Comparative analysis of five rice campaigns in experimental lines of work of the INTA Corrientes Experimental Station. Proposal for identification by “blind” attributes

• Autores: Torres, Mauricio; Farco, Andrea; Fontana, María Laura; Kruger, Raúl; Pachecoy, María Inés; Díaz, Sergio; Maiocchi, Marcos
• Año de publicación: 2024
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Polished rice; Industrial and culinary properties; Inter campaign; Coded samples; Arroz pulido; Propiedades industriales y culinarias; Intercampaña; Muestras codificadas
• Institución: Universidad Nacional de Misiones

Fil: Torres, Mauricio. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Farco, Andrea. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Fontana, María Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina.
Fil: Kruger, Raúl. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina.
Fil: Pachecoy, María Inés. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina.
Fil: Díaz, Sergio. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Maiocchi, Marcos. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Rice (Oryza sativa L.) is an herbaceous plant, cultivated in a wide variety of regions and climates. In our country, its production is concentrated on the littoral. As white rice, it is a primary source of food for most of the world population. In addition, it can be consumed as integral rice and is the raw material for a wide range of industrialized products. In the present study, we worked with samples of polished rice from promising lines provided by the National Institute of Agricultural Technology, Agricultural Experiment Station Corrientes (INTA-EAA), corresponding to five campaigns from 2016 to 2021, plus nine coded samples from the 2021 campaign. In the tests carried out, five culinary quality attributes were compared: gelatinization time, apparent water absorption, expansion ratio, weight of a thousand grain and gelatinization temperature. The techniques used are simple, friendly to the environment and low cost. Through the analysis of hierarchical conglomerates (or Cluster Analysis) using Software R (GUI RStudio 2022.02.3+492 “Prairie Trillium” Release), it was possible to analyze individual behavior and establish comparisons between the set of variables previously studied for each campaign and classify the nine coded samples received. Significant differences were found in the variables studied, with p<0.05 values.
El arroz (Oryza sativa L.) es una planta herbácea, cultivada en una amplia variedad de regiones y climas. En nuestro país la producción se concentra en el Litoral. Como “arroz blanco”, es una fuente primordial en la alimentación para gran parte de la población mundial. Además, puede ser consumido como integral y es materia prima para una amplia gama de productos industrializados. En el presente estudio se trabajó con muestras de arroz pulido de líneas promisorias del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Estación Experimental Agropecuaria Corrientes, correspondientes a cinco campañas, desde el 2016 al 2021 más nueve muestras codificadas de la campaña 2021. En los ensayos realizados se compararon cinco atributos de calidad culinaria: tiempo de gelatinización, absorción aparente de agua, relación de expansión, peso de mil granos y temperatura de gelatinización. Las técnicas utilizadas son simples, amigables con el medio ambiente y de bajo costo. Mediante el análisis de conglomerados jerárquicos (Análisis Clúster) utilizando Software R (GUI RStudio 2022.02.3+492 “Prairie Trillium” Release), se pudo analizar el comportamiento individual y establecer las comparaciones del conjunto de variables previamente estudiadas para cada campaña y las nueve muestras codificadas recibidas para su clasificación. Se hallaron diferencias significativas en todas las variables de estudio con valores de p<0,05.