Spektroskopische Analysen von Mehlfraktionen und -extrakten zur Vorhersage des Backverhaltens von Weizen unterschiedlicher Herkunft und Aufklärung molekularer Mechanismen

Eine möglichst exakte Vorhersage der zu erwartenden Verarbeitungseigenschaften von Mehlen aufgrund schneller Analysen am Rohstoff Weizen ist seit langem ein Wunsch von Weizenzüchtern, Weizenhändlern, Müllern und Bäckern. Obwohl die Genetik Rückschlüsse auf die Veranlagung der einzelnen Weizensorten zulässt, werden die genetischen Anlagen je nach Anbaubedingungen unterschiedlich stark ausgeprägt, so dass die Zusammensetzung der Mehle auch bei Verwendung der gleichen Weizensorte von Standort zu Standort erheblich variieren kann, wobei die Proteine einen sehr großen Einfluss auf die Verarbeitungseigenschaften der Mehle haben. Angesichts einer erzwungenermaßen verringerten Stickstoffdüngung gewinnt die Identifizierung von Weizensorten, die trotz geringer Proteingehalte gute Verarbeitungseigenschaften liefern, zunehmend an Bedeutung. 

Ziel des Forschungsvorhabens war, das Wissen zur Beurteilung der Backeigenschaften von Mehl zu erweitern und ausgehend von einer spektroskopischen Analyse von Mehlfraktionen und -extrakten robuste chemometrische Modelle zu erstellen, mit denen aus Spektren von Handelsmehl dessen Backqualität vorhersagt werden kann.

Ein Probensortiment aus 77 Weichweizenmehlmischungen (Muster) aus den Anbaujahren 2021-2023 aus unterschiedlichen Ländern weltweit wurde analysiert. Hierzu wurden zunächst mehrere Backversuche durchgeführt und u.a. die spezifischen Brotvolumina ermittelt. Zudem wurden die Muster mittels spektroskopischer und biochemischer Methoden untersucht. Die Mehle wurden außerdem mechanisch mittels Windsichtung, Siebfraktionierung und Teig/Gluten/Stärke Fraktionierung fraktioniert. Insbesondere der Gluten- und Gluteninanteil zeigten je eine Korrelation mit den Brotvolumina.

Die Vorhersage der Backqualität, charakterisiert durch das spezifische Backvolumen, konnte mittels verschiedener Methoden erheblich verbessert werden. Dabei kamen drei wesentliche Verfahren zum Einsatz: (a) die Vorhersage basierend auf Fluoreszenz-, NIR- und Raman-Spektren von Mehl- und Mehlfraktionen (b) die Vorhersage basierend auf einer Vielzahl von rheologischen und analytischen Daten (z.B. Farinograph, Extensograph, Alveograph, Proteingehalt, Osborne Fraktionen, SDS-GMP Fraktionierung, Solvent Retention Capacity (SRC), etc.) (c) die Vorhersage basierend auf einer Kombination von Mehlspektren und rheologischen und analytischen Daten. Mit verschiedensten Modellen der Verfahren (a)-(c) wurden sehr gute Vorhersagen erzielt.