Il riso è un alimento basilare per l’alimentazione umana che contribuisce al sostentamento di due terzi della popolazione mondiale. In termini di qualità finale del prodotto, la varietà è un fattore fondamentale che implica differenze in termini di dimensioni, forma e composizione. Una gestione del raccolto non ottimale può determinare una limitata purezza varietale e, di conseguenza, una drastica riduzione della qualità. Emerge, dunque, la necessità di elaborare un metodo veloce, accurato e non distruttivo per classificare il riso ed il risone (ossia il riso greggio appena raccolto in campo) appartenenti a differenti cultivar, in particolare durante le prime fasi post-raccolta di gestione e stoccaggio del prodotto. In uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori italiani (Bertone et al., 2012), viene proposto l’utilizzo della spettroscopia nel vicino infrarosso a trasformata di Fourier (FT-NIR) per un’identificazione rapida e non distruttiva di diverse varietà di questo prodotto nei test di routine. In particolare, durante la sperimentazione sono stati utilizzati campioni sottoposti a differenti condizioni di conservazione ed analizzati a diversi tempi di stoccaggio, al fine di ottenere un modello rappresentativo della variabilità del riso, in modo tale da rendere la metodica applicabile in un contesto il più ampio possibile. L’identificazione della varietà è stata realizzata attraverso l’elaborazione dei dati, utilizzando come metodi di classificazione la LDA (Linear Discriminant Analysis) e la SIMCA (Soft Independent Modelling by Class Analogy). Gli autori evidenziano che per il risone si ottiene, con metodo LDA, una corretta classificazione al 99.62% in cross validazione ed all’81.25% in validazione esterna. Questo dato assume particolare rilievo se si considera una potenziale applicazione del metodo per un controllo varietale durante le prime fasi di gestione post-raccolta del prodotto. Entrambi i metodi di classificazione forniscono risultati con una buona capacità discriminante, sia per il riso, sia per il risone. Infine, lo strumento permette anche di identificare varietà analoghe tra di loro dal punto di vista qualitativo.
Studio della collosità del riso in diverse aree di coltivazione
Le diverse varietà di riso coltivate e commercializzate in Italia vengono caratterizzate dal punto di vista del comportamento in cottura e dell’attitudine a specifiche preparazioni alimentari attraverso le cosiddette analisi merceologiche (test in grado di quantificare le proprietà fisiche e chimiche di un prodotto attraverso un valore numerico), tra cui: biometrie (lunghezza e larghezza del granello sia crudo, sia cotto), cristallinità e presenza di perla, contenuto di amilosio, tempo di gelatinizzazione, proprietà strutturali (consistenza e collosità del riso cotto). In particolare, l’amilosio è una delle componenti del granello di riso maggiormente studiata e di maggiore importanza in quanto, in base al suo valore, si hanno importanti correlazioni con le proprietà di struttura (“texture”) del prodotto, soprattutto per quanto riguarda consistenza e collosità sul cotto. Un riso ad alto contenuto di amilosio presenta usualmente elevata consistenza e bassa collosità, viceversa, un riso a basso contenuto di amilosio è poco consistente e molto colloso. In uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori italiani (Cormegna et al., 2011), viene proposto un nuovo metodo, basato sull’utilizzo dell’analizzatore di struttura TA.XT plus, per determinare la collosità di campioni di riso appartenenti a sette varietà italiane differenti provenienti ciascuna da due diverse zone di coltivazione. I risultati dimostrano che ciascun prodotto evidenzia un suo caratteristico valore di collosità e che ciascuna varietà coltivata nelle due zone distinte non mostra sempre lo stesso andamento. In particolare, sono state rilevate differenze significative per quanto riguarda le cultivar Baldo, Carnaroli, Gladio, Balilla e Loto, ma non per S. Andrea ed Arborio. Concludendo, gli autori evidenziano che il lavoro è ancora preliminare poiché basato su campioni raccolti durante un’unica annata di produzione (2009) e che ulteriori approfondimento sono necessari analizzando, contemporaneamente, campioni raccolti durante diverse annate.
Riferimenti bibliografici
E. Bertone et al., NIR ITALIA 2012 – 5° Simposio Italiano di Spettroscopia NIR, Agripolis, Legnaro (PD), 26-28 Settembre 2012
M. Cormegna et al., La rivista di scienza dell’alimentazione, 3, 2011, 39-45
