (size and shape of microgels, total pore area) to

different rheological (viscosity, storage modulus) and physical (firmness, syneresis) properties.



Rehydrated skimmed milk was used to produce the nonfat milk gels. Low-heat skimmed milk powder

(Euroserum, Sodiaal, Port-sur-Saone, France), whey protein isolate (Lactalis, Laval, France) and lactose

(Sigma-Aldrich Chemie GmbH, Schnelldorf, Germany) were used to standardize the composition of the mix milk

to 14% total solids and 4% total protein with a casein-to-whey-protein ratio of 2.8. The composition of the milk

ingredients was determined externally using a macro-Kjeldahl method (N x 6.38) (Laboratoire Lilano, Saint-Lô,

France). The total solids content was determined by weighing the dried ingredients after 5 h at 100 °C (Etuve

EM10, Chopin Technologies, Villeneuve-la-Garenne, France). The composition of each ingredient is presented

in Table 5.1.

Table 5.1. Composition of milk ingredients.

Components (%)1

Ingredients2 Total N NPN Casein WP TS

SMP 37.0 0.3 29.7 7.0 96.1

WPI 90.2 0.1 9.8 80.4 95.2

Lactose 0.0 0.0 0.0 0.0 96.4 1Total N, total nitrogen; NPN, non-protein nitrogen; WP, whey proteins; TS, total solids.

2SMP, low-heat skimmed milk powder; WPI, whey protein isolate.

5.4.2. Production of the acid milk gels

The skimmed milk powder was reconstituted in Milli-Q water (Millipore, Merk, Germany) to produce 3 L of milk

mix (Milli-Q water: 2564g, SMP: 309g, WPI: 14g and lactose: 113g). The milk mix was rehydrated for 3 hours at

25°C under stirring and stored overnight at 4°C to ensure complete the rehydration. The next day, the milk mix

was heated under stirring at 95°C for 5 min (42 ± 2 min to reach 95°C) in a silicone oil bath (Sigma-Aldrich,

Saint-Quentin Fallavier, France) and cooled at 40°C (48 ± 8 min to reach 40°C) in an ice bath under stirring.

The acidification of the cooled mix was induced by adding 1.1 % (w/w) of D-glucono-δ-lactone (GDL) (Sigma-

Aldrich, Saint-Quentin Fallavier, France) under stirring during 3 min. The mix was incubated at 40°C until the pH

reached 4.7. The pH was recorded by a multichannel data logger (Consort D130, Turnhout, Belgium). All the

acidification curves were similar and the mean incubation time was 242 ± 7 minutes.

81

5.4.3. Stirring steps at laboratory scale

Each stirring step was adapted at the laboratory scale (Figure 5.1). The stirring operation in the milk gel beaker

was performed during 10 min using a spiral stirrer (R3003, IKA, Staufen, Germany) at 100 rpm (Eurostar 60

control, IKA, Staufen, Germany). During the first 30 s of the stirring, removable baffles were used to ensure the

breakage of the gel as described by Guénard-Lampron, St-Gelais, Villeneuve, & Turgeon, (2019). The average

temperature of the stirred milk gel after 10 min of stirring was 36 ± 1 °C. The mixing speed (100 rpm) was

maintained during all the process in order to pump a homogeneous mixture. The milk gel was pumped at 70 mL

min-1 by two peristaltic pumps (Masterflex L/S Model 77201-60, Cole Parmer, Vernon Hills, USA) through 3

successive cylindrical silicone pipes (internal diameter: 4.78 mm, thickness: 1.59 mm) (Freudenberg Medical

Europe GmbH, Kaiserslautern, Germany). The first section of pipe (between the beaker and the presmoothing)

measured 1 m, while the other two measured 5 m and were immerged in water bath). The milk gel was

presmoothed (at 36°C, after stirring) and smoothed (temperature controlled by the 1st cooling) with 1 mm and

500 µm filters respectively which represents similar conditions used by Guénard-Lampron et al. (2019) (Figure

5.1).

Figure 5.1. Laboratory scale technical stirring system including a stirring step in the beaker, pumping,

presmoothing (1 mm), 1st cooling to reach the smoothing temperature (13, 22 or 35°C), pumping,

smoothing (500 µm), 2nd cooling to reach the filling temperature (10°C) and filling.

The temperature of the water bath was controlled by a cryostat allowing the circulation of a mixture of

ethanol/water of 1:10 (v/v) in a coil that was placed in the bath. Preliminary testing allowed determining the

temperature of the cooling water to be used in cryostat to maintain a temperature in the water bath that enables

to reach the desired temperature for the milk gel. The smoothing temperature of acid milk gel was recorded by

a data logger connected to a thermocouple that was installed in the pipe before the smoothing step. Three

smoothing temperatures were targeted (10, 20 and 35°C). However, the temperature control was difficult at the

laboratory scale and the average smoothing temperatures obtained for the productions were 13 ± 1°C, 22 ±

1°C and 35 ± 1°C. In addition, the effect of the presmoothing filter was studied by removing the smoothing filter

82

to obtain a presmoothed milk gel at the end of the stirring process. Presmoothed (presmoothing filter only) (PSM)

and smoothed (SM) (presmoothing + smoothing filter) milk gels were collected directly in 100 mL containers at

the end of the stirring process (10 ± 1°C) and were stored at 4°C up to 22 days.

5.4.4. Analysis of stirred milk gels

The pH of milk gels was measured during storage using official standard methods (AOAC International, 2000;

Method 981.12).

5.5.4.1. Physical and rheological properties

Syneresis was determined using a centrifugation method adapted by Everett & McLeod (2005). A sample of 25

g was centrifuged at 210 g during 20 min at 4°C (Sigma 3-18K centrifuge, Fisher Bioblock Scientific, Illkirch,

France). Duplicates were performed and percentage of syneresis was expressed by Equation 2.1. Firmness was

measured by a penetration test using a TA-XT2 texture analyzer (Texture Technologies Corporation, Scarsdale,

NY, USA) as described by Guénard-Lampron et al. (2019). A penetration speed of 1.0 mm.s-1 and a penetration

depth of 10 mm were used. Triplicates were carried out and results were expressed by Equation 2.2.

Rheological measurements were realized with a rheometer (Physica MCR301 rheometer; Anton Paar, Graz,

Austria) using a concentric cylinder measuring system (model CC-27 SN23489, 26.66 mm in diameter; Anton

Paar) and the cup of the rheometer (model CC-27, 28.92 mm in diameter; Anton Paar). The sampling of milk gel

was conducted as described by Guénard-Lampron et al. (2019) and the sample was allowed standing for 5 min

in the cup. After rest time, the storage modulus (G’) was determined in the linear domain (strain: 0.5 %,

frequency: 1 Hz) and then the apparent viscosity at a shear rate of 10.5 s−1 was measured. The temperature

was maintained at 4°C by the rheometer’s Peltier temperature control system for all measurements and

duplicates were performed.

5.4.4.2. Microstructural analysis

Laser diffraction

Microgels size was determined by laser diffraction (LD) analysis using a Mastersizer 2000 Analyzer (Malvern

Instruments, Worcestershire, UK). Stirred milk gel was gently mixed 5 times with a spoon (from bottom to the

top of the container) before the sampling of 1 g of yogurt with a spatula. Stirred milk gel was diluted 1:10 (w/w)

with Milli-Q water in a beaker and stirred during 10 min at 50 rpm. Two dilutions were done from 2 containers of

stirred milk gel. All analysis were done at room temperature. A refractive index of 1.33 for the dispersant (water)

and 1.46 for the microgels (milk protein), and an absorption index of 0.01 for the microgels was used (Huc et al.,

2016). Some drops of diluted milk gel were added to the dispersion system to reach about 12 % of obscuration.

Three measurements were performed for each dilution (separated by 30 s) and three washing cycles were

realized after each sample. The particle size distribution, the volume D4.3 (µm) and the surface D3.2 (µm)

83

weighted mean diameters were obtained directly by the software (Master2000, Version 5.12F, Malvern

Instruments, Worcestershire, UK).

Dynamic image analysis

Microgels size and shape were determined by dynamic image analysis (DIA) using a QICPIC/R modular particle

size and shape analyzer and a LIXELL wet dispersing unit (Sympatec GmbH, Clausthal-Zellerfeld, Germany).

The analyzer was equipped with a precision M4 lens (1 to 750 µm) and a 0.5 mm cuvette was used. As described

previously, stirred milk gel was gently mixed 5 times with a spoon (from bottom to the top of the container) before

the sampling of 1 g of yogurt with a spatula. Stirred milk gel was diluted 1:2000 (w/w) with Milli-Q water and

stirred during 1 min at 100 rpm and then the dispersed microgels were pumped at 25 mL/min with a peristaltic

pump (Masterflex L/S Model 77201-60, Cole-Parmer, FR) into the dispersing unit. Stirred milk gel were mixed

and diluted as described for the laser diffraction analysis. For each dilution, three repetitions of 30 seconds

images acquisitions were performed at 10 Hz and separated by 5 min. The microgels images (resolution: 1 µm

= 1 pixel) were processed using PAQXOS application software (PAQXOS, Version 2.2.2, Sympatec GmbH,

Clausthal-Zellerfeld, Germany). The software allowed determining size distribution as well as shape factors. The

diameter of the microgels was calculated using the software according to the equivalent projection area of a

circle (EQPC). The volume distributions (D4.3 and D3.2) and the roughness indexes (median (R50) and maximal

(Rmax) roughness) were obtained directly from the software. The roughness index tends to 0 for rough microgels

or to 1 for smooth microgels. The maximal roughness represents the lower values (rougher microgel) obtained

during each acquisition. The roughness indexes were expressed by Equation 1.2.

Confocal laser scanning microscope

Confocal images were acquired with a TCS SP8 AOBS inversed confocal laser scanning microscope (CLSM)

(Leica, Solms, Germany) equipped with a Helium-Neon laser (λex = 458 nm) and an Argon laser (λex = 633).

Stirred milk gel was carefully sampled from the surface of the gel with a spatula and then placed in the center of

a microscope glass slide equipped with a spacer of 250 µm height maintained by a double surface adhesive

(spacing of 25 µL) and covered by a coverslip. The proteins were then stained by DyLight 488 nm (Thermo

Fisher Scientific, Waltham, MA, USA) by diffusion of 2 µL markers dropped at the surface of the milk gel sample.

Two slides were performed from the same samples and four images were acquired for each slide with a

magnification of 40x. Confocal images were transformed by an analysis method using ImageJ (v1.43r) as

described by Le & Turgeon (2015) to determine the total area represented by the pore. Images selected for this

paper were considered representative of all the acquisitions obtained.

84

5.4.5. Experimental designs and statistical analysis

The smoothing temperatures (13, 22 and 35°C) were randomized and repeated three times with the exception

of the 4th repetition of the temperature at 22°C which was added to confirm the results obtained. The variance

analysis was performed using PROC MIXED of the SAS software program (v. 9.4; SAS Institute Inc., Cary, NC,

USA). Significant differences were tested at P ≤ 0.05. Two statistical designs were performed with storage time

as repeated measure. First, a split-plot statistical design was used to compare the effect of the smoothing filter

(presmoothing (PSM) and smoothing (SM)) and smoothing temperatures. The second design was used to

compare the SM milk gel according to the 3 smoothing temperatures.

Two correlation analysis were performed for each statistical design. One between processing parameters (filter,

temperature, storage) and the properties analyzed and another to compare all the properties analyzed. The

Pearson correlation coefficients (r) were calculated using PROC CORR of the SAS software program. Significant

correlations were considered at r ≥ 0.5. Principal component analysis (PCA) was performed using XLSTAT

2015.1 software (Addinsoft, Paris, France) to describe the smoothed milk gel product space according to all

properties. Smoothing temperature and storage time were added as supplementary variables in the PCA

analysis to facilitate the comprehension of the results.

5.5. Results and discussion

Presmoothed (PSM) and smoothed (SM) milk gels were first compared according to syneresis, size and

roughness of microgels (subsection 5.5.1). Smoothed milk gels were then compared using rheological (viscosity

and storage modulus G '), physical (firmness) and microstructural (CLSM) properties (subsection 5.5.2). The pH

was similar (P ˃ 0.05) for all PSM and SM milk gels. The pH of milk gels was 4.74 ± 0.02 and 4.66 ± 0.02 after

respectively 1 day and after 22 days. It evidenced a slight, but significant decrease with time.

5.5.1. Presmoothed and smoothed milk gels: Syneresis and microgel size and

roughness

Figure 5.2 shows the particle size distributions of microgels and the mean diameters D4.3 and D3.2 after 1 and 22

days obtained by LD (Fig. 5.2A) and by DIA (Fig. 5.2B) for all presmoothed and smoothed milk gels. No

significant interaction (P ˃ 0.05) was observed between storage time, smoothing filter (PSM and SM milk gels)

and smoothing temperature. At day one, the size distributions were similar with both methods. The size

distributions obtained by LD are similar to those obtained by Cayot, Schenker, Houzé, Sulmont-Rossé, & Colas

(2008) and Zhang, Folkenberg, Amigo, & Ipsen (2016) for the analysis of low-fat yogurts microgels after different

mechanical treatments. However, they characterised only the microgels size at one specific time during storage,

which did not allow determining the evolution of microgel size. In the present study, sizes determined by LD

were stable during the 22 days of storage, but a significant increase of microgels size was observed with DIA as

85

demonstrated by the Pearson correlations (Annex E, Table E.1). In addition, the size distribution obtained by

DIA shows a broader shape (as observed by LD). DIA also highlights a higher percentage of larger microgels

(˃ 100 µm), comparatively to LD. This could be explained by the large number of microgels analyzed (˃ 300 000

per acquisition) and by the possible orientation of microgels (on their longer size) during the measurement. The

sample dilution effect was tested and did not show any significant difference in size distribution. However, the

impact of the sample preparation used for each method (LD: stirring 10 min at 50 rpm, DIA: stirring 1 min at 100

rpm) was not compared in this study and may have an impact on the size distribution.

Figure 5.2. Size distributions of microgels after 1 and 22 days of storage obtained by laser diffraction

(A) and dynamic image analysis (B).

The results represent the means for all presmoothed and smoothed milk gels. Diameters D4.3 and D3.2 are

presented in table for each size distribution. Values with different letters in the same row, for each method, are

significantly different (P ≤ 0.05).

Recently, Moussier et al. (2019) demonstrated that microgel size distributions were equivalent for LD and DIA

(Annex A). However, their study compared commercial stirred yogurts for which process conditions and storage

time were unknown. An increase in the microgels size with time was expected since it is known that casein

particles swell at low storage temperature and that aggregation of microgels occurs during the protein network

restructuration (Lucey, 2004; Nöbel, Weidendorfer, & Hinrichs, 2012; Renan, Arnoult-Delest, Pâquet, Brulé, &

Famelart, 2008). The size distributions obtained by LD could be biased by the assumption that the microgels

are spherical, knowing that some authors have now shown that the microgels of stirred yogurt were irregularly

shaped (Hahn et al., 2014; Moussier et al., 2019). The LD size distributions would be equivalent to the DIA size

distributions only when comparing spherical particles because of the effect of particle shape on the evaluation

86

procedure (Köhler et al., 2008). In addition, the diameters D4.3 obtained from DIA were positively correlated (r =

0.68) to the surface diameters D3.2 obtained from LD but were not correlated (r < 0.5) to the volume diameter

D4.3 (Annex E, Table E.2). These correlations indicated that DIA and LD techniques are complementary, but that

DIA could be more discriminating for larger microgels based on their D4.3 assessment methods of microgels size.

An increase of microgels size (D4.3), obtained by DIA during storage was also observed according to the

smoothing filter (PSM and SM milk gels) and the smoothing temperature (13, 22 and 35°C). Figure 5.3 shows a

significant interaction between smoothing filter and smoothing temperature, whatever the storage time, for

microgels size obtained from DIA (Fig. 5.3A) and for syneresis (Fig. 5.3B). The mean volume weighted diameter

(D4.3) is commonly used to described yogurt microgels and is also more appropriate, in terms of volume, for

correlation with rheological and physical properties (Rohart et al., 2015; Zhang et al., 2016).

