ABSTRACT: This research evaluated different rice genotypes regarding physicochemical and instrumental parameters of grain quality and associated the data with sensory analysis to support the creation of rules for classification of the culinary quality of rice (texture), based on isolated or combined parameters. The combination of amylose content and gelatinization temperature was able to predict the rice quality. According to the sensorial panel, the instrumental stickiness was able to segregate rice with very low amylose content or waxy to the other ones. Regarding pasting properties, rice that presented high final viscosity (310-480 RVU), setback (165-245 RVU), and pasting temperature (78 - 88 °C), and low values for breakdown (15-120 RVU), associated with a high stickiness (>-5N) was desirable by the Brazilian consumers. The classification rules created through the relationship between the physicochemical parameters and the texture profile evaluated by the sensory panel will help to verify the culinary profile of the rice samples (through free software), which makes it easier to predict the probability of rice meeting the desired quality standards.

RESUMO: Este trabalho avaliou diferentes genótipos de arroz quanto a parâmetros físico-químicos e instrumentais de qualidade do grão e associou os dados à análise sensorial para subsidiar a criação de regras de classificação da qualidade culinária do arroz (textura), com base em parâmetros isolados ou combinados. A combinação do teor de amilose e temperatura de gelatinização foi capaz de predizer a qualidade do arroz. De acordo com o painel sensorial, a pegajosidade instrumental foi capaz de segregar arroz com baixo teor de amilose ou ceroso dos demais. Em relação às propriedades de pasta, o arroz que apresentou alta viscosidade final (310-480RVU), retrogradação (165-245RVU) e temperatura de pasta (78-88 °C) e baixos valores de quebra pasta (15-120RVU), associados a uma alta pegajosidade (> -5N) será desejável pelos consumidores brasileiros. As regras de classificação criadas por meio da relação entre os parâmetros físico-químicos e o perfil de textura avaliado pelo painel sensorial ajudarão a verificar o perfil culinário das amostras de arroz (por meio de um software livre), o que torna mais fácil prever a probabilidade de o arroz atender aos padrões de qualidade desejados.