MODELAREA PREDICTIVĂ A PARAMETRILOR ALVEOGRAFICI, PENTRU FĂINURI OBŢINUTE DIN GRÂNE ROMÂNEŞTI

POPA, N.C.,* TAMBA – BEREHOIU RADIANA**, POPESCU STELA**, VARGA MIOARA**

*FARINSAN S.A. Giurgiu (cipnpopa@yahoo.com)** Faculty of Biotechnology Bucharest (radianatamba@yahoo.com)Keywords: wheat flour, alveograph, predictive model, quality control

AbstractUn număr total de 100 de mostre de făină provenite din grâu românesc, din recoltele

anilor 2005, 2006 şi 2007, au fost analizate pentru determinarea principalilor parametrii de calitate fizico-chimici (umiditate, gluten umed, gluten index, proteină, cenuşă, cifra de cădere) şi vâscoelastici, specifici metodei alveografice. Rezultatele obţinute au fost modelate matematic în scopul elaborării unor modele predictive, pentru estimarea valorii parametrilor alveografici Lucru mecanic (W), Rezistenţă (P) şi Extensibilitate (L), pe baza parametrilor fizico-chimici amintiţi. Au fost descrise câte două modele predictive, multifactoriale, cu coeficienţi de determinare multiplă (R2) mai mari de 0.965, pentru fiecare dintre aceşti parametrii alveografici. În cazul parametrului Lucru mecanic (W), toţi parametrii fizico-chimici ai făinurilor pot constitui regresori semnificativi, pentru modelarea predictivă a valorii acestuia. Parametrul Extensibilitate (L) poate fi estimat de asemenea, pe baza tuturor parametrilor fizico-chimici, cu excepţia parametrului gluten index, care este un regresor nesemnificativ. Rezistenţa alveografică (P), poate fi modelată pe baza parametrilor Umiditate, Proteină, Falling number şi Cenuşă, parametrii Gluten index şi Gluten umed fiind regresori nesemnificativi.

IntroductionNumărul metodelor de analiză pentru definirea caracteristicilor făinurilor din grâu creşte

continuu, ca urmare a nevoii pregnante de a anticipa cât mai devreme posibil comportamentul tehnologic al acestora. Comportamentul tehnologic este rezultatul unor interacţiuni subtile şi complexe, pe care suntem nevoiţi să le judecăm de obicei, pe baza unor parametri de calitate specifici: conţinutul de proteină, conţinutul de gluten umed, “tăria” glutenului, indicele Zeleny, cifra de cădere, extensibilitate, rezistenţă etc [5]. Realitatea ne-a demonstrat că, cel puţin în cazul parametrilor clasici ai calităţii făinurilor (conţinut de proteină, gluten index, conţinut de gluten umed, cifră de cădere), valorile consacrate în literatura de specialitate nu asigură întotdeauna şi un comportament tehnologic optim. O serie de studii au încercat să exploareze modul în care parametrii de calitate ai făinurilor depind unii de alţii şi implicit modul în care valoarea unora ar putea fi anticipată, cu o eroare acceptabilă desigur, pe seama valorii altora. Anne Ingver şi Reine Koppel au arătat pentru făina provenită din grâul estonian, cultivat în perioada 1999 – 2003, existenţa unor corelaţii interesante între parametrii fizico-chimici, extensografici, farinografici şi volumul pâinii [3]. Gaines şi colab. (2006) au luat în analiză 33 de probe de grâu reprezentând o serie de soiuri cultivate în Statele Unite [2]. Rezultatele obţinute au arătat că trei dintre parametrii utilizaţi în analiza calitativă a grâului şi făinii pot fi consideraţi superiori, sub aspectul predictivităţii caracteristicilor tehnologice, anume: lucrul mecanic alveografic (W), înălţimea peak-ului mixografic şi capacitatea de retenţie a solvenţilor (Solvent Retention Capacity, AACC Method 56 – 11), faţă de gluten index şi indicele de sedimentare SDS. Investigaţii similare au mai fost realizate de Bettge şi colab. (1989), de Kostyukovsky şi Zohar (2004), Rashed şi colab. (2007) etc [1, 4, 6].