Figure 5.3. Effects of smoothing filter (PSM: pre-smoothed, 1 mm; SM: smoothed, 500µm) and

smoothing temperature (13, 22 and 35°C) on the microgel sizes ( D4.3) measured by DIA (A) and on

syneresis (B).

The results represent the mean of values obtained after 1 and 22 days of storage. The error bars represent the

standard error of the means. Values with different letters, in each figure, are significantly different (P ≤ 0.05).

The microgels size was only significantly different between PSM and SM gels when smoothing was performed

at 22°C. In this case, microgels were bigger for SM milk gels comparatively to PSM milk gels (Fig. 5.3A). The

87

difference in microgels size between SM and PSM milk gels could be explained by a higher mechanical stress

and higher breakage of the protein network for SM milk gels due to the sequential use of 2 smoothing filters.

Rasmussen, Janhoj, & Ipsen (2007) reported that the more the protein network is broken the higher the potential

of post-aggregation as observed here with bigger aggregates for SM. However, why is this difference observed

only at 22°C? It could be hypothesized that smoothing at this temperature gives microgels with a different shape

or density impacting on their reorganization and size during post-aggregation after 1 and 22 days, but this needs

to be verified by further experiments.

Microgels size (D4.3) obtained from DIA was also positively correlated (r = 0.52) to syneresis (Annex E, Table

E.2). This correlation is in accordance with several authors who have already shown relationships between

microstructural properties and syneresis. For example, finer protein network and smaller pore size would

promote lower syneresis values in fermented milk gels (Lorenzen et al., 2002; Aichinger et al., 2003). Syneresis

of stirred yogurt also depends on the intensity of the mechanical treatment and could be positively correlated to

the mean diameter (D4.3) obtained by LD (Zhang et al., 2016). In the present study, lower syneresis values would

be linked to smaller microgels (Fig. 5.3B). Syneresis also increased significantly between days 1 and 22 for all

milk gels, but the syneresis values were higher for SM milk gels (2.6 to 5.8 ± 0.2 %) than for PSM milk gels (1.9

to 4.3 ± 0.1 %). These results are in agreement with the Pearson correlation showing a positive correlation (r =

0.84) between syneresis and storage time (Annex E, Table E.1). The increase of syneresis during storage, could

be explained by the restructuration of the protein network. Lucey (2001) and Renan, Arnoult-Delest, et al. (2008)

explained that the restructuration could lead to contraction of the gel and expulsion of the whey. Syneresis of

SM milk gels was also significantly higher, comparatively to PSM milk gels, particularly when smoothing

temperatures used were 22 or 35ºC (Fig. 5.3B). The higher values of syneresis for SM milk gels could be related

to a higher restructuration (higher potential of post-aggregation) which could be linked to a more extensive

contraction of the gel.

Figure 5.4 illustrates a significant interaction between the smoothing temperature and the storage time on the

changes of the median roughness index (R50). No significant difference (P ˃ 0.05) was observed between PSM

and SM milk gels. After 1 day, microgels were rougher when smoothed at 22 and 35ºC comparatively to

microgels smoothed at 13°C. The roughness index decreases during storage when the smoothing temperature

used was 13 or 35ºC (decrease of 30 and 21 %, respectively), but was stable when smoothing was performed

at 22ºC. In addition, changes in roughness were negatively correlated (r = -0.64) to microgel size (D4.3, DIA)

(Annex E, Table E.2). This correlation means that roughness index decreased (rougher microgel) when

microgels size increased. Some authors observed a similar relationship between size and roughness of sand

particles obtained by DIA (Yan and Shi, 2014; Zhou and Wang, 2017), but this has never been demonstrated

88

for dairy microgels. However, microgel size obtained from DIA increased for all milk gels which could not explain

why roughness was stable during storage for PSM and SM milk gels at 22°C. Moussier et al. (2019) presented

stirred yogurt microgels as heterogeneous and having different degree of compactness (Annex A). In the present

study, the microgels obtained from smoothing at 22°C could be more compact and less sensitive to changes in

the surface unevenness resulting in stable roughness values even after aggregation of microgels.

Figure 5.4. Effects of storage time (1 or 22 days) and smoothing temperature (13, 22 and 35°C) on the

microgels median roughness index (R50).

The results represent the mean of all presmoothed and smoothed milk gels. The error bars represent the

standard error of the means. Values with different letters are significantly different (P ≤ 0.05).

5.5.2. Smoothed milk gel: From microstructure to rheological and physical

properties

Microstructural and physical properties of SM milk gels changed during storage as shown in Table 2. No

significant interaction (P ˃ 0.05) between storage time and smoothing temperature was observed for these

properties (Table 5.2).

Table 5.2. Changes in microstructural and physical properties of smoothed milk gels after 1 and 22

days of storage (mean of the 3 smoothing temperature).

Storage time (day)

Properties 1 22

Syneresis (%) 2.6 ± 0.1b 5.8 ± 0.3a

Firmness (N/m2) 339.7 ± 4.8b 504.6 ± 15.7a

Microgel Size D4.3 (µm, DIA) 47.9 ± 7.1b 63.2 ± 7.2a

Microgel Roughness (R50) 0.61 ± 0.04a 0.48 ± 0.04b

Total Pore Area (%) 48.4 ± 1.47a 38.8 ± 1.47b

Values with different letters in the same row are significantly different (P ≤ 0.05).

89

Significant increases in microgels size (D4.3, DIA), microgels roughness (decrease of R50 index) and syneresis

were observed as described previously for PSM and SM milk gels (subsection 5.5.1). Firmness of smoothed

milk gels also increased significantly during storage as observed by Prasad, Sherkat, & Shah (2013) and Serra

et al. (2009). The aggregation of casein particles and diminution of the electrostatic repulsion between microgels

promote the strengthening of the protein network and increase its resistance to compression and shear (Remeuf,

Mohammed, Sodini, & Tissier, 2003; Renan et al., 2009; Serra et al., 2009).

The total pore area significantly decreased during 22 days of storage as expected since microgels size increased

which leaves less space between them (Table 5.2). These results could also be observed in Figure 5.5 with

confocal images (CLSM) obtained after 1 and 22 days of storage for each smoothing temperature. CLSM images

show the reorganisation and densification of the protein network during the 22 days of storage. These

observations are in agreement with several authors who described the swelling of the casein particles and

aggregation/reorganisation of microgels during storage (Mellema, Walstra, van Opheusden, & van Vliet, 2002;

Nöbel, Weidendorfer, & Hinrichs, 2012; Renan et al., 2009).

Figure 5.5. Confocal laser scanning microscopy images (CLSM, magnification 40x) of milk gel

smoothed at 13 (A, D), 22 (B, E) and 35 °C (C, F). Images were acquired after 1 (A, B, C) and 22 (D, E, F)

days of storage.

Surprisingly, the viscosity of smoothed milk gels remained stable during the 22 days of storage (1.53 ± 0.06 to

1.50 ± 0.04). Several authors reported an increase of viscosity during post-acidification of lactic gel and during

the restructuring of the protein network (Renan et al., 2009; Renan, Arnoult-Delest, et al., 2008; Sodini et al.,

90

2004). This increase of viscosity during storage was also observed in chapter 3. However, Renan et al. (2009)

also demonstrated that after 28 days of storage, the increase of viscosity was lower if post-acidification was

inhibited. In the present study, use of GDL allowed to limit the decrease in pH to 0.08 units and could explain

these stable values of viscosity.

The viscosity of stirred milk gels have changed depending on the smoothing temperature. The viscosity values

obtained at 10.5 s-1 were significantly lower for milk gels smoothed at 35ºC (1.41 ± 0.04 Pa*s) comparatively to

those smoothed at 13 or 22ºC (1.57 ± 0.04 Pa*s for both) whatever the storage time. This is in agreement with

Robinson, Lucey, & Tamime (2007) who observed that shearing yogurt at higher temperature promotes

obtaining a smooth yogurt but with a lower viscosity. The microstructure of protein network as well as the

morphology of microgels could also explain the differences in viscosity values. Figure 5.6 shows examples of

individual microgels and their proportion by size ranges obtained from DIA for each smoothing temperature after

1 and 22 days.

Figure 5.6. Individual microgel images obtained by dynamic image analysis and classified by

smoothing temperature (13, 22 and 35°C), storage time (1 and 22 days) and microgel size class (D4.3).

The percentage that each size group represents, compared to all the microgels analyzed for one temperature

and one day of storage, is indicated under the microgel images.

91

Microgels are irregularly shaped, rough and have different level of compactness depending of the smoothing

temperature and the storage time. General observation of individual images of microgel from SM milk gels at

35°C, comparatively to 13 and 22°C, show that they are more damaged and less compact mostly at day 1 (more

space in the microgel (white)). This could be associated with the shearing at a temperature closed to incubation

temperature while the network would still be brittle (Lucey, 2004). These microgels could be less stable and

induce a lower viscosity of stirred yogurt as described by Mokoonlall, Nöbel, & Hinrichs (2016). The changes in

abundance of each group of microgels size, between day 1 and 22, also confirm that aggregation of microgels

occurred during storage. After 22 days, the percentage of smaller microgel (< 20µm) decreased while

percentage of bigger microgel (˃ 100 µm) increased (Fig. 5.6). In addition, this increase of bigger microgel

during storage was more important for microgel from SM milks gels at 35°C (7 to 34 %) which demonstrates the

higher restructuration ability of these microgels.

Figure 5.7 presents the storage modulus (G’, Fig. 5.7A) and the maximal roughness (Rmax, Fig. 5.7B) for different

smoothing temperatures and the storage times. These properties were both stable during 22 days for milk gel

smoothed at 22°C, which could be explained by the low extent of breakage of the gel structure when smoothing

was realized at this intermediate temperature. Robinson et al. (2007) explained that shearing at about 20°C

allows obtaining acceptable yogurt properties. In addition, the percentage of microgels represented by each size

groups (Fig. 5.6) were relatively stable during storage for milk gels smoothed at 22°C which could be linked to

a lower level of aggregation.

During storage, a significant increase of G’ was observed for smoothed milk gels at 13 and 35°C (Fig. 5.7). This

increase of G’ reflects the restructuration of the protein network in stirred milk gels (Renan et al., 2009; Serra et

al., 2009). However, the increase in G’ was less important for milk gels smoothed at 13°C (117 to 149 Pa) than

for those at 35°C (94 to 136 Pa) possibly because their microgels were less damaged after the smoothing at

13°C as observed by individual microgel images in Figure 5.6. The increase of the maximal roughness index

was only observed for milks gels smoothed at 35°C and represents microgels that become smoother and

possibly denser between 1 and 22 days. This could be related to visual observations by DIA images of smoothed

milk gel at 35°C (Fig. 5.6). Similar results were obtained by Olsen (2003) who observed a denser protein network

for yogurts filled at 25°C, comparatively to those filled at 10°C. Olsen (2003) explained that a higher

restructuration occurred for sheared (filling) yogurts at warmer temperature. In the present study, a similar

behavior was also observed for the microgels size. The increase in microgels size tended (P = 0.06) to be more

important for smoothed milk gels at 35°C (results not shown). These particular behaviors (G’, Rmax and microgel

size) of milk gels smoothed at 35°C could be related to their lower viscosity values.

92

Figure 5.7. Effects of smoothing temperature (13, 22 and 35°C) and storage time (1 and 22 days) on the

change of G’ (A) and maximal roughness (B).

The error bars represented the standard error of the means. Values with different letters, in each figure, are

significantly different (P ≤ 0.05).

Multivariate analysis was performed in order to better understand the links between the process conditions

(smoothing temperature, storage time) and the properties of the milk gels. Figure 5.8 presents the correlation

circle (Fig. 5.8A) and the PCA map (Fig. 5.8B) of all smoothed milk gels. The principal components F1 and F2

represented 72.21% of the total variance. The majority of the information was supported by F1 (48.44%) and

represented the changes of properties (microgel size or median roughness (R50), pore area, storage modulus

(G’), firmness and syneresis) related to the storage time while F2 (23.77%) represented viscosity and maximal

roughness (Rmax) modified by the smoothing temperature.

The PCA allows discriminating the smoothed milk gels according to parameters linked to the storage time. Milk

gels smoothed at 35°C were mainly organised at the bottom of the PCA map in agreement with the lower

viscosity and Rmax values obtained for these milk gels comparatively to those smoothed at 13 and 22°C. Pearson

correlation also demonstrated that median roughness and the percentage of pore area were negatively

correlated (r = -0.52 and -0.73) to storage time while syneresis (r = 0.90), firmness (r = 0.92), G’ (r = 0.66) and

microgel size (r = 0.39) were positively correlated to storage time (Annex E, Table E.3). However, the microgel

size was not significantly correlated (r < 0.5) to storage time (Annex E, Table E.3). In addition, viscosity was

negatively correlated (r = -0.57) to smoothing temperature (Annex E, Table E.3) and Rmax was positively

93

correlated (r = 0.51) to viscosity (Annex E, Table E.4). These correlations mean that the lower values of viscosity

obtained for smoothed milk gels at 35ºC would be mostly explained by the presence of rougher microgels (lower

Rmax). According to individual images of microgel obtained by DIA, these rougher microgels could possibly be

linked to others microstructural properties, like compactness or density, which could affect the viscosity of stirred

milk gels.

Figure 5.8. Correlation circle (A) and PCA map (B) of smoothed milk gels at 13 ( ), 22 ( ) and

35 ( ) °C and analyzed after 1 and 22 days.

Variables used were pore area, median roughness (R50), maximal roughness (Rmax), viscosity, storage modulus

(G’), microgel size (D4.3), syneresis (S) and firmness (F). Smoothing temperature and storage time are additional

variable projected on the correlation circle (dashed lines).

5.6. Conclusions

This study demonstrated that smoothing conditions (filter pore size and temperature) and storage time modified

size and roughness of microgels and were correlated to rheological and physical properties of acidified milk gels.

The selection of the smoothing filter size (presmoothed and smoothed) was critical to control microgel size and

syneresis of milks gels when a smoothing temperature of 22°C was used. The smoothing temperature was

negatively correlated to viscosity of smoothed milk gels which could be linked to changes in maximal roughness

of microgels. This correlation between viscosity and maximal roughness was obtained for the first time and

demonstrates how useful the dynamic image analysis could be for characterizing milk microgels. However,

rheological, physical and microstructural properties of acidified milk gels were mostly modified during the

restructuring of the protein network that occurred with storage time. The restructuring of milk gels (increase in

G’) was more important when smoothing was performed at 13 and 35°C, comparatively to smoothed milk gels

94

at 22°C which seemed more stable. The next step would be to study these smoothing conditions (temperature

and filter) in an industrial stirring process and their effects during the post-acidification (lactic fermentation) of

nonfat stirred yogurt. It would also be interesting to investigate compactness and fractal dimension of microgels

to better understand the relationship between microgels shape and rheological properties of stirred yogurts.


This work was supported by the research programs of the Fonds de Recherche du Québec et Nature et

Technologies, Novalait Inc., the Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec

(MAPAQ) and the Conseil de Recherche en Sciences Naturelles et en Génie du Canada (CRSNG). V. Guénard-

Lampron thanks the Fondation Famille-Choquette for a fellowship. The authors would also like to thank Pablo

Granda for their technical assistance in the production of stirred milk gels, Brigitte Deau and Gabrielle Moulin for

their technical assistance with the analyses of milk gels as well as Laurie-Eve Rioux for her assistance with the

statistical analyses.

