Resumen de Valor nutritivo en granos de triticale como alternativa en la industria alimentaria
Gilberto Rodríguez Pérez, José Francisco Cervantes Ortiz, Alfredo Josué Gámez Vázquez, Felipe de Jesus Reynaga Franco, Jony Ramiro Torres Velásquez, Miguel Ángel Ávila Perches
- español
El objetivo de esta investigación fue identificar líneas de triticale (X. Triticosecale Wittmack) de valor en la industria alimentaria, con base en sus propiedades físicas y químicas. Veinte líneas élite de triticale primaveral del programa de investigación del CIMMyT se establecieron bajo un diseño experimental completamente al azarcón seis repeticiones durante 2018 en Celaya, Guanajuato, México, donde se evaluaron las variables: PMG, PH, humedad, cenizas, grasa, fibra, proteína y carbohidratos. Los resultados mostraron diferencias (p≤ 0.05) entre líneas, los mayores valores de PMG, PH y porcentaje superior en grasa, fibra, proteínas y carbohidratos se encontraron en las líneas L-18, L-17 y L-14, además de L-20, L-10 y L-19. El modelo AMMI detectó diferencias significativas (p≤ 0.05) para las líneas y sus interacciones con las variables fisicoquímicas; el gráfico biplot mostró que las líneas L-18, L-7, L-10, L-17 y L-20 expresaron mayor asociación con PMG, PH, proteínas, grasas, fibra y carbohidratos, lo que les permite considerarlas en el uso de la industria alimentaria por obtener promedios superiores.
- English
The objective of this research was to identifylines oftriticale (X.TriticosecaleWittmack) of value in the food industry, based on theirphysical and chemical properties. Twenty elite lines of spring triticale from the CIMMYT research program were established under a completely randomizedexperimental design with six repetitionsduring 2018 in Celaya, Guanajuato, Mexico, where the following variables were evaluated: WTG, HW, moisture, ashes, fat, fiber, protein, and carbohydrates. The results showed differences (p≤ 0.05) between lines,the highest values of WTG, HWandthehighestpercentage in fat, fiber, proteins and carbohydrates were found in lines L-18, L-17 and L-14, in addition to L-20, L-10 and L-19. The AMMI model detected significantdifferences (p≤ 0.05) for the lines and their interactions with physicochemical variables; the biplotgraph showed that lines L-18, L-7, L-10, L-17 and L-20 expressed greater association with WTG,HW, proteins, fats, fiber and carbohydrates, which allows them tobeconsidered in the use of thefood industry forobtaininghigher averages.