1

Cercetările noastre au urmărit identificarea, în cazul făinurilor obţinute din grâu românesc, a principalelor legături între parametrii de calitate: fizico – chimici, alveografici, farinogarafici, în vederea stabilirii unor modele predictive de estimare a valorii unora dintre acestia, pe seama valorii celorlalti.

Material and MethodAu fost analizate 100 de probe de făină, provenite din grâne româneşti, recoltele 2005,

2006 şi 2007. Pentru fiecare dintre acestea au fost determinaţi parametrii de calitate specifici: umiditate (ICC Standard No. 202), conţinut de gluten umed, şi gluten index (ICC Standard No 155), conţinut de proteină (ICC Standard No. 202), conţinut de cenuşă (AACC Standard No. 08 – 21), cifra de cădere (ICC Standard No. 107/1 şi parametrii vâscoelastici, specifici metodei alveografice (AACC Standard No. 54 – 30A).

Rezultatele au fost prelucrate şi interpretate cu ajutorul analizei statistice, folosind programul profesional COHORT.

Results and DiscussionEstimatele variabilităţii principalilor parametri de calitate, pentru făinurile provenite din

recoltele 2005 – 2007, sunt prezentate în tabelul 1.Table 1

Estimatele variabilităţii făinurilor analizate (n = 100)Parameter X ± s CV (%)

Moisture (%), MO 14.197 ± 0.684 4.818Wet gluten (%), WG 28.412 ± 3.556 12.515

Gluten Index, GI 86.070 ± 8.451 9.819Protein (%), PR 12.476 ± 0.981 7.863

Ash (%) 0.593 ± 0.089 15.008Falling number (s), FN 385.385 ± 56.399 14.634

Rezistance (mm), P 93.290 ± 21.217 22.743Extensibility (mm), L 74.677 ± 22.906 30.673

Alveograph work (Deformation energy) (E-4J), W 237.946 ± 50.947 21.411P/L 1.484 ± 0.963 64.892

Extensibility index, G 19.121 ± 2.861 14.962Elasticity index, Ie (%) 55.407 ± 9.435 17.028

Aşa cum se observă din tabelul 1, valorile medii ale parametrilor de calitate, au fost caracteristice pentru făinuri cu un potenţial foarte bun de panificare, exceptând o serie de parametri ajustabili tehnologic, precum cifra de cădere şi raportul alveografic dintre rezistenţă şi extensibilitate. Un fenomen interesant, a fost acela că valorile medii ale coeficientului de variaţie pentru primii 6 parametri fizico- chimici din tabel (coeficient de variaţie mediu: 10.777 %), sunt semnificativ mai mici decât valorile medii ale coeficientului de variaţie pentru parametri alveografici (CV mediu: 28.618 %). Motivele pentru care făinuri relativ omogene, sub aspectul parametrilor fizico-chimici comuni, au comportamente eterogene din punct de vedere reologic, ţin de modul diferit în care interacţionează componentele făinii (proteine, poliglucide, lipide, enzime etc) cu apa şi sub acţiunea lucrului mecanic transmis la frământare. Fenomenul face delicată modelarea parametrilor reologici ai aluaturilor, pe seama parametrilor fizico-chimici ai făinurilor din care provin, cel puţin prin relaţii matematice simple.

În tabelul 2 sunt prezentaţi coeficienţii de corelaţie dintre parametrii făinurilor analizate.