95

Chapitre 6. Discussion générale

Ce chapitre décrit l’ensemble des résultats obtenus au cours de cette thèse afin de mieux comprendre l’impact

séquentiel de différents paramètres opérationnels du brassage sur la qualité d’un yogourt sans gras. La

synthèse des résultats a permis de proposer certaines recommandations. Les opérations séquentielles à choisir

en fonction des propriétés rhéologiques et physiques ciblées après 22 jours d’entreposage ont été proposées

sous forme de Tableau récapitulatif (Tableau 6.1). Les impacts majeurs de la température de lissage sur les

propriétés rhéologiques et physiques ont été résumés au Tableau 6.2 et permettent de cibler des températures

de lissages optimales pour les propriétés ciblées. Finalement, les relations entre les conditions de lissage (filtre

et température) et d’entreposage, la microstructure et les propriétés rhéologiques et physiques sont présentées

au Tableau 6.3. Ces derniers résultats permettent de mieux comprendre l’impact des conditions expérimentales

sur la microstructure d’un gel acidifié et de relier ces changements microstructuraux aux différentes propriétés

texturales.

Finalement, ce chapitre présente aussi une discussion entourant les limites des travaux réalisés dans cette

thèse (Tableau 6.4), puis les principales retombées du projet y sont présentées.

6.1. Impacts individuels et séquentiels des opérations de

brassage

L’objectif du Chapitre 2 était d’abord de déterminer les effets individuels des opérations de brassage sur les

propriétés rhéologiques et physiques d’un yogourt sans gras, brassé avec un système de brassage technique.

Les opérations à l’étude étaient la durée de brassage en cuve (5 ou 10 min), la température de lissage (38 °C,

avant le refroidissement ou 20 °C, après le refroidissement) et le système de refroidissement (échangeur de

chaleur à plaques ou tubulaire). Des échantillons de yogourts ont été prélevés après chaque opération et ont

été analysés après 1 jour d’entreposage. De manière générale, après chacune des opérations, la viscosité

augmentait alors que la synérèse, la fermeté et la consistance diminuaient. Cette étude a aussi permis de

déterminer que la durée du brassage en cuve (5 ou 10 min) n’avait pas d’impact sur les propriétés rhéologiques

et physiques analysées. Toutefois, le refroidissement avec l’échangeur de chaleur à plaques favorisait la

diminution de la synérèse, alors que le refroidissement avec l’échangeur de chaleur tubulaire favorisait

l’augmentation de la fermeté et de la consistance. La viscosité du yogourt n’était pas influencée par le système

de refroidissement utilisé. La fermeté était aussi plus élevée pour les yogourts lissés avant le refroidissement

(SM38), mais les yogourts lissés après le refroidissement (Sm20) avaient une synérèse plus faible ainsi qu’une

viscosité et une consistance plus élevées. Ces résultats ont donc démontré que les propriétés rhéologiques et

physiques du yogourt évoluent après chacune des opérations du brassage et qu’elles peuvent être modifiées

par le système de refroidissement et la température de lissage.

96

L’objectif de ce Chapitre 2 était aussi de cibler les opérations ayant le plus d’impact sur les propriétés

rhéologiques et physiques d’un yogourt sans gras, brassé avec le système de brassage technique. À partir des

échantillons de yogourt prélevés après chacune des opérations et analysés après 1 jour d’entreposage, il a été

possible de déterminer la contribution individuelle des opérations sur l’obtention des propriétés finales (après 1

jour) du yogourt. Ce sont les opérations du refroidissement et du lissage, comparativement au brassage en

cuve, qui ont le plus contribué à la modification des propriétés rhéologiques et physiques des yogourts brassés.

Ces contributions étaient indépendantes du système de refroidissement et de la température de lissage utilisée.

L’utilisation de ce système de brassage simulant des conditions industrielles a donc permis de confirmer que

chaque opération unitaire a un effet spécifique sur les propriétés rhéologiques et physiques d’un yogourt brassé

sans gras. De plus, les effets individuels des opérations dépendent de la séquence opérationnelle (lissage avant

ou après le refroidissement). Toutefois, les résultats de ce chapitre portaient seulement sur l’analyse des

yogourts après 1 jour d’entreposage. Considérant que les propriétés texturales du yogourt évoluent pendant

l’entreposage, il était nécessaire pour la suite des travaux d’étudier l’impact de ces paramètres opérationnels

sur l’évolution des propriétés au cours de l’entreposage du yogourt.

6.2. Impact cumulatif des opérations de brassage au cours de

l’entreposage

L’objectif du Chapitre 3 était de déterminer les effets cumulatifs des opérations de brassage sur l’évolution de

la synérèse, de la fermeté, de la viscosité, de la distance parcourue (consistance) et du temps d’écoulement

(entonnoir Posthumus) d’un yogourt brassé, entreposé pendant 22 jours. Pendant l’entreposage une post-

acidification des yogourts a été observée. La synérèse a diminué alors que la viscosité, la fermeté, la

consistance et le temps d’écoulement ont augmentées. L’impact cumulatif des opérations de brassage n’a pas

modifié l’évolution de la synérèse pendant l’entreposage. Dans le Chapitre 2, il a été démontré que la synérèse

obtenue après 1 jour d’entreposage, était plus faible pour les yogourts refroidis avec l’échangeur à plaques

qu’avec l’échangeur tubulaire. Les résultats obtenus dans ce Chapitre 3 démontrent encore que la synérèse

était plus faible avec l’utilisation de l’échangeur à plaques, toutefois, la diminution de synérèse pendant

l’entreposage était comparable avec les deux systèmes de refroidissement.

La viscosité, la consistance, la fermeté et le temps d’écoulement ont été modifiés pendant l’entreposage par

l’impact cumulatif des opérations de brassage. Ces modifications sont survenues principalement après 13 jours

d’entreposage ce qui coïncide avec la diminution du pH (post-acidification). Cela pourrait s’expliquer par la

restructuration du réseau protéique, mais celle-ci n’a pas été étudiée dans le cadre de ce chapitre. Après 13

jours, le temps d’écoulement était modifié par la température de lissage utilisée (avant ou après refroidissement)

alors que la viscosité et la consistance étaient modifiées par le système de refroidissement (plaques ou

97

tubulaire). La fermeté a été la propriété la plus influencée par l’impact cumulatif des opérations de brassage,

mais seulement après 22 jours. La durée d’agitation en cuve, le système de refroidissement ainsi que la

température de lissage ont tous eu des impacts sur l’évolution de la fermeté.

Les résultats du Chapitre 3 ont démontré l’évolution des propriétés rhéologiques et physiques du yogourt au

cours de son entreposage, selon le stress mécanique subi lors des opérations de brassage. À partir de ces

résultats, certaines recommandations peuvent être émises afin d’obtenir des propriétés texturales spécifiques

après 22 jours d’entreposage. Le Tableau 6.1 présente un exemple des combinaisons d’opérations pouvant être

utilisées en fonction des propriétés ciblées.

Tableau 6.1. Recommandations des opérations séquentielles à choisir en fonction des propriétés

ciblées après 22 jours d’entreposage.

Propriétés ciblées Combinaison d’opérations

Diminuer la synérèse

St10-Sm38-PHX

+ Sm38 augmente le temps d’écoulement

+ St10 favorise l’augmentation de la fermeté pour la combinaison Sm38-PHX

- PHX diminue la viscosité et la consistance

Augmenter la fermeté

St10-THX-Sm20

+ THX augmente la viscosité, la consistance

- THX augmente la synérèse

- Sm20 diminue le temps d’écoulement

Augmenter la viscosité et la consistance

St5-Sm38-THX

+ Sm38 augmente le temps d’écoulement

+ St5 favorise l’augmentation de la fermeté pour la combinaison Sm38-THX

- THX augmente la synérèse

Les opérations en caractères gras représentent les opérations choisies pour répondre à la propriété ciblée puis

le choix des autres paramètres opérationnels est décrit pour chaque cas présenté (certains choix favorisent

d’autres propriétés (+) alors que d’autres choix affectent certaines propriétés (-)). Les opérations sont décrites

ainsi : Durée du brassage en cuve : 5 min (St5) ou 10 min (St10), Température de lissage : 38 °C (Sm38, avant

refroidissement) ou 20 °C (Sm20, après refroidissement), Système de refroidissement : échangeur de chaleur

à plaques (PHX), tubulaire (THX).

Afin de diminuer la synérèse, il serait préférable d’utiliser l’échangeur de chaleur à plaques, alors que pour

augmenter la viscosité et la consistance, l’échangeur de chaleur tubulaire serait plus approprié. Quant à la

fermeté, la combinaison favorisant la fermeté la plus élevée comprend un brassage de 10 min, un

refroidissement avec échangeur tubulaire et un lissage après le refroidissement. Il n’y a donc pas de

combinaison unique permettant d’optimiser toutes les propriétés texturales du yogourt brassé. Une stratégie

pourrait être de cibler une ou des propriétés importantes, puis de choisir les paramètres en essayant de réduire

les impacts négatifs sur les autres propriétés (Tableau 6.1). Toutefois, aucune combinaison pouvant améliorer

98

toutes les propriétés n’a été trouvée ce qui s’explique par le fait que plusieurs propriétés sont reliées entre elles.

Par exemple, un gel plus ferme aura plus de risque de se contracter et d’expulser le lactosérum à la surface du

gel, augmentant ainsi la synérèse.

6.3. Impact de la température de lissage, un nouveau levier

technologique

Les résultats précédents ont démontré que les opérations de refroidissement et de lissage (avant ou après

refroidissement) avaient des effets majeurs sur les propriétés texturales du yogourt. L’impact de la température

de lissage a donc été approfondi dans le cadre du Chapitre 4. L’objectif était de déterminer les relations entre

la température de lissage (10 à 35 °C), la durée d’entreposage (1 à 22 jours) et les comportements rhéologiques

et physiques d’un yogourt brassé. Le comportement de la synérèse, de la viscosité, de la fermeté, du temps

d’écoulement et de la consistance, a été décrit par des régressions linéaires multiples. De manière générale,

pendant l’entreposage des yogourts, la viscosité, la fermeté et le temps d’écoulement ont augmentés, alors que

la synérèse et la consistance sont demeurées stables. Toutefois, la description des propriétés rhéologiques et

physiques des yogourts a permis d’observer qu’il est important de tenir compte à la fois de la température de

lissage et de la durée de l’entreposage. Par exemple, pour obtenir une viscosité maximale pendant les 15

premiers jours d’entreposage, il serait préférable de lisser le yogourt entre 25 et 30 °C. Par contre, pour une

viscosité maximale entre 15 et 22 jours, le lissage devrait être effectué entre 15 et 20 °C.

Le Tableau 6.2 présente les impacts majeurs de la température de lissage qui ont été observés pendant les 22

jours d’entreposage.

Tableau 6.2. Impact de la température de lissage sur les propriétés rhéologiques et physiques d’un

yogourt brassé.

Température de lissage Impacts majeurs observés

10 à 15 °C Synérèse faible (~ 8 %)

Viscosité, consistance, fermeté et temps d’écoulement faibles

20 °C Synérèse intermédiaire (~ 11 %)

Viscosité, consistance, fermeté et temps d’écoulement intermédiaires

25 à 30 °C Synérèse faible (~ 9 %)

Viscosité, consistance, fermeté et temps d’écoulement élevés

35 °C

Synérèse élevée (~ 14 %)

Viscosité et temps d’écoulement faibles

Fermeté et consistance intermédiaires

99

De manière générale, la synérèse augmentait avec l’augmentation de la température de lissage. La viscosité,

la fermeté, le temps d’écoulement et la consistance augmentaient avec l’augmentation de la température de

lissage (10 à 30 °C), mais diminuaient de manière plus ou moins importante au-delà de 30 °C. Ces résultats

démontrent que le lissage à 25-30 °C serait un bon compromis pour obtenir une faible synérèse et une viscosité,

une consistance, une fermeté et un temps d’écoulement plus élevé.

De plus, des analyses de sensibilité relative et des corrélations de Pearson ont démontré que la synérèse, la

viscosité et la consistance étaient plus sensibles à la température de lissage, contrairement à la fermeté et au

temps d’écoulement qui étaient plus sensibles à la durée de l’entreposage.

6.4. Relation entre la microstructure et les propriétés

rhéologiques et physiques

Afin d’expliquer les différences rhéologiques et physiques obtenues dans les chapitres précédents, une

meilleure connaissance de la microstructure du yogourt brassé était nécessaire. Pour la réalisation de cet

objectif, un système de fabrication à l’échelle laboratoire simulant les opérations séquentielles de brassage

étudiées précédemment a été utilisé. Le système de brassage à l’échelle laboratoire a été développé en

respectant certains critères précis et en adaptant le système avec le matériel de laboratoire. Les principaux

critères à conserver étaient le concept du brassage technique, c’est-à-dire que chacune des opérations

séquentielles devaient être représentées. Un agitateur de type spiral a été utilisé pour se rapprocher du design

utilisé dans les objectifs précédents et la durée de brassage de 10 min a été conservée suite aux résultats de

fermeté obtenus dans le chapitre précédent. La pompe à action positive a été remplacée par l’utilisation de deux

pompes péristaltiques pour assurer le pompage du gel acidifié à travers tout le système. Des tuyaux en silicone

ont été utilisés dû à l’utilisation des pompes péristaltiques et leur longueur a été ajustée de manière à obtenir

les températures visées après le refroidissement en bain-marie. L’utilisation de filtre de lissage de taille similaire

à celle des buses de lissage a permis de reproduire les opérations de pré-lissage et de lissage. Toutefois, pour

des raisons de lieux d’expérimentations différents, la comparaison des deux systèmes de brassage n’a pas été

possible ce qui a donc limité la comparaison des résultats obtenus.

Afin d’approfondir les caractéristiques microstructurales des gels laitiers, différentes techniques

complémentaires (microscopie confocale et diffraction laser) ainsi qu’une nouvelle technique d’analyse des

microgels laitiers (analyse d’images dynamique) ont été mises en relation. Ces techniques ont permis d’obtenir

le pourcentage d’aire total représenté par les pores (espaces entre les microgels), la taille des microgels et la

rugosité (irrégularités en surface) des microgels. L’objectif du Chapitre 5 était donc de caractériser la

microstructure d’un gel laitier (acidifié au GDL pour s’adapter aux conditions du laboratoire), lissé sous

100

différentes conditions (taille du filtre et température), puis de comprendre les relations entre sa microstructure

et ses propriétés rhéologiques et physiques pendant son entreposage.

Les propriétés microstructurales et texturales ont surtout été modifiées par la durée de l’entreposage. Le

Tableau 6.3 présente un résumé des principales conditions expérimentales (lissage et entreposage) ayant eu

un impact sur la microstructure et sur les propriétés texturales d’un gel laitier acidifié. L’utilisation d’un filtre de

pré-lissage, comparativement à l’utilisation séquentielle de 2 filtres (prélissage : 1 mm et lissage : 500 µm), a

favorisé une synérèse plus faible. De plus, les microgels étaient plus petits lorsque le gel acidifié était pré-lissé,

comparativement au gel lissé, mais seulement lors du lissage à 22 °C. Le lissage à 35 °C, comparativement

aux lissages à 13 et 22 °C, a provoqué une augmentation de la rugosité des microgels et une diminution de la

viscosité. Cette diminution de viscosité pour les gels lissés à 35 °C a permis de confirmer que l’on pouvait

observer ce même phénomène de changements de comportements rhéologiques en utilisant un système de

brassage technique à l’échelle laboratoire, comparativement au système de brassage technique de l’usine pilote

(Chapitre 4). De manière générale, pendant l’entreposage, la synérèse, la fermeté, le G’, la taille ainsi que la

rugosité des microgels ont augmentés, le pourcentage d’aire totale des pores a diminué et la viscosité est

demeurée stable.

Tableau 6.3. Impact des conditions de lissage et d’entreposage sur la microstructure et les propriétés

texturales d’un gel laitier acidifié.

