Resumen de Optimization study of pasta extruded with quinoa flour (Chenopodium quinoa willd)

Olga Lucía Torres Vargas, Mariana Lema González, Yessica Viviana Galeano Loaiza

• español

  Este estudio se centró en la obtención de una pasta óptima tipo espagueti a partir de harina de quinua (60–75%), almidón de yuca (1.5 - 5.0%) y agua (25–40%) como factores variables y como factor fijo clara de huevo (9%). Con el fin de obtener una pasta con el mayor porcentaje de proteína se utilizó la metodología de superficie de respuesta (MSR) con Box-Behnken. Se evaluó, además, el efecto de la composición sobre las propiedades texturales, reológicas y sensoriales. Entre los resultados más destacados, el valor R2 indica que el modelo predictivo explica el 76.33% la variabilidad de la proteína. Las condiciones óptimas para la harina de quinua, alimón de yuca y agua fueron de 60%, 1.5% y 35.28% respectivamente. Se demostró que el contenido de harina de quinua afecta las propiedades reológicas, módulo de almacenamiento, G’, es mayor que el módulo de pérdida, G’’, de acuerdo con la fuerza máxima de rotura obtenida en la pasta, indicando un comportamiento más elástico que viscoso con buenas características de unión y estructura interna densa. Finalmente, la aplicación del diseño experimental permitió encontrar la composición óptima de la pasta y analizar el perfil sensorial verificando todos sus atributos; los resultados obtenidos indicaron que es posible preparar una pasta sin gluten con textura, sabor y color aceptables para el consumidor.

• English

  This study focused on obtaining an optimal spaghetti-type paste from quinoa flour (60–75%), cassava starch (1.5–5.0%) and water (25–40%) as variable factors and as a fixed egg-white factor (9%). In order to obtain a paste with the highest percentage of protein, the response surface methodology (MSR) with Box–Behnken was used. In addition, the effect of the composition on textural, rheological, and sensory properties was evaluated. Among the most outstanding results, the R2 value indicates that the predictive model explains the 76.33% protein variability. The optimal conditions for quinoa flour, cassava flour, and water were 60%, 1.5%, and 35.28%, respectively. It was shown that the quinoa flour content affects the rheological properties, storage modulus, G’, is greater than the loss modulus, G’’, in agreement with the maximum breaking force obtained in pasta, indicating behavior more elastic than viscous with good bonding characteristics and dense internal structure. Finally, the application of the experimental design permitted finding the pasta’s optimal composition and analyzing the sensory profile by verifying all its attributes; the results obtained indicated that it is possible to prepare a gluten-free pasta with acceptable texture, flavor, and color for the consumer.