2

Table 2Coeficienţii de corelaţie liniară simplă dintre

parametrii fizico-chimici ai făinurilor studiate (n = 100)PAIRS MO WG GI PR Ash FN

MO 1WG -0.128 ns 1GI 0.542*** -0.424*** 1PR -0.372*** 0.863*** - 0.489*** 1Ash -0.484 *** 0.107 ns -0.348** 0.390*** 1FN -0.096 ns 0.131 ns 0.022 ns 0.134 ns -0.075 ns 1P -0.024 ns 0.047 ns 0.262* 0.122 ns 0.171 ns 0.526***L 0.112 ns 0.647*** -0.355** 0.444*** -0.221* -0.128 nsW 0.309** 0.592*** 0.202 ns 0.427*** -0.259* 0.438***

P/L -0.187 ns -0.365** 0.193 ns -0.154 ns 0.342** 0.320**G 0.127 ns 0.640*** -0.305 ** 0.428*** -0.266** -0.124 nsIe 0.294** 0.281* 0.228* 0.101 ns -0.361*** 0.007 ns

PAIRS P L W P/L G IeP 1L -0.615*** 1W 0.351** 0.361*** 1

P/L 0.824*** -0.798*** -0.179 ns 1G -0.611*** 0.989*** 0.352*** -0.830*** 1Ie 0.001 ns 0.248* 0.558*** -0.326*** 0.299** 1

Din tabelul 2 se poate observa că între parametrii frizico – chimici ai făinii şi parametrii alveografici ai aluaturilor s-au stabilit o serie de corelaţii semnificative. Astfel, parametrul Umiditate s-a corelat pozitiv foarte semnificativ cu Gluten index si distinct semnificativ cu Lucru mecanic alveografic şi Indicele de elasticitate Ie. Umiditatea s-a corelat negativ foarte semnificativ cu Proteina şi Cenuşa, acest lucru descriind în fapt un fenomen specific tehnologiei de măciniş: cu cât grâul intrat în procesul de măciniş este mai umed, cu atât conţinutul de proteină şi cenuşă a făinurilor este mai mic. Din această perspectivă ar trebui judecată şi corelarea acestui parametru cu indicii alveografici. În făinurile cu umiditate mai mare, calitatea proteinelor participante la formarea aluatului a fost mai bună, iar cantitatea de substanţe provenite din părţile exterioare ale bobului de grâu, susceptibile să afecteze calităţile tehnologice ale făinurilor, mai mică.

Glutenul umed s-a corelat foarte semnificativ negativ cu parametrul Gluten index. Astfel, făinurile a căror gluten index a fost mai mic, au avut un conţinut de gluten umed mai mare. Această relaţie nu poate fi explicată doar pe seama comportamentului specific al glutenului la spălare (glutenul mai slab se spală mai greu şi reţine o cantitate mai mare de soluţie de spălare), ci este explicata de o corelaţie similară a gluten index cu conţinutul de proteină. Se poate considera că la făinurile analizate de noi, creşterea conţinutului de proteine, respectiv gluten, s-a realizat pe seama fracţiilor glutenice cu caracteristici vasco-elastice superioare. Atât conţinutul de gluten umed, cât şi conţinutul de proteină se corelaează foarte semnificativ pozitiv cu parametrii lucru mecanic (W) şi Extensibilitate (L) ai alveogramei, corelaţiile cu parametrul Rezistenţă fiind în ambele cazuri nesemnificative. În plus, creşterea conţinutului de gluten umed a fost însoţită de scăderea valorii raţiei alveografice P/L, ceea ce susţine ideea exprimată mai sus.

Corelarea semnificaţiei parametrului Gluten index, cu valorile specifice parametrilor reologici, este destul de greu de sesizat. Aşa cum se observă din tabelul 2, Gluten index se

3

corelează semnificativ pozitiv cu parametrul alveografic Rezistenţă (P) şi distinct semnificativ negativ cu parametrul Extensibilitate (L). Valorile Gluten index pot constitui deci, o măsură a rezistenţei aluaturilor, deşi coeficienţii de determinare pentru aceste relaţii sunt relativ mici. Corelaţiile Gluten index cu conţinutul de proteină (r = - 0.489) şi conţinutul de cenuşă (r = - 0,348), sugerează modul în care valorile acestui parametru pot fi modelate la nivelul procesului de măciniş: valorile Gluten Index scad în făinurile de extracţie mare şi cresc în făinurile de extracţie mică.