Conditions expérimentales Impact sur la microstructure Impact sur les propriétés

texturales

Pré-lissage (Filtre : 1 mm) Taille des microgels (22 °C) Synérèse

Lissage 35 °C (2 filtres : 1 mm + 500 µm)

Rugosité maximale des microgels

Viscosité

Augmentation de la durée de l’entreposage (22 jours)

Taille des microgels Rugosité médiane des microgels

% Aire totale des pores

Synérèse Fermeté

G’ (13 et 35 °C seulement)

Les corrélations observées permettent de conclure que la synérèse peut être diminuée par des microgels de

plus petites tailles et par l’augmentation du % d’aire totale des pores (espaces entre les microgels). Il a aussi

été démontré que le lissage à 35 °C provoque la formation de microgels très rugueux (rugosité maximale)

corrélés à une diminution de la viscosité. Toutefois, pendant l’entreposage, l’augmentation de la taille et de la

rugosité médiane des microgels permettaient d’augmenter la fermeté et le G’. Les résultats de ce chapitre ont

101

donc permis de mieux comprendre les corrélations entre le procédé de brassage et l’évolution de la

microstructure et des propriétés texturales d’un gel laitier acidifié.

6.5. Limites des résultats

Ce projet de thèse portait sur l’étude des impacts opérationnels du brassage d’un yogourt sans gras. Les

résultats sont donc limités à une seule composition de yogourt, c’est-à-dire sans gras, à 4 % de protéines et

avec un ratio caséines-protéines sériques de 2,8. De plus, les paramètres des opérations pré-fermentaire

(homogénéisation, traitement thermique) et les conditions d’acidification (température, inoculation, pH) ont été

fixées de manière à observer seulement l’impact du procédé de brassage. L’impact de ces paramètres sur la

microstructure de gel laitier acidifié ainsi que sur les propriétés rhéologiques et physiques des yogourts a déjà

été largement étudié.

De plus, deux grandes parties expérimentales peuvent être distinguées dans ce projet, l’une à l’échelle pilote et

l’autre à l’échelle laboratoire. Le Tableau 6.4 présente un résumé des conditions expérimentales des productions

de yogourt aux Chapitres 2, 3 et 4 comparativement à celles utilisées au Chapitre 5. Plusieurs différences

majeures dans les étapes pré-fermentaire (standardisation, homogénéisation, traitement thermique),

fermentaire (type d’acidification) et post-fermentaire (système de brassage technique) peuvent être observées.

Toutes ces différences limitent donc la possibilité de relier les résultats entre ces deux parties expérimentales.

La réalisation du Chapitre 5 dans des conditions expérimentales au laboratoire, nous a quand même permis de

répondre à l’objectif, visant à relier les propriétés microstructurales aux propriétés rhéologiques et physiques

d’un gel laitier acidifié et d’expérimenter une nouvelle technique de caractérisation des microgels.

Des différences expérimentales lors du brassage à l’échelle pilote peuvent aussi être observées entre les

Chapitres 2-3 et le chapitre 4. Pour la réalisation du Chapitre 4, les deux systèmes de refroidissements (plaques

et tubulaire) ont été utilisés séquentiellement afin de contrôler la température de lissage puis la température de

mise en pot. Cette nouvelle séquence opérationnelle empêche donc de relier les résultats obtenus à ceux des

chapitres précédents utilisant l’un ou l’autre des systèmes de refroidissement. De plus, la température de mise

en pot à 10 °C (Chapitre 4), comparativement à 20 °C (Chapitres 2 et 3), pourrait avoir eu des impacts différents

sur la restructuration du réseau protéique limitant ainsi la comparaison des comportements rhéologiques et

physiques pendant l’entreposage des yogourts.

Finalement, les résultats obtenus dans ce projet sont limités aux conditions pré-fermentation et aux conditions

de brassage (équipements, intensité et durée du cisaillement) utilisés dans les différents systèmes techniques.

102

Tableau 6.4. Résumé des conditions expérimentales

Les différences majeures sont identifiées en gras.

Chapitres 2,3 et 4 Chapitre 5

Échelle expérimentale Production de 30 kg (Usine pilote) Production de 3 kg (Laboratoire)

Ingrédients laitiers Lait écrémé et poudre de lait

Lactose Concentré de protéines sériques

Poudre de lait réhydratée Lactose

Isolat de protéines sériques

Standardisation 0 % Matières grasses 14 % Solides totaux

4 % protéines (Ratio caséines/protéines sériques 2,8)

0 % Matières grasses 14 % Solides totaux

4 % protéines (Ratio caséines/protéines sériques 2,8)

Homogénéisation 60 °C / 13,8 MPa (1er stage) et 3,45 MPa (2ème stage) Aucune homogénéisation

Traitement thermique Échangeur de chaleur à plaques : 94,5 °C / 5 min Bain-marie : 94,5 °C (atteint en 40 min) / 5 min

Acidification Bactéries lactiques (1 g/L), 40 °C, ~ 4 h ± 15 min Glucono-δ-lactone (1,1 g/L), 40 °C, ~ 4h ± 7 min

Brassage Agitateur à pâle hélicoïdale : 30 rpm

5 ou 10 min (Chap. 2 et 3), 10 min (Chap. 4) Agitateur à pâle spiralée : 100 rpm, 10 min

Pompage Une pompe positive à engrenage, débit : 1,7 L/min Deux pompes péristaltiques, débit 70 mL/min

Tuyauterie Acier inoxydable, diamètre interne : 3.4 cm, longueur : 4,4 m (échangeur

tubulaire) ou 2,2 m (tuyau simple paroi après échangeur plaques) Silicone, diamètre interne : 4,78 mm,

longueur : ~ 10 m

Pré-lissage Buse, ouverture : 1,4 mm et surface : 37 cm2

Utilisée lorsque le lissage était après le refroidissement (Chap. 2 et 3) Utilisée en tout temps (Chap. 4)

Filtre, ouverture : 1 mm et surface : 7 cm2 Utilisé en tout temps

Lissage Buse, ouverture : 425 µm et surface : 31 cm2

Utilisée avant ou après le refroidissement (Chap. 2 et 3) Utilisée à 10, 15, 20, 25, 30 et 35 °C (Chap. 4)

Filtre, ouverture : 500 µm et surface : 7 cm2 Utilisé à 13, 22 et 35 °C

Refroidissement Échangeurs de chaleur à plaques ou tubulaire (Chap. 2 et 3)

Échangeurs de chaleur à plaques et tubulaire (Chap. 4) Température mise en pot : 20°C (Chap. 2 et 3), 10 °C (Chap. 4)

Bain-marie + tuyau silicone Température mise en pot : 10 °C

103

6.6. Retombées du projet et importance des résultats

6.6.1. Développement d’un système de brassage technique : Transfert à l’industrie

Un système de brassage technique a été développé afin de simuler les opérations séquentielles de brassage,

de lissage et de refroidissement. L’utilisation de ce système de brassage a permis d’étudier et de contrôler

différents paramètres opérationnels tels que la durée du brassage (5 ou 10 minutes), la température de lissage

(10 à 35 °C) et le système de refroidissement (échangeurs à plaques ou tubulaire). De plus, deux séquences

opérationnelles ont pu être testées en positionnant l’opération de lissage avant ou après le système de

refroidissement. Le système de brassage technique a permis le brassage et la mise en pot de 30 kg de yogourt

en moins de 20 min. L’utilisation de ce système de brassage permet de déterminer la séquence et les

paramètres opérationnels à modifier pour optimiser une ou plusieurs propriétés rhéologiques ou physiques.

Un système de brassage technique a aussi été développé au laboratoire afin de reproduire chacune des

opérations du brassage dans un milieu de recherche plus conventionnel. Malgré l’utilisation d’outils se

rapprochant moins de la réalité industrielle (tuyau silicone, filtre, pompe péristaltique, bain-marie), la

reproduction de chacune des opérations séquentielles demeurait importante dans le cadre de cette étude. Ce

système a permis l’étude des conditions de lissage (taille du filtre et température) sur l’ensemble des propriétés

rhéologiques, physiques et microstructurales d’un gel acidifié au GDL. Ce système à l’échelle laboratoire a

permis le brassage et la mise en pot de 3 kg de gel laitier en environ 1 heure.

Les résultats obtenus par l’utilisation de ces systèmes de brassage techniques facilitent leur transfert vers

l’industrie, grâce à des données plus représentatives de leur réalité. Ces résultats permettent de mieux doter

les industries d’outils de décision leur permettant de mieux comprendre, de maîtriser et d’optimiser leur procédé

pour atteindre la qualité optimale recherchée pour leurs yogourts. Cela devrait aussi leur permettre de diminuer

les produits déclassés et d’augmenter leur rentabilité tout en répondant aux critères de satisfaction des

consommateurs.

6.6.2. Nouvelles approches expérimentales

Des outils simples et peu coûteux, comme le Bostwick consistomètre et l’entonnoir PostHumus, ont été utilisés

en parallèle des analyses habituelles (rhéomètre et texturomètre). L’entonnoir PostHumus avait déjà été utilisé

dans certaines recherches portant sur le yogourt brassé, mais son utilisation était une mesure permettant

d’estimer une viscosité ou encore un moyen de relier l’écoulement à des paramètres sensoriels du yogourt.

Dans ce projet de thèse, l’utilisation de l’entonnoir PostHumus s’est avérée très intéressante lors de l’étude des

différentes températures de lissage (Chapitre 4). Le temps d’écoulement à l’entonnoir augmentait graduellement

avec l’augmentation de la température de lissage (10 à 30 °C), puis chutait de manière importante pour les

104

yogourts lissés à 35 °C. Des corrélations ont été démontrées entre la méthode PostHumus et la viscosité

(rhéomètre) et pour la première fois avec la fermeté (texturomètre).

L’analyse au Bostwick permet de prendre en compte à la fois la viscosité, les propriétés élastiques et l’adhérence

du produit (Monnet et al., 2008). L’utilité du consistomètre Bostwick pour estimer la viscosité et la consistance

de yogourt brassé avec des fruits a déjà été démontrée (Chandan, 2006). Dans le cadre de ce projet de thèse,

la distance parcourue par les yogourts selon différentes températures de lissage et durées d’entreposage a pu

être corrélée à la viscosité mesurée au rhéomètre (Chapitre 4).

Finalement, une nouvelle approche expérimentale pour caractériser les microgels laitiers à partir d’une analyse

d’images dynamique a été développée. L’analyse d’images dynamique s’est largement déployée au cours des

dernières années, mais surtout pour l’analyse de poudres (pharmacologie) ou encore de grains de sables (Yu

et Hancock, 2008; Yan et Shi, 2014; Zhou et Wang, 2017). Cette approche expérimentale innovante permet de

visualiser l’image des particules par leur enregistrement via une caméra mégapixel de haute vitesse. Le

traitement d’images effectué directement par l’appareil permet d’obtenir la taille ainsi que la forme des particules.

La forme des particules peut être caractérisée selon différents descripteurs de formes tels que la rugosité

(irrégularité en surface), la convexité (indice de compacité), le ratio hauteur/longueur (élongation). Ces

descripteurs de formes s’avèrent très intéressants pour l’analyse des microgels laitiers puisqu’ils pourraient

expliquer différentes propriétés physiques, rhéologiques et sensorielles. Dans le cadre de ce projet de thèse,

un protocole de dispersion et d’analyse des microgels laitiers a été développé (Chapitre 5 et Annexe A). Cette

approche a permis pour la première fois de visualiser directement les microgels laitiers. De plus, des différences

ont pu être observées entre la taille des microgels mesurée par cette analyse comparativement à celle obtenue

par la diffraction laser, communément utilisée lors de l’analyse de produits laitiers fermentés. L’analyse d’images

dynamique serait plus discriminante que l’analyse par diffraction laser puisqu’elle tient compte de l’image réelle

des microgels, alors que la technique de diffraction laser est plutôt basée sur l’hypothèse de microgels

sphériques. Par exemple, la rugosité maximale des microgels, obtenue par l’analyse d’images dynamique, a été

corrélée à la plus faible viscosité des gels laitiers lissés à 35 °C (Chapitre 5). Pendant l’entreposage,

l’augmentation de la fermeté des gels a aussi été corrélée à l’augmentation de la rugosité médiane des

microgels.

105

Conclusion générale

Le but général de ce projet de thèse était d’étudier les opérations séquentielles de brassage, de lissage et de

refroidissement dans des conditions similaires à l’industrie afin de mieux comprendre leur impact sur la qualité

d’un yogourt brassé sans gras. Deux systèmes de brassage technique ont été développés pour la réalisation

de ce projet, un à l’échelle pilote et un à l’échelle laboratoire. L’hypothèse de cette thèse était que les propriétés

rhéologiques, physiques et microstructurales d’un yogourt sans gras, brassé en utilisant un système de

brassage technique, seraient modulées par la séquence et les conditions opérationnelles du brassage, du

lissage et du refroidissement. Le projet a donc porté sur l’étude de différentes combinaisons opératoires du

procédé de brassage et de leurs impacts sur les propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales d’un

yogourt et d’un gel brassés, à l’aide de système de brassage technique.

Plusieurs objectifs ont été réalisés expérimentalement afin de répondre à l’hypothèse proposée. Le premier

objectif a permis de démontrer l’impact individuel et séquentiel des opérations de brassage sur les propriétés

rhéologiques et physiques d’un yogourt brassé (Chapitre 2). Le prélèvement de yogourt après chacune des

opérations a aussi permis de déterminer la contribution individuelle des opérations sur le pourcentage de

changement total des propriétés au cours du brassage. Ce sont les opérations du lissage et du refroidissement,

comparativement au brassage en cuve, qui ont eu le plus d’impact sur les propriétés rhéologiques et physiques

du yogourt. L’impact cumulatif des opérations de brassage sur l’évolution de ces mêmes propriétés, pendant

l’entreposage des yogourts brassés (jusqu’à 22 jours) a été démontré lors du deuxième objectif (Chapitre 3).

Lors de la réalisation de cet objectif, il a aussi été démontré que l’évolution des propriétés était modifiée selon

les paramètres opérationnels utilisés lors du procédé de brassage. Le troisième objectif a permis de décrire les

comportements des propriétés rhéologiques et physiques des yogourts lissés à différentes températures et

entreposés à différents temps (Chapitre 4). Les résultats de cet objectif ont révélé que le contrôle de la

température de lissage permettrait de mieux cibler les propriétés rhéologiques et physiques d’un yogourt brassé.

Finalement, afin d’approfondir les connaissances de la microstructure des yogourts brassés, lors du dernier

objectif, une nouvelle technique d’analyse d’images dynamique a été développée pour étudier les microgels

laitiers (Chapitre 5). Cette technique s’est avérée efficace pour déterminer à la fois la taille et la rugosité

(irrégularité en surface) des microgels laitiers (Annexe A). De plus, les résultats de ce dernier objectif ont permis

d’établir des relations entre les conditions de lissage (filtre et température), la durée de l’entreposage et

l’ensemble des propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales d’un gel laitier.

Les résultats obtenus ont démontré l’importance d’un système de brassage technique simulant toutes les

opérations du brassage (Chapitres 2 et 3). L’ensemble des paramètres opérationnels étudiés ont aussi permis

de proposer quelques recommandations. Les propriétés rhéologiques et physiques étant majoritairement

modifiées par les opérations de lissage et de refroidissement, il semble important de bien contrôler leurs

106

paramètres opérationnels. Certains compromis peuvent être à considérer, par exemple lors du choix du système

de refroidissement. Un échangeur de chaleur à plaques est recommandé pour diminuer les risques de synérèse,

alors qu’un échangeur de chaleur tubulaire est préférable pour diminuer la perte de viscosité, de consistance et

de fermeté. Toutefois, il est aussi important de tenir compte de la séquence opérationnelle. Par exemple,

l’utilisation de certaines durées de brassage et de températures de lissage peut compenser la diminution de la

fermeté causée par l’utilisation de l’échangeur à plaques.

La température de lissage s’est aussi avérée être un levier technologique important (Chapitres 3, 4 et 5). Afin

de réduire les risques de synérèse et de favoriser des valeurs plus élevées de viscosité, de fermeté et de

consistance, il serait plus judicieux d’effectuer le lissage du yogourt à 25-30 °C en conditions de fermentation

lactique de brassage à l’échelle pilote (Chapitre 4). À l’échelle laboratoire et en acidification au GDL, la

température de lissage avait moins d’impact sur les propriétés physiques, mais provoquait des changements

rhéologiques et microstructuraux importants à 35 °C (Chapitre 5). Les résultats de cette dernière partie

expérimentale ont aussi permis d’identifier que certaines caractéristiques structurales du réseau protéique (%

aire totale des pores) et des microgels laitiers (taille et rugosité) peuvent expliquer les changements physiques

et rhéologiques des gels acidifiés.

