CORRELAÇÃO ENTRE O TEOR DE PROTEÍNAS EM GRÃOS DE TRIGO E A QUALIDADE INDUSTRIAL DAS FARINHAS

Abstract

Estudou-se o efeito da concentração de proteínas do grão
de trigo na qualidade industrial das farinhas, bem como o
estabelecimento de curvas de calibração mediante
espectrofotometria de reflectância no infravermelho proximal
(NIR). Amostras de grãos de trigo dos cultivares OR 1 e Rubi
foram coletadas em regiões produtoras do sul do Brasil e
realizadas análises de umidade, proteína bruta, peso de mil
grãos, peso do hectolitro, grau de extração, número de queda,
força do glúten (W), tenacidade (P), extensibilidade (L) e
relação P/L. As farinhas das amostras de trigo do cultivar
Rubi mostraram-se superiores quanto às características
alveográficas avaliadas em comparação com as farinhas
das amostras de trigo do cultivar OR 1. O teor de proteína
bruta das amostras de grãos de trigo do cultivar Rubi
apresentou correlação com a força geral do glúten (0,75) e
relação P/L (-0,71). Os coeficientes de determinação das
equações de proteína bruta (0,99) e umidade (0,95), obtidos
nas curvas de calibração pelo NIR foram adequados para
predizer a concentração dos constituintes químicos
avaliados.

CORRELATION BETWEEN PROTEIN CONTENT IN WHEAT GRAINS AND THE
INDUSTRIAL QUALITY OF FLOURS

Abstract

The protein content of wheat grain in the industrial quality of flours was studied, as well
as the development of calibration curves by NIR. Samples of wheat cultivars OR-1 and
Rubi were collected in several regions and the analysis of moisture, protein content,
thousand grain weight, hectoliter weight, flour extraction grade, falling number and
alveography were undertaken. The wheat flour samples of the Rubi cultivar were
superior for the alveography characteristics evaluated in comparison with the wheat
samples of cultivar OR1. The protein content of wheat samples cultivar Rubi showed
correlation with dough strength (0,75) and P/L ratio (-0,71). The determination coefficients
for protein (0,99) and moisture (0,95) equations were adequate to predict the concentration
of the chemical constituents evaluated.