Conţinutul de proteină a făinurilor s-a corelat pozitiv foarte semnificativ cu Extensibilitatea şi Lucrul mecanic al aluaturilor. Aceste corelaţii sunt o măsură a importanţei pe care o au proteinele in privinta caracteristicilor vâsco-elastice ale aluaturilor.

Conţinutul de cenuşă s-a corelat în general negativ cu parametri alveografici ai aluaturilor, creşterea valorii acestui parametru fiind însoţită de scăderi semnificative ale valorilor Extensibilităţii şi Lucrului mecanic. Conţinutul de cenuşă este cu atât mai mare, cu cât la compoziţia ei participă şi fracţii situate înspre exteriorul bobului de grâu. Aceste fracţii sunt reprezentate în general de făinuri cu caracteristici vâsco-elastice slabe, aportul lor la calitatea finală a făinurilor fiind cu atât mai negativ, cu cât cantitatea din aceste fracţii care ajunge în făină este mai mare.

Numărul mare de corelaţii existente între parametrii fizico-chimici ai făinurilor şi parametrii alveografici ai aluaturilor, arată că realizarea unui model predictiv al caracteristicilor alveografice pe seama caracteristicilor fizico-chimice ale făinii, este posibil. În tabelul 3 sunt prezentaţi coeficienţii de determinare multiplă dintre parametrul alveografic Lucru mecanic (W) şi parametrii fizico-chimici ai făinurilor.

În vederea calcularii regresiilor multiple a fost folosită metoda Stepwise Regressions, iar alegerea modelelor finale s-a realizat ţinând cont de valorile specifice ale lui R2 total şi F total.

Table 3Coeficienţii de corelaţie multiplă dintre parametrul alveografic Lucru mecanic (W)

şi parametrii fizico-chimici ai făinurilor (n =100)Regression Partial F Partial P Total R2 Total F

W vs.Moisture 2159.935 0.0000***

0.960*** 2159.935

W vs.Moisture+Protein

2763.43614.208

0.0000***0.0003***

0.974*** 1388.821

W vs.Moisture +Protein +Wet gluten

3264.12516.91524.698

0.0000***0.0001***0.0000***

0.979*** 1101.913

W vs.Moisture +Protein +Wet gluten+Falling number

2835.45516.47123.0206.721

0.0000***0.0001***0.0000***0.0120*

0.980*** 720.417

W vs.Moisture +Protein +Wet gluten+Falling number+Gluten index

3768.35721.89030.5948.93220.411

0.0000***0.0000***0.0000***0.0041**0.0000***

0.985*** 770.037

4

W vs.Moisture +Protein +Wet gluten +Falling number +Gluten infdex +Ash

3929.52421.02732.8819.97619.4164.460

0.0000***0.0000***0.0000***0.0026**0.0000***0.0392*

0.986*** 669.547

W vs.Moisture +Protein +Wet gluten +Gluten index +

4448.00623.05033.65626.388

0.0000***0.0000***0.0000***0.0000***

0.985*** 1132.775

W vs.Moisture +Wet gluten +Gluten index

3778.07246.05618.915

0.0000***0.0000***0.0000***

0.981*** 1281.014

Din tabelul 3 se evidentiaza importanţa pe care o are Umiditatea făinurilor, în fiecare dintre variantele posibile de modelare a parametrului alveografic W, în raport cu parametrii fizico-chimici clasici. Se observă de asemenea, că odată cu creşterea numărului de variabile independente ale modelului, prin adiţia oricărui nou parametru la modelul anterior, valorile coeficientului de determinare multiplă (r) cresc, dar scad valorile semnificantului F total. Conform tabelului 3, toţi parametrii de calitate luaţi în studiu pot constitui regresori semnificativi pentru modelarea predictivă a valorilor parametrului alveografic W. Dintre aceştia, parametrii conţinut de umiditate, conţinut de proteină, conţinut de gluten umed şi gluten index, contribuie la obţinerea unor modele mai precise decât modelele în care, pe lângă parametrii precizaţi anterior, participă şi conţinutul de cenuşă sau falling number.