L’hypothèse selon laquelle la séquence et les conditions de brassage, de lissage et de refroidissement peuvent

moduler les propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales d’un yogourt sans gras, a donc été validée

par la réalisation de l’ensemble des objectifs. Les résultats obtenus dans cette thèse pourront être plus

facilement transférés à l’industrie comparativement aux résultats obtenus en laboratoire par un brassage

manuel. De plus, les résultats, obtenus par l’utilisation d’un brassage technique, permettront de mieux contrôler

l’ensemble des propriétés texturales et microstructurales du yogourt brassé pour obtenir un produit de qualité

optimale. Afin d’augmenter la portée des résultats, plusieurs paramètres expérimentaux pourraient être

améliorés ou modifiés et d’autres voies de recherches pourraient être explorées.

107

Perspectives

La réalisation de ce projet de recherche a permis de répondre à plusieurs questions scientifiques. Toutefois,

certaines connaissances doivent encore être approfondies afin d’enrichir les informations acquises et d’élargir

les résultats obtenus à un plus grand nombre de yogourts brassés. Il serait judicieux d’étudier d’autres

compositions de mélange laitier (avec différentes teneurs en matières grasses, en protéines, en solides totaux,

à différent ratio caséines/protéines sériques et avec stabilisants) afin d’étudier l’impact des opérations

séquentielles sur différentes matrices protéiques. Tester d’autres conditions de fermentation comme la

température d’incubation, l’utilisation de ferments producteurs d’exopolysaccharides ou le pH final de la

fermentation permettraient aussi d’étudier le brassage de gels formés et structurés différemment. Toutefois, la

priorité serait de valider les résultats du chapitre 5 en conditions de fermentation lactique. Une acidification au

GDL, comparativement à une fermentation lactique, favoriserait la formation d’un gel ayant un module élastique

plus élevée, une séparation du lactosérum plus importante ainsi qu’un gel plus homogène (moins d’agrégats

grossiers de protéines) (Lucey et al., 1998c). Une homogénéisation pourrait aussi être ajoutée aux étapes pré-

fermentaire (chapitre 5), mais cette étape semble moins critique dans le cadre de l’étude d’un mélange laitier

sans matière grasse. Le changement des propriétés rhéologiques, physiques et microstructurales pourrait aussi

être étudié à plus long terme pendant l’entreposage (1 ou 2 mois).

Les opérations de brassage pourraient aussi être modifiées autant au niveau des équipements utilisés que de

l’intensité des traitements utilisée. Par exemple, le système de brassage à l’échelle laboratoire pourrait être

amélioré afin d’optimiser principalement le contrôle de la température lors des refroidissements en remplaçant

les bains-marie par des échangeurs à plaques adaptés au laboratoire. L’intensité des traitements pourrait être

étudiée à l’échelle laboratoire ou pilote. Par exemple, tester des durées plus longues et des vitesses de brassage

plus élevées pourrait permettre de déterminer un seuil maximal de brassage à utiliser pour maintenir des

propriétés texturales optimales. Le système de brassage technique utilisé au chapitre 4 pourrait aussi être utilisé

pour étudier le brassage en cuve. Dans le cadre de ce projet, ce système a seulement été utilisé pour étudier la

variation de la température de lissage. Cela pourrait permettre de proposer des combinaisons opérationnelles

de brassage en cuve et de lissage. Ce système de brassage technique à l’échelle pilote pourrait aussi être utilisé

afin de valider les analyses microstructurales, obtenues au chapitre 5 pour un gel acidifié et brassé à l’aide du

système technique de laboratoire. Selon les besoins industriels, certains équipements pourraient aussi être

modifiés (type d’agitateur en cuve, type de pompe, type de lissage (valve à contre pression), modèle

d’échangeur à plaques, longueur et diamètre des tuyaux, etc.) afin d’approfondir l’impact de différents

cisaillements et de simuler d’autres conditions industrielles.

La microstructure et les propriétés texturales d’un yogourt brassé dépendent de toutes les interactions formées

(traitement thermique et fermentation), brisées (brassage) et partiellement reformées (restructuration pendant

108

l’entreposage) (Arshad et al., 1993; Lee et Lucey, 2006; Renan et al., 2009). Il est donc fort possible que

différentes opérations pré-fermentaires combinées à une certaine séquence opérationnelle de brassage

modifient les propriétés finales du yogourt. Les relations entre les conditions pré-fermentaire et post-fermentaire

seraient donc aussi intéressantes à approfondir.

De plus, dans ce projet, une approche empirique a été utilisée pour décrire le comportement des propriétés

rhéologiques et physiques des yogourts, lissés à différentes températures et entreposés jusqu’à 22 jours. Cette

approche visait à mieux comprendre le comportement des propriétés texturales (en décrivant les comportements

observés) et à valider que ces propriétés étaient modifiées par la température de lissage. À partir des résultats

obtenus dans ce projet de thèse, il serait possible d’envisager une voie de recherche visant à proposer des

modèles mécanistiques, c’est-à-dire en tenant compte des mécanismes sous-adjacents (exemple : vitesse de

brassage, température du yogourt, taille buse de lissage, composition du mélange laitier). Un autre objectif de

modélisation pourrait être d’approfondir la corrélation entre le temps d’écoulement à l’entonnoir Posthumus et

la fermeté des yogourts brassés. La modélisation de cette corrélation pourrait éventuellement permettre de

mesurer un temps d’écoulement directement après le brassage du yogourt et de prédire la fermeté du yogourt

après une durée d’entreposage précise selon les conditions de brassage utilisées. Par contre, la réalisation de

cet objectif nécessiterait de tester davantage de conditions de brassage (ex. plusieurs durées de brassage, ou

encore plus de température de lissage) ainsi qu’un nombre plus élevé de jours d’entreposage.

L’analyse sensorielle pourrait être une autre voie de recherche grandement utile dans le cadre de ce projet.

Aucune analyse sensorielle n’a été réalisée dans ce projet de thèse, mais considérant les différentes tailles et

formes des microgels obtenus dans le chapitre 5, il pourrait être intéressant d’étudier leurs impacts sur la

perception sensorielle (en bouche et visuelle). Cayot et al. (2008) ont déjà démontré que des microgels de

yogourts brassés ayant une taille supérieure à 150 µm diminuait l’onctuosité et augmentait la perception de

granulosité en bouche. La forme des particules peut modifier la perception orale. Engelen et al. (2005) ont

démontré que des particules dures et irrégulières (dioxyde de silicium) étaient perçues oralement comme étant

plus larges que des particules de taille similaire, mais étant molles (moins dense) et sphériques (polystyrène).

Rohart et al. (2015) ont aussi observés que la forme des microgels enrichies en protéines et ajoutés au yogourt

permettait l’obtention de différentes perceptions sensorielles. Dans leur étude, lorsque la largeur et la longueur

des microgels étaient augmentés, une plus grande perception de granulosité visuelle et en bouche était

observée alors que les microgels plus enchevêtrés sur eux-mêmes contribuaient à augmenter la consistance.

Toutefois, la forme (longueur et largeur) des microgels étudiés par Rohart et al. (2015) était déterminée par des

mesures manuelles en microscopie optique. Cette approche pourrait être améliorée par l’utilisation la technique

d’analyse d’images dynamiques développée pour les microgels laitiers dans le cadre de cette thèse. De plus,

109

d’autres descripteurs de formes accessibles par l’analyse d’images dynamique, comme la convexité et

l’élongation, pourraient être ajoutés à la rugosité des microgels.

L’évaluation sensorielle pourrait être réalisée par un panel d’évaluateurs en déterminant, par exemple, la

rugosité et la consistance visuelle (sur le dos d’une cuillère) et en bouche (compression entre la langue et le

palais) (Cayot et al., 2008). Le traitement d’images (analyse d’images dynamiques et microscopie confocale)

pourrait aussi être approfondi afin de déterminer, par exemple, la dimension fractale des microgels menant ainsi

à un indice de compacité (Le et Turgeon, 2015; Annexe A). Cette voie de recherche permettrait de relier les

propriétés texturales mesurées instrumentalement, les propriétés morphologiques (microscopie et analyses

d’images) ainsi que les propriétés sensorielles perçues visuellement et oralement selon différentes

combinaisons de taille et de formes de microgels de yogourt brassé.

110

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124

Annexe A. What do stirred yogurt microgels look

like? Comparison of laser diffraction, 2D dynamic

image analysis and 3D reconstruction

Marine Moussiera, Valérie Guénard-Lampronb, Kevin Lachina, Gabrielle Moulina, Sylvie L. Turgeonb, Camille

Michona, Delphine Huc-Mathisa, Véronique Bosca

aIngénierie Procédés Aliments, AgroParisTech, Inra, Université Paris-Saclay, 91300 Massy, France

bDairy Science and Technology Research Centre (STELA), Institute of Nutrition and Functional Foods (INAF),

Université Laval, Quebec City, Qc, G1V 0A6, Canada

Food Structure (2019) 20:100-107

https://doi.org/10.1016/j.foostr.2019.100107

Figure A.1. Graphical abstract

A.1. Highlights

Microgel size distributions were similar using LD, 2D and 3D techniques. Microgels were non-spherical, rough and heterogeneous with the 2D and 3D analyses. Estimations of the fractal dimension were more reliable using LD and 3D than 2D. LD was relevant, fast and versatile in accessing size and fractal dimension. 2D was faster and 3D more accurate in accessing both shape and fractal dimension.

A.2. Abstract Stirred yogurts can be considered as concentrated dispersions of microgels. The size, shape and fractal

dimension of these microgels are known to have a direct impact on textural and sensory properties of stirred

yogurts, consequently their thorough characterization is of interest. Different techniques can be used including

laser diffraction (LD), 2D dynamic image analysis or 3D reconstruction from z-stack confocal images. The aim

of this study was to compare the ability of the three techniques to describe the size, shape and fractal dimension

of the stirred yogurt microgels. Two stirred yogurts with different compositions, one fat free (0.1 %) and one high

125

fat (9.3 %), were used. The microgel size distributions obtained were similar using LD, 2D image analysis and

3D reconstruction. Additionally, 2D image analysis and 3D reconstruction enabled visualization of the microgels

and access to their shape through morphological factors such as roughness index. The microgels observed

were non-spherical, rough and heterogeneous in shape. All three techniques also made it possible to determine

the fractal dimension of the microgels, but 2D image analysis displayed lower values than LD and 3D

reconstruction.

A.3. Introduction From a structural point of view, stirred yogurts are concentrated dispersions of microgels (soft particles) whose

diameters range from 10 to 100 µm (Sodini, Remeuf, Haddad, & Corrieu, 2004; van Marle, 1998). In presence

of fat, each microgel can itself be considered as an emulsion-filled gel, with fat dispersed as droplets that interact

with the protein network via the interface located on the surface of fat globules and mainly composed of milk

proteins. The term "microgels" is used for the entities obtained after the set yogurt is stirred. Structurally

speaking, these microgels are "aggregates" of primary particles of fat droplets and proteins (mainly whey protein

/ casein micelle complexes). It is established that stirring causes profound changes in the textural and sensory

properties of the yogurts by breaking the continuous gel (i.e. set yogurt) into microgels (soft particles) (Cayot,

Schenker, Houzé, Sulmont-Rossé, & Colas, 2008; Lee & Lucey, 2006). Shewan and Stokes (2013) have also

demonstrated that the properties of soft particle concentrated dispersions are directly impacted by the properties

of the dispersed particles (microgels in the case of stirred yogurts): their hardness, size distribution or shape.

Having access to reliable data on particle size distribution (PSD), the distributions of shape factors and average

mass fractal dimension of the microgels is thus of interest to understand the textural properties of stirred yogurts.

Laser diffraction (LD) particle size analysis (or static light scattering) is commonly used to access the size

distribution of stirred yogurt microgels (Hahn et al., 2012a; Chung et al., 2014; Huc et al., 2016; Nöbel et al.,

2016). This technique measures particles ranging from 0.02 to 2,000 µm in diameter. To do so, a laser beam of

known wavelength (λ = 633 nm) irradiates the suspension to be analyzed, and detectors located at specific

angles collect the intensity of the light scattered by the particles. Assuming spherical particles with homogenous

composition, the software then uses the Mie theory to deduce a theoretical PSD from the light scattering results

obtained with LD. To successfully use the Mie theory, knowledge of the refractive and absorbance indexes of

the dispersed medium is required (Malvern Instruments Ltd., 2007). In the specific case of the stirred yogurt

microgels, these optical indexes are difficult to access. The question of the consistency of the LD size

measurement of complex systems like stirred yogurt microgels thus naturally arises. As this technique does not

enable access to shape, other techniques of image analysis can be used, compared and possibly combined with

LD to obtain the most accurate results possible.

126

2D dynamic image analysis is a recently developed technique that enables precise access to the PSD and to

the shape of different types of particles (Mallipeddi et al., 2014; Carugo et al., 2015; Perez et al., 2017). This

technique can be compared to a modern microscope using a pulsed light source and a high speed mega-pixel

camera (Köhler et al., 2008; List et al., 2011). Unlike laser diffraction analysis, image analysis directly records

the properties of the image of each particle to determine diameter and shape factors. 2D image analysis thus

appears to be an appropriate tool to access data concerning the morphology of stirred yogurt microgels. Many

shape factors are described in the literature for non-spherical microgels (convexity, roundness, circularity,

sphericity or roughness) and the definitions of these factors depends on the equipment and analytical technique

used (Podczek, 1997; Hentschel and Page, 2003; Yan and Su, 2018). However, the roughness index was the

most often used, because it is relevant regarding surface heterogeneity.

A variety of microscopic techniques are used to assess the microstructure of stirred yogurts (Mortazavian et al.,

2009). These include transmission electron microscopy (TEM), scanning electron microscopy (SEM) and

confocal laser scanning microscopy (CLSM), sometimes associated with image analysis (Torres et al., 2012).

Both TEM and SEM are high resolution techniques, but sample preparation can be complex and quite expensive.

Moreover, structure artefacts due to the sample preparation are very often suspected. CLSM is a low-invasive

alternative requiring the staining of the compounds to be observed. In particular, this technique makes it possible

to obtain a series of two-dimensional images (x, y) by z-stacking. Using the appropriate software, these images

can be compiled and computed into a 3D representation. This technique was recently applied to food systems

such as continuous model gels (whey protein isolate/polysaccharide) (van den Berg et al., 2008) or soft apple

cells (Leverrier et al., 2017). However, to the best of our knowledge, CLSM associated with 3D reconstruction

has not yet been used to assess the size and shape of the microgels of stirred yogurts.

Laser diffraction, 2D dynamic image analysis and 3D reconstruction can also be used to extract information on

the structure of the samples by means of the mass fractal dimension (Df). This structural parameter is closely

linked to the concept of fractal geometry (object having a structure independent of the scale of observation) and

thus compactness. Fractal geometries were first mathematically introduced by Mandelbrot (1975) in the mid-

1970s and later used in the field of colloid and aggregates, thus opening a new way of characterizing the

structure of aggregates in terms of occupancy rate and compaction of the structure in the volume of the

aggregates (Mellema et al., 2002; Andoyo et al., 2015) or roughness and sphericity of the aggregates (Raper

and Amal, 1993; Torres et al., 2012). It has been accepted for many years (Forrest and Witten, 1979) that

aggregates can be described as fractal-like structures, meaning their mass scales with a characteristic radius

through the use a specific dimension named the mass fractal dimension. Unlike the topological dimension, which

is stricly an integer (between 1 and 3), the fractal dimension is usually a non-integer number. The use of accurate

127

fractal dimensions thus makes it possible to replace the conventional sphericity assumptions that can be used

in modelling the relationship between structural and textural properties.

