Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-10-01T14:44:08Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marília Araújo Silva - 2018.pdf: 2200990 bytes, checksum: 4c17a2631ef8a10e10ae7bf6dc2916d8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-10-01T14:45:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Marília Araújo Silva - 2018.pdf: 2200990 bytes, checksum: 4c17a2631ef8a10e10ae7bf6dc2916d8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-01T14:45:02Z (GMT). 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However, traditional sensory evaluation is a judicious and relatively time-consuming method, since it requires training, aptitude, people and product availability, and scales of classification of standardized attributes associated with instrumental scales whenever possible. An instrumental test for texture analysis of cooked rice that is standard, reliable, fast and reproducible and whose results are associated with sensorial evaluation is not yet available. The objective of this work was to adjust the scale of cooked rice texture notes in the sensorial analysis, through new standards and according to the sensitivity of the panel of tasters and demands of Brazilian industries. The objective of this study was to evaluate the grain quality of 55 rice genotypes with different levels of amylose by means of sensorial, physico-chemical and instrumental methods and to propose rules based on the association of laboratory data with the sensory data for validation of an application recently developed in free software, with the function of integrating the quality data and indicating the expected culinary quality for the sample. Prediction models for sensory evaluation were expanded through statistical methods such as multiple regression, polytomic logistic regression, and principal component analysis. The results showed that 70% of the parameters of the viscoamilographic profile were associated to the sensory analysis data, followed by 68% and 62% for the instrumental analysis of texture and for the combination of the amylose content and the gelatinization temperature of the samples, respectively. The results of the multiple regression showed a high predictive power, with four significant variables (pejity and instrumental hardness, peak viscosity and final viscosity), indicating a great association of these values with the sensorial test. The viscoamilographic measurements of RVA (peak viscosity, trough, final viscosity, setback and peak time) also presented high predictive power of the instrumental texture with 77% of the total variance explained by the two main components. From these data, it was possible to create value rules for the development of a free software application in the prediction of rice cooking quality. The parameters used and the prediction models used allowed the data from the instrumental tests to predict the most probable classification of the culinary quality, without the necessity of the sensorial test itself. / A qualidade culinária do arroz prevalece ainda como parâmetro determinante na seleção de linhagens promissoras pelos programas de melhoramento genético. O teste de panela ou cocção do arroz é um dos métodos mais utilizados pela pesquisa e indústrias de beneficiamento na avaliação do rendimento e textura dos grãos cozidos de cultivares lançadas e/ou novas linhagens em estudo. Normalmente simula-se, na metodologia, o cozimento caseiro e realiza-se o teste sensorial com equipe de provadores selecionados e treinados para este fim, elegendo aquelas linhagens mais promissoras. Contudo, a avaliação sensorial tradicional é um método criterioso e relativamente moroso, pois requer treinamento, aptidão, disponibilidade de pessoas e de produto e escalas de classificação de atributos padronizadas e associadas às escalas instrumentais, sempre que possível. Ainda não se tem um teste instrumental para análise de textura de arroz cozido que seja padrão, confiável, rápido e reprodutível e cujos resultados se associem à avaliação sensorial. O objetivo deste trabalho foi ajustar a escala de notas de textura de arroz cozido na análise sensorial, por meio de novos padrões e avaliar a qualidade de grãos de 55 genótipos de arroz com diferentes teores de amilose por meio de métodos sensorial, físico-químicos e instrumentais, e propor regras baseadas na associação dos dados laboratoriais com os dados sensoriais para validação de um aplicativo recentemente desenvolvido em software livre, com a função de integrar os dados de qualidade e indicar a qualidade culinária esperada para a amostra. Os modelos de predição para avaliação sensorial foram ampliados por meio de métodos estatísticos, como regressão múltipla, regressão logística politômica e análise de componentes principais. Os resultados mostraram que 70% dos parâmetros do perfil viscoamilográfico associaram-se aos dados da análise sensorial, seguidos de 68% e 62% para a análise instrumental de textura e para a combinação do teor de amilose e temperatura de gelatinização das amostras, respectivamente. Os resultados da regressão múltipla mostraram alto poder preditivo, sendo quatro variáveis significativas (pegajosidade e dureza instrumentais, pico de viscosidade e viscosidade final), indicando grande associação desses valores com o teste sensorial. As medidas viscoamilográficas do RVA (pico de viscosidade, trough, viscosidade final, setback e tempo de pico) também apresentaram alto poder preditivo da textura instrumental com 77% da variância total explicada pelas duas componentes principais. A partir desses dados, foi possível criar regras de valores para o desenvolvimento de um aplicativo em software livre na predição da qualidade culinária do arroz. Os parâmetros e os modelos de predição utilizados permitiram a partir dos dados dos testes instrumentais, prever a classificação mais provável da qualidade culinária, sem a necessidade do teste sensorial propriamente dito.