Cel mai bune modele matematice pentru regresia dintre valoarea parametrului alveografic W şi valorile unor parametri fizico-chimici ai făinurilor, sunt prezentate mai jos:

W = - 12.902 · Moisture + (-26.579 · Protein) + 16.579 · Wet Gluten + 3.271·Gluten Index (I)

W = - 17.853 · Moisture + 8.382 · Wet Gluten + 2.976 · Gluten index (II)

Modelele de mai sus, aşa cum se observă din tabelul 3, au fost obţinute prin eliminarea din modelele anterioare a parametrilor fizico – chimici, caracterizaţi de cele mai mici valori specifice ale semnificatorului F. Ele au fost selectate, deoarece sunt superioare tuturor celorlalte, prin valorile coeficientului de determinare R2: 0.985 pentru primul model şi 0.981 pentru al doilea.

În tabelul 4 sunt prezentaţi coeficienţii de determinare multiplă dintre parametrul alveografic Extensibilitate (L) şi parametrii fizico-chimici ai făinurilor.

Table 4Coeficienţii de determinare multiplă (R2) dintre parametrul alveografic

Extensibilitate (L) şi parametrii fizico-chimici ai făinurilor (n =100)Regression Partial F Partial P Total R2 Total F

L vs.Moisture 972.237 < 0.0001***

0.915 972.237

L vs.Moisture+ 1441.893 < 0.0001***

0.950 731.686

5

Protein 21.479 < 0.0001***L vs.

Moisture +Protein +

Wet gluten

2000.49028.68936.725

< 0.0001***< 0.0001***< 0.0001***

0.967 688.634

L vs.Moisture +Protein +

Wet gluten+Falling number

1711.00530.83233.4828.566

< 0.0001***< 0.0001***< 0.0001***

0.0049**

0.968 445.971

L vs.Moisture +Protein +

Wet gluten+Falling number+

Gluten index

1698.52730.60733.2388.0540.570

< 0.0001***< 0.0001***< 0.0001***

0.0050**0.4534 ns

0.968 354.289

L vs.Moisture +Protein +

Wet gluten +Falling number +

Gluten index +Ash

1807.22134.25835.6099.5450.3786.242

< 0.0001***< 0.0001***< 0.0001***

0.0031**0.5407 ns0.0154*

0.971 315.542

L vs.Moisture +Protein +

Wet gluten +Falling number +

Ash

1829.27334.67736.0449.6616.385

< 0.0001***< 0.0001***< 0.0001***

0.0029**0.0143*

0.971 383.208

Asemanator parametrului alveografic Lucru mecanic (W) şi Extensibilitatea poate fi modelată pe baza parametrilor fizico – chimici ai făinurilor, aşa cum arată datele prezentate în tabelul 4. Şi de această dată, parametrul Umiditate a prezentat cele mai mari valori ale semnificantului F. Cu excepţia parametrului Gluten index, a cărui introducere în model prezintă o serie de dezavantaje, sub aspectul puterii de predicţie a acestuia, toţi ceielalalţi parametrii pot constitui regresori eficienti, pentru modelarea parametrului alveografic Extensibilitate.