As LD measurements are the most widely used in the dairy field, but have limitations, the first objective of this

study was to analyze its suitability for heterogeneous and shape-irregular system like microgels. This analyze of

reliability was made by comparing the LD results with the ones obtained with 2D image analysis and 3D

reconstruction (from confocal images). The other objective was to compare the ability of the three different

techniques to provide information on the size, shape and fractal dimension of stirred yogurt microgels. For this

purpose, a fat free and a high fat commercial yogurts were selected and diluted in purified water. The size

distributions and the fractal dimensions of the microgels were determined using all three techniques, whereas

their shape factors (length and roughness index distributions) were determined only using 2D and 3D image

analyses. The different results obtained were then compared and analyzed as a function of the technique.

A.4. Materials and methods

A.4.1. Stirred yogurt sampling

Two types of plain stirred yogurts from different commercial brands were purchased in the market. Perle de Lait

(Yoplait, France) was chosen for its high fat (F) content and its classic protein (P) content (9.3 g/100g fat, 3.2

g/100g protein). Taillefine Le Brassé 0% (Danone, France) was selected because it is fat free and has a quite

high protein content (0.1 g/100g fat, 4.5 g/100g protein). For the rest of the study, the stirred yogurt samples are

referred as FP3 for Perle de Lait and P4.5 for Taillefine Le Brassé 0%. The commercial samples were chosen

to have a similar aging time (based on their similar expiration dates). They were stored in the same conditions,

i.e. at 4 °C. All the measurements were performed on two consecutive days. Purified water used for the dilutions

was obtained using a Milli-Q purification system (Millipore, Merck, Germany). It was checked and proved that

the level of dilution did not have a significant impact on the results. To achieve good sampling and homogeneity,

each yogurt was gently mixed using a small spoon rotated 4 times from the bottom of the pot towards the top,

with a quarter turn between each movement. For this study, three dilutions were performed from different pots

of a same batch of FP3 and of P4.5.

A.4.2. Laser diffraction analysis

Stirred yogurts were diluted 1:10 (w/w) with purified water in a 100 mL pot and the microgels were dispersed by

reversing the pot several times. Size distributions were measured by laser diffraction with a MasterSizer 2000

(Malvern Instruments, UK). To achieve a constant level of obscuration, only some drops of 1:10 diluted stirred

yogurts were poured in dispersant tank for the measurement (three repetitions), resulting in a total dilution of

1:100. A refractive index of 1.33 for water and 1.46 for the microgels (refractive index of milk proteins), and an

absorption index of 0.01 for the microgels were used (Huc et al., 2016). Several data were deduced from the

PSD (Malvern Instruments Ltd., 2007): size volume distribution, particle sizes representing less than 10%

128

(d(0.1), µm), 50% (median diameter d(0.5), µm) and 90% (d(0.9), µm) of the sample, volume (D[4,3], µm) and

surface (Sauter mean diameter D[3,2], µm) weighted mean diameters (Equation A.1) and width of the distribution

(span, Equation A.2).

Equation A.1. Weighted mean diameter, D[m,n]

𝐷[𝑚, 𝑛] = [∑ 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑖 × 𝑑𝑖

𝑚−3

∑ 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑖 × 𝑑𝑖𝑛−3 ]

1𝑚−𝑛

Equation A.2. Span

𝑠𝑝𝑎𝑛 =𝑑(0.9) − 𝑑(0.1)

𝑑(0.5)

In addition, it was also possible to extract the fractal dimension of the microgel aggregates from the scattering

data. The light scattered by porous aggregated structures entails more modeling complexity than the scattering

of solid homogenous spheres. One way to overcome this problem is to use the Rayleigh-Gans-Debye theory

(Sorensen, 2001; Gregory, 2009). Assuming the primary particles that comprise the aggregate behave like

Rayleigh scatterers (i.e. the diameter of the initial particles is much smaller than the wavelength of the incident

beam λ), it is possible to introduce a structure factor S(q) in the expression of the light scattered intensity I(q) so

that (Equation A.3):

Equation A.3. Light scattered intensity depending on structure factor and form factor

𝐼(𝑞) ∝ 𝑆(𝑞) ∗ 𝑃(𝑞)

where P(q) is the form factor and is due to primary particles. q (m-1) is the scattering vector and is expressed by

Equation A.4, where θ is the scattering angle and n the refractive index of the dispersing medium.

Equation A.4. Scattering vector

𝑞 = 4𝜋𝑛

𝜆𝑠𝑖𝑛 (

𝜃

2)

As q-1 represents the characteristic length probed with the light scattering measurement, information on the

aggregate structure can only reasonably be extracted for q-1 values so that r0<<q-1<<Rag, where r0 denotes the

characteristic size of the primary particles, and Rag (m) the characteristic size of the aggregates. Under this

condition, the structure factor depends on the fractal dimension, and it is thus possible to write the proportionality

relation between the intensity of the light scattered and the structure factor as stated by Equation A.5.

Equation A.5. Relation between intensity of light scattered and structure factor

𝐼(𝑞) ∝ 𝑞−𝐷𝑓

129

Using a Log-Log scale plot, it was thus possible to access the mean mass fractal dimension of the sample by

simply determining the slope of the scattering plot in the above-mentionned q-1 region (Figure A.2). This theory

has been successfully applied in several studies involving colloidal suspensions, particularly latexes, well

calibrated in size and shape (Burns et al., 1997; Selomulya et al., 2001; Lachin et al., 2017). More closely

connected with the food and dairy industries, some successes have been achieved in the light scattering study

of model casein and micellar casein aggregates (Chardot et al., 2002; Vétier et al., 2003; Panouillé et al., 2005).

Figure A.2. Graph of principle used to obtain the fractal dimension from the laser diffraction data (A)

and the 3D reconstruction data (B) where q (m-1) is the scattering vector, I(q) is the light scattered

intensity, Vag (m3) is the volume and Sag (m2) the surface envelope of each aggregate.

A.4.3. 2D dynamic image analysis

Dynamic image analysis was performed using a QICPIC/R modular particle size and shape analyzer and a

LIXELL wet dispersing unit (Sympatec GmbH, DE). A precision M4 lens measuring from 1 to 750 µm with a 0.5

mm cuvette was used. Stirred yogurts were diluted 1:2000 (w/w) with purified water in a 1000 mL beaker to

disperse the microgels and the dispersed microgels were then stirred at 100 rpm for 1 min and pumped into the

dispersing unit with a peristaltic pump (Masterflex L/S Model 77201-60, Cole-Parmer, FR) at a flow rate of 25

mL/min. For each dilution, two 30-second image acquisitions were performed at 10 Hz. The images were

processed using PAQXOS application software (PAQXOS, Version 2.2.2, Sympatec GmbH, DE). Size

measurement data such as volume distribution, d(0.1), d(0.5), d(0.9), D[4,3] and D[3,2] were retrieved from the

image analysis. The diameters of the equivalent surface circle of microgels and maximum (Fmax, µm) and

minimum (Fmin, µm) Feret diameters, derived respectively using the maximum and minimum distance between

two tangents of the contour of the particle, were determined by the software. The width of the distribution (span)

was calculated by Equation A.2. The software was also able to determine shape factors including the roughness

index (Equation A.6).

130

Equation A.6. Roughness (2D)

𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑛𝑒𝑠𝑠 (2𝐷) = 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑡 𝑐𝑖𝑟𝑐𝑙𝑒

𝑟𝑒𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟

The results of the dynamic image analysis made it possible to measure fractal dimensions. Some studies have

already proposed methods of calculating two-dimensional fractal dimensions (D2) from image analysis (Jiang

and Logan, 1991; Serra and Casamitjana, 1998). The two-dimensional fractal dimension was determined by the

relationship between the area (A) of the microgels and their maximum Feret diameter (Fmax) (Equation A.7). In

the specific case of the calculation of the two-dimensional fractal dimensions, the microgels below 10 µm in

diameter were not selected due to their low image resolution (1 µm = 1 pixel). For each yogurt analysis, 7,000

microgel images were randomly selected and classified according to their roughness index. For each class of

roughness, a plot Log(A) vs. Log(Fmax) was performed. A weighted average of these classes was performed to

determine a representative D2 value of all measured stirred yogurts.

Equation A.7. Relation between 2D image analysis and two-dimensional fractal dimensions

𝐴 ∝ 𝐹𝑚𝑎𝑥𝐷2

Using simulated aggregates, Lee & Kramer (2004) found a relationship between the two-dimensional fractal

dimension (D2) obtained from image analysis and the three-dimensional fractal dimension (D3) from the laser

diffraction results (Equation A.8). The equation was validated by comparing experimental D3 (laser diffraction

and electrical sensing) with simulated D3 on different particles, particularly spherical ones (Baalousha,

Manciulea, Cumberland, Kendall, & Lead, 2008; Lee & Kramer, 2004).

Equation A.8 Relation betwen two-dimensional and three-dimensional fractal dimension

𝐷3 = 1.391 + 0.01𝑒2.164𝐷2

A4.4. 3D reconstruction from confocal images

Acquisition by confocal microscopy and 3D processing

The stirred yogurts were first diluted 1:100 (w/w) with purified water in a 100 mL pot, and the microgels were

then gently dispersed by reversing the pot several times. The proteins that made up the microgels were then

stained by mixing 250 µL of this solution with 2.5 µL of DyLight 488 nm (Thermo Fisher Scientific, Waltham,

MA, USA) (one repetition per dilution). Confocal images were acquired with a TCS SP8 AOBS inversed confocal

laser scanning microscope (CLSM) (Leica, Solms, Germany) equipped with a Helium-Neon laser (458 nm

131

excitation wavelength) and an Argon laser (633 nm excitation wavelength). From 93 to 195 images (x,y) were

acquired by z-scan (0.8 µm steps) with a magnification ×40. For each sample, the z-stacks obtained were

combined and processed to reconstitute the 3D microgels using Scan IP™ software (version 7.0, build 2656, ©

2000–2014 Simpleware Ltd.). The different processing steps are based on the work of Leverrier et al. (2017)

and are illustrated in Figure A.3. The 2D confocal images (x, y) of each z-series were first combined into a 3D

reconstruction. A median filter was then applied to the background of the images (neighborhood radius of 1 × 1

× 1 pixel) to eliminate noise. By comparison with the initial confocal images, a threshold was eventually chosen

to select the level of grey that differentiated the stained microgels from the background. The 3D reconstitut ions

shown here were chosen as being representative of the replications.

Figure A.3. Processing steps used to reconstitute the 3D microgels of stirred yogurt: 1) z-acquisition

of 2D confocal images (x, y) (proteins in green); 2) 3D reconstruction and application of a median filter

(a → b); 3) 3D identification of the microgels.

Data computation from 3D reconstruction

From the 3D reconstructions, Scan IPTM software provided several data on both size and shape, some of which

were either recovered or processed in this study. First, the software provided the number of individual microgels

identified in the 3D reconstruction and their corresponding volume (µm3). In order to obtain the size distribution

of the microgels in equivalent sphere, their volumes were discretized (logarithmic scale). To ensure good quality

discretization, at least eight classes were required to plot each distribution (i.e. with volume fractions greater

than 0%), with a minimum of two classes per decade. Like with laser diffraction, d(0.1) (µm), d(0.5) (median

diameter, µm), d(0.9) (µm), D[3,2], D[4,3] and span were retrieved from the reconstituted size distribution. From

the volume of each microgel, their equivalent sphere diameter (Equation A.9) then the surface of their equivalent

sphere (Equation A.10) were calculated. A roughness index of the microgels was calculated by dividing the

surface of an equivalent sphere by the real surface (µm2) given by the software (Equation A.11). For each

microgel, the volumes of the oriented bounding ellipsoid and the corresponding minor, medial and major lengths

132

(µm) were also obtained using the same software. The distributions of the roughness index, minor length and

major length were plotted by discretizing the data (using the volume of equivalent sphere).

Equation A.9. Equivalent sphere diameter

𝑒𝑞𝑢𝑖𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑡 𝑠𝑝ℎ𝑒𝑟𝑒 𝑑𝑖𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 (𝜇𝑚) = √6 × 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒

𝜋

3

Equation A.10. Surface of equivalent sphere

𝑠𝑢𝑟𝑓𝑎𝑐𝑒 𝑜𝑓 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑡 𝑠𝑝ℎ𝑒𝑟𝑒 (µ𝑚2) = 𝜋 × (√6 × 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒

𝜋

3

)

2

Equation A.11. Roughness (3D)

𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑛𝑒𝑠𝑠 (3𝐷) =𝑠𝑢𝑟𝑓𝑎𝑐𝑒 𝑜𝑓 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑡 𝑠𝑝ℎ𝑒𝑟𝑒

𝑟𝑒𝑎𝑙 𝑠𝑢𝑟𝑓𝑎𝑐𝑒

It was also possible to use the data provided by the 3D processing to estimate the mean fractal dimension of

the sample concerned. By definition of the fractal scaling, the mass of a fractal aggregate mag (kg) composed of

initial particles of radius r0 (m) and mass m0 (kg) can be linked to the characteristic cluster size Rag so that

(Bushell et al., 2002; Gregory, 2009; Lazzari et al., 2016) (Equation A.12):

Equation A.12. Relation between characteristic of fractal aggregate and cluster size

𝑛𝑝 =𝑚𝑎𝑔

𝑚0= 𝑘0. (

𝑅𝑎𝑔

𝑟0)

𝐷𝑓

where np stands for the original number of particles in the aggregate. The radius of gyration is often taken as the

characteristic aggregate size. However, as mentioned by Lazzari et al. (2016), any characteristic length of the

aggregate can be used instead. The shape of the relation remains identical, but the effective value of k0 changes.

The effective density ρe of a fractal aggregate (taking its porosity into account) is proportional to Rag as presented

by Equation A.13 (Gregory, 2009):

Equation A.13. Relation between ρe and Rag

𝜌𝑒 ∝ 𝑅𝑎𝑔3−𝐷𝑓

The 3D reconstruction did not allow the determination of the mass of each single aggregate. However, it provided

values for the volume of each aggregate Vag (m3) and its surface envelope Sag (m2). In this study, it was chosen

to use the ratio Vag/ Sag as the characteristic length of the aggregates. By combining the two last mentioned

133

relations (Equation A.12 and A.13), it was then possible to find a proportionality relation between the volume of

the aggregates and its volume-over-surface ratio so that (Equation A.14):

Equation A.14. Relation between volume of aggregates and its volume/surface ratio

𝑉𝑎𝑔 ∝ (𝑉𝑎𝑔

𝑆𝑎𝑔)

𝐷𝑓3−𝐷𝑓

⁄

Thus, by plotting Log(Vag) vs. Log(Vag/Sag) (Figure Annex A.3) for all the stirred yogurt microgels, and extracting

the slope of the linear correlation, it was possible to estimate the average mass fractal dimension of the

microgels.

A.4.5. Statistical analysis

Statistical analyses were performed using XLSTAT 2015.1 software (Addinsoft, Paris, France). Analysis of

variance (ANOVA) was used to evaluate differences between values using Tuckey’s test. A significance level of

p < 0.05 was used.

A.5. Results and discussion The size distribution, shape and fractal dimension of the stirred yogurt microgels were measured using the three

techniques (laser diffraction and/or 2D image analysis and 3D reconstruction) and are reported in the following

tables and figures in order to evaluate the suitability, advantages and limitations of the three techniques. The

two stirred yogurts (FP3 and P4.5) are rarely compared since they are intentionally chosen as being different to

compare techniques in two systems representative of the variety of stirred yogurt microstructures.

A.5.1. Comparison of microgel size distributions (LD, 2D, 3D)

Figure A.4 shows the size distributions obtained using the three measurement techniques and, below, some

data that are characteristic of these distributions. For both FP3 (Figure A.4 A) and P4.5 stirred yogurts (Figure

A.4 B), the distributions obtained by laser diffraction, 2D image analysis and 3D reconstruction were all unimodal

and rather overlapped for a given stirred yogurt. The FP3 microgels were smaller than those of the P4.5 stirred

yogurt, with a median size between 10 and 16 µm for FP3 and between 17 and 24 µm for P4.5. These results

mainly indicate that the three techniques are consistent. Moreover, the orders of magnitude of the obtained sizes

are in accordance with measurements made by some authors who used laser diffraction or CLSM for different

stirred yogurts (Cayot et al., 2008; Hahn et al., 2015; Huc et al., 2016). The differences between the two stirred

yogurts (Figure A.4 A and B) were certainly mainly due to their composition and their stirring process, which are

known to have the most impact on microgel size (Mokoonlall, Nöbel, & Hinrichs, 2016; van Marle, van den Ende,

de Kruif, & Mellema, 1999).