Cel mai bun model, sub aspectul coeficientului de determinare, a implicat regresorii Umiditate, Proteină, Gluten umed, Falling number şi Cenuşă (R2 = 0.971):

L = 1.584 · Moisture + 1.229 · Protein + 4.501 · Wet Gluten + (- 0.107 · Falling Number) + (- 79.963 · Ash)

Cel mai bun model din punct de vedere al simplităţii, dar care este caracterizat de un coeficient de determinare mai mic (R2 = 0.967), în condiţiile unei valori aproape duble ale lui F, are ca regresori Umiditatea, Proteina şi Glutenul umed:

L = 1.573 · Moisture + (-10.774 · Protein) + 6.635 · Wet Gluten

În ceea ce priveşte parametrul alveografic rezistenţă (P), rezultatele obţinute în urma modelării valorii acestuia, în raport cu valorile parametrilor fizico – chimici, sunt prezentate în tabelul 5.

6

Table 5Coeficienţii de determinare multiplă (R2) dintre parametrul alveografic Rezistenţă (P)

şi parametrii fizico-chimici ai făinurilor (n =100)Regression Partial F Partial P Total R2 Total F

P vs.Moisture 1648.7249 < 0.0001***

0.948 1648.725

P vs.Moisture+

Protein2096.804

4.947< 0.0001***

0.0287*

0.965 1050.889

P vs.Moisture +Protein +

Wet gluten

2025.1935.6721.996

< 0.0001***0.0200*

0.1621 ns

0.967 677.620

P vs.Moisture +Protein +

Wet gluten+Falling number

2224.7706.2881.78324.731

< 0.0001***0.0149*

0.1869 ns< 0.0001***

0.974 564.393

P vs.Moisture +Protein +

Wet gluten+Falling number+

Gluten index

2335.3656.6011.87229.9613.934

< 0.0001***0.0128*

0.1766 ns< 0.0001***

0.0521 ns

0.976 474.746

P vs.Moisture +Protein +

Wet gluten +Falling number +

Gluten index +Ash

2477.4516.0751.86628.6253.2774.911

< 0.0001***0.0168*

0.1774 ns< 0.0001***

0.0756 ns0.0308*

0.978 420.367

P vs.Moisture +Protein +

Falling number +Ash

2646.9435.13327.87710.921

< 0.0001***0.0269*

< 0.0001***0.0016**

0.977 672.718

P vs.Moisture +

Falling number +2374.817

30.181< 0.0001***< 0.0001***

0.972 1202.499

Din tabelul 5 se poate observa că parametrul Rezistenţă al aluaturilor poate fi modelat şi el cu succes, pornind de la parametrii fizico-chimici ai făinurilor. Cei mai buni regresori pentru Rezistenţă sunt parametrii Umiditate, Proteină, Falling Number şi Cenuşă. Contrar aşteptărilor, parametrii Gluten index şi Gluten umed nu au reprezentat regresori semnificativi pentru modelarea parametrului Rezistenţă al aluaturilor.

7

Cele mai bune modele predictive, în vederea estimării valorilor parametrului Rezistenţă a aluaturilor, au forma:

P = 1.693 · Moisture + (- 3.741 · Protein) + 0.176 · Falling number + 76.213 · Ash (I)P = -1.901 · Moisture + 0.165 · Falling number (II)

Aşa cum se observă din tabelul 5, modelul (I) prezintă cel mai bun coeficient de determinare (R2 = 0.977), pe când modelul (II) are avantajul simplităţii, dar şi a unei valori a lui F mai mare.

Un fapt deosebit de interesant îl constituie importanţa parametrului Umiditate în cazul tuturor modelelor, elaborate pentru cei trei parametrii alveografici ai aluatului. Faptul poate fi consecinţa modului în care sunt preparate aluaturile specifice determinărilor alveografice (prin adăugarea unei cantităţi de soluţie salină, în raport cu umiditatea făinii). O altă explicaţie ţine de regimul tehnologic de măcinş, grânele măcinate în condiţii de umiditate mai mare, suportă mai bine procesele mecanice (calitatea proteinelor este mai puţin afectată), părţile componente ale bobului de grâu se separă mai uşor, făina obţinută având un conţinut de substanţe minerale mai mic.