134

Figure A.4. Size distributions obtained using laser diffraction (dotted lines), 2D dynamic image

analysis (dashed lines) and 3D reconstruction (solid lines).

The tables give the diameters and descriptive parameters corresponding to the different size distributions. The

table on the left shows data for the FP3 microgels (A) and the table on the right shows data for the P4.5 microgels

(B). Values with different letters in the same row differ significantly at p < 0.05.

Although unimodal and in the same size ranges (similar order of magnitude), the distributions obtained also

showed some differences depending on the measurement technique used, mainly for bigger sizes. For the FP3

stirred yogurt (Figure A.4 A), the LD measurement displayed the broadest distribution resulting in a significantly

higher span. The size distributions obtained from 2D image analysis and 3D reconstruction had similar spans,

but the 2D sizes were significantly bigger (d(0.5), d(0.9), D[4,3]). For the P4.5 stirred yogurt (Figure A.4 B), the

3D distribution differed from that of the LD and 2D distributions, in particular by being significantly narrower

(smaller span) and by displaying fewer big microgels (smaller d(0.9) and D[4,3]). Several authors also reported

that the size distributions differed with the technique used when the particles were non-spherical particles. Yu &

Hancock (2008) showed that the LD size distributions of elongated microcrystalline cellulose particles (150-250

µm) were wider than their 2D distributions measured by dynamic image analysis. Califice et al. (2013)

demonstrated that 2D dynamic image analysis tended to overestimate/underestimate the size of non-spherical

particles (50-500 µm elongated metallic particles) compared to 3D reconstruction values obtained from X-ray

microtomography images. The literature explained the differences in size distributions by both the measurement

technique and the method of calculation used (Köhler et al., 2008; Tinke et al., 2008; Yu and Hancock, 2008;

135

Califice et al., 2013). In the present study, LD hypothesized that the particles analyzed were spherical. The

calculation of the 2D diameter corresponded to the diameter of a circle of equal projection area (EQPC) and

depended on the orientation of the microgel when measured. With 3D reconstruction, the measurement was

protein-specific (CLSM staining) and the calculated diameter corresponded to the diameter of the equivalent

sphere in volume (and did not depend on the orientation of the microgel). All these differences between the

techniques likely explain the slight discrepancies shown in Figure A.4 for each of the stirred yogurts and suggest

their microgels were not spherical. Further analysis of the microgel shape was thus performed to better

understand the differences in size distribution, to compare the techniques and to characterize the stirred yogurt

microgels more precisely.

A.5.2. Comparison of the shape of the microgels (2D, 3D)

2D image analysis and 3D reconstruction were both used to determine the microgel shape. Figure A.5 A

illustrates how the characteristic lengths were obtained from 2D (Fmax and Fmin) and 3D (major and minor)

analyses. Figure A.5 B(a) and C(a) below show the distributions of the different lengths for FP3 and P4.5 stirred

yogurts, respectively. These length distributions are classically used to provide information about the shape

(spherical or elongated) of the particles (Yu and Hancock, 2008; Califice et al., 2013). When microgels are

spherical, the maximum length is obviously the same as the minimum length (Yu and Hancock, 2008). Here,

minor and Fmin length distributions were smaller than major and Fmax distributions for FP3 and P4.5, indicating

that stirred yogurt microgels are not spherical, as previously suspected based on differences in size distributions

obtained with the LD, 2D dynamic image analysis and 3D reconstruction.

These results are in agreement with the fresh cheese microgels observed by Hahn et al. (2014) using CLSM,

which were also irregular in shape. In addition, the P4.5 length distributions obtained from the 2D image analysis

were broader than those obtained from 3D reconstruction. The differences between the 3D lengths (i.e. between

minor and major) were more important than the differences between the 2D lengths (i.e. between Fmin and Fmax).

These results reveal some differences between the 2D and 3D distributions that can mainly be explained by the

way the lengths were obtained with each technique (Figure A.5 A). From the 2D image analysis, Fmin and Fmax

lengths could be biased by the orientation of microgels when measured (orientated lengthwise due to the flow).

A similar concern has been expressed for irregular concrete aggregates (Cepuritis et al., 2017). With 3D

reconstruction, the microgel may not be in direct contact with the ellipsoid edge to encompass the entire microgel

(in length, width and thickness) (Figure A.5 A). This technique may therefore overestimate the minor and major

lengths. Based on X-ray microcomputed tomography, Cepuritis et al. (2017) reported that 3D minor and major

lengths depended on the dimension of the rectangular box enclosing the particle. In addition, in the present

study, there were more differences between the two techniques for the P4.5 stirred yogurt. This result showed

136

that P4.5 stirred yogurt microgels are more heterogeneous in shape (with more different types of elongation)

than FP3 ones.

Figure A.5. Details of microgel lengths (major, Fmax, minor, Fmin) (A) studied for FP3 (B) and P4.5 (C)

stirred yogurts through: (a) the length distributions (average curves) obtained from 2D image analysis

(dashed lines) and 3D reconstruction (solid lines), (b) the 3D reconstructions and (c) a screenshot of

the movie processed throughout 2D image analysis.

Images (b) and (c) in Figure A.5 B and C, show the stirred yogurt microgels obtained using 3D reconstruction

(from the z-stack confocal images) and 2D images analysis, respectively, confirming that the microgels were

very heterogeneous in size and shape. This is in agreement with the results of Hahn et al. (2015), who observed

CLSM images of fresh cheese under different processing conditions. 2D images of FP3 and P4.5 stirred yogurts

also showed different degrees of microgel compactness (Figure A.5 (c)). For example, the enlarged #1 microgels

obtained from the screenshots (2D image analysis) appear to be more compact than the #2 ones (Figure A.5 B

(c) and Figure A.5 C (c)).

137

Figure A.6. presents the roughness index distributions obtained for FP3 (A) and P4.5 (B) stirred yogurts. The

roughness index value ranges from 0 to 1 and describes the surface unevenness on the microgels. The index

tends towards 1 for microgels with no unevenness (i.e. a smooth circle (2D) or sphere (3D)).

Figure A.6. Weighted average curves (three repetitions) of the roughness index distributions obtained

from 2D image analysis (dashed lines) and 3D reconstruction (solid lines) for FP3 (A) and P4.5 (B)

stirred yogurts.

For each technique considered independently, the roughness distributions of the two stirred yogurts were

globally similar, even if that of P4.5 was slightly broader. The differences in the yogurt compositions and stirring

processes could explain this slight difference in roughness distributions. However, there were bigger differences

between the 2D and 3D roughness distributions. Using 3D reconstruction, the distributions were narrow and

unimodal, with a median roughness of 0.8, whereas using 2D images analysis, they displayed a main peak with

a shoulder, with a first peak at 0.6 and a second one at 0.8-0.9. The 2D distributions were also broader (from

0.2-0.3 to 1) than 3D ones (0.4-0.5 to 1). These results indicate that the stirred yogurt microgels appears less

uniform in roughness with 2D images analysis. The difference could be explained by the processing steps used

to reconstitute the 3D microgels. The application of a median filter and the selection of a threshold (subsection

A.4.4 and Figure A.3) could smooth the microgel surfaces (i.e. the boundary between the background and the

microgels) and therefore underestimate the width of the roughness distributions.

Although these microgels tended towards a smooth surface (roughness mostly between 0.7 and 0.8), the range

of widths of the distribution underlined the heterogeneity of the stirred yogurt microgels that can be linked to

microgel size. Some studies already linked the shape of the particles such as the roughness index, to their size

(Yan and Shi, 2014; Zhou and Wang, 2017). In the present study, the roughness index decreased (i.e. surface

unevenness was greater) in bigger microgels (data not shown). Rougher microgels are probably due to the

138

bigger size (> 30 µm) of microgels that were mostly measured using 2D analysis rather than 3D reconstruction

(subsection A.5.1).

A.5.3. Comparison of the microgel fractal dimension (LD, 2D, 3D)

All three techniques were used to estimate the microgel fractal dimension of the two stirred yogurts (FP3 and

P4.5). For the LD measurements, the slopes were extracted with very high regression coefficients (higher than

0.99). For 3D reconstruction, the linear regression also proved to be very high, with values systematically higher

than 0.96. With 2D dynamic image analysis, the two-dimensional fractal dimensions (D2) were also extracted

with very high regression coefficients, i.e. higher than 0.91. These high values indicated excellent fitting, thus

allowing high confidence in the results obtained using these techniques (Table A.1).

Table A.1. Average fractal dimensions obtained from laser diffraction, 2D image analysis and 3D

reconstruction. Values with different letters in the same column differ significantly at p < 0.05.

Technique FP3 P4.5

Laser diffraction 2.31 ± 0.01 a 2.37 ± 0.03 a

2D image analysis 2.05 ± 0.02 c 2.08 ± 0.02 c

3D reconstruction 2.26 ± 0.01 b 2.27 ± 0.03 b

The average of the mass fractal dimensions (Df) obtained from LD and 3D reconstruction were similar even if

significantly different, with values around 2.3 for the two samples. These values are in good agreement with

values reported in the literature for fermented stirred milk gels (van Marle et al., 1999). In conventional studies

on Brownian aggregation of particles (generally latex suspensions), the obtained Df values are discussed in the

frame of two limiting regimes. Such studies are conducted under low volume concentrations during aggregation

(typically 10-3 – 10-4 %), ensuring the validity of the theory. When there is no energy barrier between the colliding

particles, each collision leads to aggregation. This regime is called “diffusion limited aggregation” (DLA) and

results in loose open structures with Df around 1.7 – 1.8. When the repulsion forces are still significant, the

particles can penetrate the aggregate structure before adhering. This regime is called “reaction limited

aggregation” (RLA) and leads to denser aggregates, with Df around 2.1. In the present study, the volume

fractions of milk proteins before any dilution were higher than 1% in both stirred yogurts (FP3 and P4.5), which

explains why the values obtained were significantly higher (Bremer et al., 1989). In addition, the colloidal calcium

phosphate, which ensures the structure integrity of the casein micelles, dissolves during acidification. This

dissolution results in the loosening of the micelles (increasing their volume), which likely promotes the

compaction of the protein aggregates due to loss of repulsive interactions and thus leads to denser structures

(Andoyo et al., 2015).

139

The Df value calculated from 3D reconstruction could be considered as the most accurate of the three

techniques, because it relies on direct visualization of the aggregates and assumes no strong assumption.

However, the LD technique proved to be a very good alternative technique to obtain Df as the differences

between LD and 3D were very small. However, the values obtained using 2D image analysis and the equation

proposed by Lee & Kramer (2004) differed more from 3D measurements. Estimating Df from 2D image analysis

using this equation thus appears to be questionable in the case of stirred yogurt microgels. Lee & Kramer (2004)

reported underestimation of Df in the case of E. coli aggregates and explained that it was partly because E. coli

were not spherical, which could also be the case of the stirred yogurt microgels. The 3D and LD techniques are

thus recommended over 2D analysis.

A.5.4. Comparison of the advantages and limitations of LD, 2D and 3D

To complete the comparison of the performances of the three techniques, Table A.2 summarizes the size

distribution range, the measurement conditions, the time needed for measurement and data treatment per

sample, the properties obtained directly or calculated from the data as well as the assumptions and weaknesses.

While LD, 2D image analysis and 3D reconstruction proved to be quite consistent in characterizing stirred yogurt

microgels, Table A.2 shows that they each had their advantages and limitations. The LD technique mainly

assumes that the analyzed particles are homogeneous and spherical, which has been shown (subsection A.5.1)

to lead to overestimation of the bigger particles and/or underestimation of the smaller particles when measuring

the microgel sizes of the stirred yogurts. Moreover, this technique requires refractive and adsorption indexes,

which can be difficult to estimate for complex systems composed of different ingredients. However, in the case

of the stirred yogurt microgels, these indexes were not problematic since no variation in the size distribution was

observed when their values varied (due to the sufficiently large size of the microgels). Although LD obviously

does not allow access to shape factors, it is quick and user-friendly for accessing the size distribution and the

fractal dimension. It also makes it possible to measure particles less than a micron in size, which is not the case

of the 2D and 3D techniques presented here (limited by their optical geometry characteristic).

As mentioned above, 2D dynamic image analysis cannot reasonably measure sizes smaller than 1 µm, and this

needs to be taken into account when studying food structures that can be below this threshold (colloidal systems,

for example). The first limitation is that although the mass fractal dimension can be estimated using a specific

relation reported in the literature, (subsection A.5.3) its use was shown to be questionable in the case of the

stirred yogurt microgels. Moreover, the time required to process the data is quite long, and this technique

analyzes the projected areas (2D) of the measured particles, which may depend on their orientation during

measurement. On the other hand, it has the advantage of allowing a very large number of particles to be

analyzed, which should offsets the orientation bias. Moreover, it enables relatively rapid measurement and direct

140

access to the size and shape properties. It provided a 2D view of the particles that revealed that the microgels

were not spherical, but showed varying degrees of roughness, and were sometimes porous (fractal dimension)

in stirred yogurt.

Table A.2. Comparison of laser diffraction, 2D image analysis and 3D reconstruction.

Information in bold indicates the advantages of each technique.

Technique Laser diffraction 2D image analysis 3D reconstruction

Equipment MasterSizer 2000

(Malvern) QICPIC/R and LIXELL

(Sympatec) CLSM (Leica) and Scan IPTM

(Simpleware)

Size range 0.02 to 2,000 µm 1 to 750 µm (M4 lens) 0.532 µm (i.e. pixel) to

a few millimeters

Measurement conditions Dilution 1:100, Agitation, Pumping Dilution 1:2000, Agitation, Pumping Dilution 1:100, Staining

Measuring time per sample

10 min 30 sec 30 min

Time needed for data treatment per sample

10 min 30 min 1 h

Properties obtained directly

Size Size, Shape factors,

Visualization of microgel projection (2D)

-

Calculated properties Fractal dimension Fractal dimension Size, Shape factors, Fractal

dimension, realistic visualization of the microgels (3D)

Assumptions and limitations

(i) Particles considered as homogeneous and spherical (ii) Need for refractive and absorption indexes (iii) No access to particle shape

(i) Data based on projected areas of the particles (depending on their orientation) (ii) Low camera resolution (iii) Need for low concentrations of particles

(i) Threshold to select pixels of interest (identification of the stained particles) (ii) Small number of particles (iii) Time consuming data processing

The smallest size that can be measured with 3D reconstruction depends on the resolution of the microscope

and may be high (i.e. allowing to observe small sizes) in food structure analysis. Data acquisition is time

consuming and the analysis of the properties of size, shape and fractal dimension requires complete data

processing. Moreover, a threshold has to be chosen to select pixels of interest (identification of the stained

microgels). The results showed in subsections A.5.1, A.5.2 and A.5.3 demonstrated that the choice made for

this study was appropriate in the case of the stirred yogurt microgels studied here. One of the advantages of the

3D technique (using CLSM) is the limited shear undergone by the particles. This is particularly relevant for the

study of brittle systems such as stirred yogurt microgels and most food matrices. Based on molecule staining, it

also allows the selection of specific compounds within the particles and tailored measurement of the structure.

The main strength of 3D reconstruction is that it enables full visualization of the particles, with no orientation bias

141

or sphericity assumption. This specificity was particularly useful in the present study since it offered the

opportunity to clearly observe the diverse sizes and shapes of the yogurt microgels.