Conclusions Cercetările noastre au arătat că între parametrii frizico – chimici ai făinii şi parametrii

alveografici ai aluaturilor s-au stabilit un număr mare de corelaţii semnificative, ceea ce arată că realizarea unui model predictiv al caracteristicilor alveografice pe seama caracteristicilor fizico-chimice ale făinii, este posibil.

Au fost descrise câte două modele predictive cu coeficienţi de determinare multiplă (R2) mai mari de 0.965, pentru fiecare dintre parametrii alveografici: Lucru mecanic (W), Rezistenţă (P) şi Extensibilitate (L).

Toţi parametrii de calitate luaţi în studiu pot constitui regresori semnificativi pentru modelarea predictivă a valorilor parametrului alveografic Lucru mecanic (W). Dintre aceştia, parametrii Umiditate, Proteină, Gluten umed şi Gluten Index, contribuie la obţinerea unor modele mai precise decât modelele în care, pe lângă parametrii precizaţi anterior, participă şi Cenuşa sau Falling number.

Extensibilitatea aluaturilor (L) poate fi modelată pe baza parametrilor fizico – chimici ai făinurilor. Cu excepţia parametrului Gluten Index, a cărui introducere în model prezintă o serie de dezavantaje sub aspectul puterii de predicţie, toţi ceielalalţi parametrii pot constitui regresori foarte buni pentru modelarea Extensibilitatii. Cel mai bun model, sub aspectul coeficientului de determinare, a implicat regresorii Umiditate, Proteină, Gluten umed, Falling number şi Cenuşă (R2 = 0.971).

Cei mai buni regresori pentru parametrul alveografic Rezistenţă (P), sunt Umiditatea, Proteina, Falling Number şi Cenuşa. Contrar aşteptărilor, Gluten Index şi Gluten umed nu au reprezentat regresori semnificativi pentru modelarea parametrului Rezistenţă a aluaturilor.

Cel mai important regresor, în cazul tuturor modelelor predictive elaborate pentru parametrii alveografici, a fost Umiditatea. În vederea explicării acestui fapt, sunt necesare cercetări suplimentare, pentru a vedea dacă acest lucru este consecinţa modului în care sunt preparate aluaturile, special pentru determinări alveografice (prin adăugarea unei cantităţi de soluţie salină, în raport cu umiditatea făinii), sau este o consecinţă a regimului tehnologic de măciniş, specific grânelor cu Umiditate tehnologică mai mare.

8

Bibliografie selectivă

1. Bettge, A., Rubenthaler, G.L., Pomeranz, Y., 1989, Alveograph Alghoritms to Predict Functional Properties of Wheat in Bread and Cookie Baking, Cereal Chem, vol. 66, No. 2, 81-86. 2. Gaines, C.S., Fregeau Reid, J., Vander Kant, C., Morris, C.F., 2006, Comparision of Methods for Gluten Strenght Assessment, Cereal Chem., 83(3):284-286.3. Koppel, Reine, Ingver, Anne, 2004, Investigation of components of baking quality of wheat in Estonia, International Workshop on Modelling Quality Traits and their Genetic Variablity for Wheat: A satellite meeting of the VIII ESA Congress, INRA; Clermont-Ferrand, France. 18-21 July.4. Kostyukovsky, M., Zohar, D., 2004, Sunn Pest Eurygaster integriceps Put. And Wheat Quality in Israel, International Quality Grains Conference Procedings.5. Popa N.C., 2007, Influenţa unor amelioratori de origine vegetală şi microbiană asupra parametrilor de calitate ale făinurilor din grâu, Teză de doctorat, Facultatea de Horticultură, Universitatea de Ştiinţe Agronomice şi Medicină Veterinară, Bucureşti.6. Rashed, M.A., M.H. Abou-Deif, M.A.A. Sallam, Aida A. Rizkalla, Walaa A. Ramada, 2007, Identification and Prediction af the Flour Quality of Bread Wheat gy Gliadin Electrophoresis, Journal of Applied Sciences Research, 3 (11): 1393-1399.

9