A.6. Conclusions Laser diffraction, 2D dynamic image analysis and 3D reconstruction were shown to be relevant and

complementary for the characterization of the size (through PSD), shape and fractal dimension of heterogeneous

and shape-irregular systems like stirred yogurt microgels. By comparing LD with 2D image analysis and 3D

reconstruction, we showed that LD was fully relevant to access the size distribution and the mean mass fractal

dimension of non-spherical yogurt microgels. The use of 2D dynamic image analysis and 3D reconstruction also

raised the question of the characterization of the shape of the stirred yogurt microgels. While rarely used for food

systems, 2D dynamic image analysis proved to be advantageous to visualize the microgels and quickly estimate

their morphological parameters. 3D reconstruction also has very useful features as it enables access to shape

factors while avoiding the possible bias resulting from particle orientation using 2D analysis. However, the 3D

technique usually entails time consuming sample preparation and analysis, and is thus not really to be

recommended for routine analysis. This comparison of the three techniques provides useful guidelines for

studying complex food systems. Moreover, these techniques can offer new perspectives to accurately explain

the relationship between the microstructure and the macro-scale properties such as flow properties of a food

system at each step of its processing chain.

A.7. Acknowledgements This work was funded by a single interministerial fund (France) through a collaborative R&D project certified by

Vitagora and Valorial competitiveness clusters as well as by the research programs of the Fonds de recherche

du Québec – Nature et technologies, Novalait Inc., the Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de

l’Alimentation du Québec (MAPAQ), and the Fondation Famille-Choquette. The authors would like to thank

Philippe Violle, sales manager of Sympatec France, for his help and advice with the dynamic image analysis

processing. The authors also thank Paul Menut and Artemio Plana-Fattori for sharing their experience and

contributing to the development and improvement of this paper.

142

Annexe B. Matériel supplémentaire – Chapitre 2

Figure B.1. Average contribution (%) of each operation to the total decrease in syneresis of the yogurts

stirred with (A) the first configuration or (B) the second configuration

of the technical scale unit.

Operations were as follows: ST: stirring in the yogurt vat; PU: pumping; PU+PSM: pumping and pre-smoothing;

SM38: smoothing at 38°C; SM20: smoothing at 20°C; and CO: cooling. The bars represent the standard error

of the means.

Figure B.2. Average contribution (%) of each operation to the total increase in viscosity of the yogurts

stirred with (A) the first configuration or (B) the second configuration of the technical scale unit.



of the means.

143

Figure B.3. Average contribution (%) of each operation to the total decrease in firmness of the yogurts

stirred with (A) the first configuration or (B) the second configuration of the technical scale unit.



of the means.

Figure B.4. Average contribution (%) of each operation to the total increase in the distance travelled in

the Bostwick consistometer by the yogurts stirred with (A) the first configuration or (B) the second

configuration of the technical scale unit.



of the means.

144

Annexe C. Matériel supplémentaire – Chapitre 3

Table C.1. Mean value of each property after 1 day of storage.

Properties Values at day 1

Syneresis (%) 11.8 ± 0.3 Viscosity (Pa*s) 1.8 ± 0.1 Distance travelled (cm) 8.9 ± 0.1 Firmness (N/m2) 319.7 ± 1.8 Flow time (min) 12.7 ± 1.5

145

Annexe D. Matériel supplémentaire – Chapitre 4

Sensitivity analysis

In order to analyze the effects of variation of the input variables on the outputs of the model, a sensitivity analysis

was carried out using the Chokmani et al. (2001). The sensitivity (S) represents the partial derivative of the

output of the model (f) which is measured according to a nominal scenario (V i0) compared to the input variables

(Vi) (Equation D.1). However, this equation does not make it possible to compare the variables among

themselves since it gives an absolute measure of sensitivity.

Equation D.1.

𝑆(𝑉𝑖) = [𝜕𝑓

𝜕𝑉i

]𝑉𝑖

0

A relative sensitivity (Sr) can, however, be evaluated by the product of the absolute sensitivity and the ratio

between the nominal input variable and the output of the model. Equation D.2 therefore makes it possible to

express the percentage change in the output of the model (yogurt properties) according to the unit of change of

the input variable (1 day or 1 °C). The relative sensitivity is thus not influenced by the scale or by the unit of the

input and output variables.

Equation D.2.

𝑆𝑟(𝑉𝑖) = [𝜕𝑓

𝜕𝑉𝑖]

𝑉𝑖0

∙ 𝑉𝑖

0

𝑓(𝑉𝑖0)

Using the finite difference method, it is possible to estimate the partial derivatives of the relative sensitivity

calculation with Equation D.3.

Equation D.3.

𝑆𝑟(𝑉𝑖) = [Δ𝑓(𝑉𝑖)

Δ𝑉𝑖]

𝑉𝑗,𝑗≠𝑖0

∙ 𝑉𝑖

0

𝑓(𝑉𝑖0)

A nominal scenario was therefore determined to perform the sensitivity analysis. A temperature or day unit was

used for a yogurt smoothed at 20°C and stored for 7 days. The outputs of the model were syneresis, viscosity,

firmness, flow resistance and flow time.

An example of temperature (Sr(x1)) and storage (Sr(x2)) sensitivity calculation for viscosity is presented on pages

144-145.

Viscosity (s−1) 10 ≤ x1 ≤ 30 1.3702 + 0.0171𝑥1 + 0.0200𝑥2 − 0.0007𝑥1𝑥2

146

Table D.1 Example of sensitivity calculation, Part 1

Vi0 x1 Vi

0 x2 F(Vi0) Vi x1 Vi x2 F(Vi x1) F(Vi x2)

20 7 1.75E+00 10 1 1.63E+00 1.72E+00

20 7 1.75E+00 11 2 1.64E+00 1.72E+00

20 7 1.75E+00 12 3 1.66E+00 1.73E+00

20 7 1.75E+00 13 4 1.67E+00 1.74E+00

20 7 1.75E+00 14 5 1.68E+00 1.74E+00

20 7 1.75E+00 15 6 1.69E+00 1.75E+00

20 7 1.75E+00 16 7 1.71E+00 1.75E+00

20 7 1.75E+00 17 8 1.72E+00 1.76E+00

20 7 1.75E+00 18 9 1.73E+00 1.77E+00

20 7 1.75E+00 19 10 1.74E+00 1.77E+00

20 7 1.75E+00 20 11 1.75E+00 1.78E+00

20 7 1.75E+00 21 12 1.77E+00 1.78E+00

20 7 1.75E+00 22 13 1.78E+00 1.79E+00

20 7 1.75E+00 23 14 1.79E+00 1.80E+00

20 7 1.75E+00 24 15 1.80E+00 1.80E+00

20 7 1.75E+00 25 16 1.82E+00 1.81E+00

20 7 1.75E+00 26 17 1.83E+00 1.81E+00

20 7 1.75E+00 27 18 1.84E+00 1.82E+00

20 7 1.75E+00 28 19 1.85E+00 1.83E+00

20 7 1.75E+00 29 20 1.86E+00 1.83E+00

20 7 1.75E+00 30 21 1.88E+00 1.84E+00

20 7 1.75E+00 22 1.84E+00

Nominal

scenario

Model result

using

Vi0 x1 = 20°C

Vi0 x2 = 7 jrs

Temperature

and storage time

values used for

the model

Model result

using each

possible Vi x1

and Vi0 x2

Model result

using Vi0 x1

and each

possible Vi x2

147

Table D.1 Example of sensitivity calculation, Part 2

Δ x1 Δ F(x1) Δ x2 Δ F(x2) Sr(x1) Sr(x2)

10 0.122 6 0.036 0.14 0.07

9 0.1098 5 0.03 0.14 0.07

8 0.0976 4 0.024 0.14 0.07

7 0.0854 3 0.018 0.14 0.07

6 0.0732 2 0.012 0.14 0.07

5 0.061 1 0.006 0.14 0.07

4 0.0488 0 0 0.14 -

3 0.0366 1 0.006 0.14 0.07

2 0.0244 2 0.012 0.14 0.07

1 0.0122 3 0.018 0.14 0.07

0 0 4 0.024 - 0.07

1 0.0122 5 0.03 0.14 0.07

2 0.0244 6 0.036 0.14 0.07

3 0.0366 7 0.042 0.14 0.07

4 0.0488 8 0.048 0.14 0.07

5 0.061 9 0.054 0.14 0.07

6 0.0732 10 0.06 0.14 0.07

7 0.0854 11 0.066 0.14 0.07

8 0.0976 12 0.072 0.14 0.07

9 0.1098 13 0.078 0.14 0.07

10 0.122 14 0.084 0.14 0.07 15 0.09 0.07

Delta of temperature x1

(Vi0 and Vi)

and of model

(F(Vi0) and F(Vi x1))

Delta of storage time x2

(Vi0 and Vi)

and of model

(F(Vi0) and F(Vi x2))

Relative

sensitivity

148

Annexe E. Matériel supplémentaire – Chapitre 5

Table E.1. Pearson correlation coefficients (r) between processing parameters (smoothing

temperature, smoothing filter and storage time) and properties of stirred milk gels (n = 40).

Syneresis LD

D4.3

LD

D3.2

DIA

D4.3

DIA

D3.2

Roughness

(R50)

Smoothing temperature 0.10 0.23 0.33* 0.11 0.08 -0.34*

Smoothing filter 0.33* -0.17 0.15 0.16 0.18 -0.10

Storage time 0.84*** -0.12 0.16 0.51** 0.49** -0.41*

Values in bold are significantly correlated (r ≥ 0.5). Level of correlation is identified by an asterisk (*)

*P < 0.05, **P < 0.005, *** P < 0.001.

Table E.2. Pearson correlation coefficients (r) between syneresis, laser diffraction (LD),

dynamic image analysis (DIA) and median roughness (R50) (n = 40).

Syneresis LD

D4.3

LD

D3.2

DIA

D4.3

DIA

D3.2

Roughness

(R50)

Syneresis 1.00 -0.04 0.28 0.52** 0.53** -0.44**

LD D4.3 1.00 0.74*** 0.30* 0.33* -0.32*

LD D3.2 1.00 0.68*** 0.70*** -0.64***

DIA D4.3 1.00 0.91*** -0.64***

DIA D3.2 1.00 -0.49**

Roughness (R50) 1.00


*P < 0.05, **P < 0.005, *** P < 0.001.

Table E.3. Pearson correlation coefficients (r) between processing parameters (smoothing temperature

and storage time) and properties of stirred milk gels (n = 20).

Syneresis Firmness Viscosity G’

Maximal

roughness

(Rmax)

Roughnes

s

(R50)

DIA

(D4.3)

Pore

Area

Smoothing

temperature 0.11 -0.14 -0.57* -0.36 -0.31 -0.16 -0.11 -0.23

Storage time 0.90*** 0.92*** -0.14 0.66** -0.12 -0.52* 0.39 -0.73***


*P < 0.05, **P < 0.005, *** P < 0.001.

149

Table E.4. Pearson correlation coefficients (r) between syneresis, firmness, viscosity, G’,

maximal roughness (Rmax), median roughness (R50), microgel size (D4.3) by dynamic image analysis

(DIA) and pore area (n = 40).

Syneresis Firmness Viscosity G’ Roughness

(Rmax)

Roughness

(R50)

DIA

D4.3

Pore

Area

Syneresis 1.00 0.82*** -0.05 0.73** -0.02 -0.47* 0.42 -0.69**

Firmness 1.00 0.009 0.68** -0.12 -0.61** 0.54* -0.65*

Viscosity 1.00 0.53* 0.51* -0.002 0.33 0.09

G’ 1.00 0.24 -0.43 0.55* -0.52*

Roughness (Rmax) 1.00 0.62* -0.007 -0.04

Roughness (R50) 1.00 -0.62* 0.42

DIA (D4.3) 1.00 -0.34

Pore Area 1.00


*P < 0.05, **P < 0.005, *** P < 0.001.

150

Annexe F. Communications

Les résultats obtenus dans les chapitres 2, 3, 4 et 5 ont été présentés lors de différents évènements scientifiques

sous forme de conférences, de présentation vulgarisée et d’affiches scientifiques. De plus, un article a été publié

et un autre a été accepté (en cours d’impression).

Chapitre 2

Article publié

- Guénard-Lampron, V., St-Gelais, D., Villeneuve, V., Turgeon, S. L. (2019). Individual and sequential effects

of stirring, smoothing, and cooling on the rheological properties of nonfat yogurts stirred with a technical scale

unit. Journal of Dairy Science, 102(1), 190-201, https://doi.org/10.3168/jds.2018-14565.

Conférence

- St-Gelais, D. et Guénard-Lampron, V. (2017). Impact d’un brassage de type industriel sur la qualité du

yogourt. Colloque STELA 2017, Hôtel Le Concorde, Québec, Canada, 29-30 Mai, 2017. (Conférenciers invités).

Courte présentation de vulgarisation « Ma thèse en 180s »

- Guénard-Lampron, V., Villeneuve, S., Grabowski, S., St-Gelais, D., Zareifard, M.R., et Turgeon, S.L. (2016).

Impact du brassage, du lissage et du refroidissement sur les propriétés rhéologiques du yogourt brassé en

utilisant un banc d’essai pilote simulant les conditions industrielles. Forum Technologique 2016, Hôtel et suites

Le Dauphin, Drummondville, QC, Canada, 2 Juin 2016.

Affiche scientifique

- Guénard-Lampron, V., Grabowski, S., Bélanger, G., Des Marchais, L.-P., Villeneuve, S., St-Gelais, D., et

Turgeon, S.L. (2015). Conception et mise en œuvre d’un banc d’essai à l’échelle pilote pour étudier l’effet des

opérations de production sur les propriétés du yogourt brassé. Colloque STELA 2015, Hôtel Le Concorde,

Québec, Canada, 1-2 Juin 2015.

Chapitre 3

Conférence

- St-Gelais, D. et Guénard-Lampron, V. (2017). Impact d’un brassage de type industriel sur la qualité du

yogourt. Colloque STELA 2017, Hôtel Le Concorde, Québec, Canada, 29-30 Mai, 2017. (Conférenciers invités).

151


- Guénard-Lampron, V., Villeneuve, S., Grabowski, S., St-Gelais, D., Zareifard, M.R., et Turgeon, S.L. (2016).

Impact du brassage, du lissage et du refroidissement sur les propriétés rhéologiques du yogourt brassé en

utilisant un banc d’essai pilote simulant les conditions industrielles. Forum Technologique 2016, Hôtel et suites

Le Dauphin, Drummondville, QC, Canada, 2 Juin 2016.

Chapitre 4


- Guénard-Lampron, V., Villeneuve, V., St-Gelais, D., Turgeon, S. L. (2017). Impact de la température de

lissage sur les propriétés rhéologiques d’un yogourt, brassé en utilisant un banc d’essai pilote simulant les

conditions industrielles. Colloque STELA 2017, Hôtel le Concorde, Québec, Canada, 29-30 Mai.

- Guénard-Lampron, V., St-Gelais, D., Villeneuve, V., Turgeon, S. L. (2017). Stirred yogurt smoothing at

different temperatures with a pilot-scale unit. World Dairy Summit (WDS-FIL), Belfast, Irlande du Nord, 30

Octobre - 2 Novembre.

- Guénard-Lampron, V., St-Gelais, D., Villeneuve, V., Turgeon, S. L. (2017). Stirred yogurt smoothing at

different temperatures with a technical scale unit. Journée des doctorants AgroParisTech Massy, France, Massy,

31 mai.

Chapitre 5

Article accepté

- Moussier, M., Guénard-Lampron, V., Lachin, K., Moulin, G., Turgeon, S. L., Michon, C., Huc-Mathis, D., Bosc,

V. (2019). What do stirred yogurt microgels look like? Comparison of laser diffraction, 2D dynamic image analysis

and 3D reconstruction. Food Structure, (In Press), https://doi.org/10.1016/j.foostr.2019.100107.

Conférence

- Guénard-Lampron, V., Bosc, V., St-Gelais, D., Villeneuve, S., Turgeon, S. L. (2018). Caractérisation de

microgels laitiers : Impact de la température de brassage. Journée des doctorants AgroParisTech Massy,

France, Massy, 31 mai. (Conférencière invitée).

Impact des opérations de brassage sur les propriétés ...

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