Für Bäcker wichtige Parameter, wie Teigrheologie und Backverhalten, sind komplexe Eigenschaften und erfordern aufwendige Laboruntersuchen. Im Weizenhandel hat sich daher der Proteingehalt, der innerhalb kürzester Zeit mittels Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) vorhergesagt werden kann, etabliert. Innerhalb des Verbundprojekts BETTERWHEAT arbeiten verschiedene Forschungseinrichtungen und Industriepartner aus der Weizenzüchtung an der Verbesserung der Weizenwertschöpfungskette. Teil der Forschung an der Universität Hohenheim ist die verbesserte Schnelleinschätzung von Weizenqualitäten und die Ablösung des Proteingehalts als bestimmendes Qualitätsmerkmal im Weizenhandel.

Geringe Aussagekraft des Proteingehalts

Gründe, welche die Notwendigkeit der Ablösung des Proteingehalts aufzeigen, gibt es viele. Zum einen ist es Weizenzüchtern in den letzten Jahren gelungen, die Proteinqualität zu steigern. Der Proteingehalt hat dadurch mit der Proteinqualität bzw. der Backqualität und den Teigeigenschaften eine geringe Korrelation. Die Bestimmung des Proteingehalts verliert demnach deutlich an Aussagekraft und spiegelt nicht die Weizenqualität wider, welche in Bäckereien gebraucht wird. Ein weiterer Grund ist der Anreiz im Weizenanbau zur übermäßigen Stickstoffdüngung, um hohe Proteingehalte zu erzielen. Eine schnelle Erfassung der Teig- und Backeigenschaften ist also wünschenswert.

Spektroskopie

Spektroskopie wird entlang der Weizenwertschöpfungskette bereits seit Jahrzehnten in Form der NIR-Spektroskopie eingesetzt. Bei NIRS wird die Interaktion von Nahinfrarotstrahlung mit bestimmten molekularen Bindungen gemessen. Die ermittelten Daten werden mittels Vorsagemodell in z. B. den Proteingehalt oder die Feuchte umgerechnet. Da das unsichtbare NIR-Licht nur mit bestimmten molekularen Bindungen, wie z. B. den Stickstoffbindungen im Protein interagiert, wurde hier das NIR-Spektrometer um ein Raman- und ein Fluoreszenzspektrometer ergänzt. Dadurch ergibt sich ein vollständigeres Bild über die vorhandenen molekularen Gegebenheiten im Weizen, welche die Grundlage für Teigeigenschaften und Backverhalten darstellen.

Vielversprechende erste Ergebnisse

Der erste untersuchte Probensatz, 415 Proben umfassend, wurde durch ein vorheriges Züchtungsprojekt(ZUCHTWERT) bereitgestellt. Der Probensatz umfasst208 verschiedene Weizensorten, die an zwei Standorten angebaut wurden. Neben agronomischen Datenwurden auch Proteingehalt, Feuchtklebergehalt und Wasseraufnahme bestimmt sowie Extensographkurven aufgenommen und Backversuche nach dem Rapid-Mix Test durchgeführt.

Die spektroskopischen Messungen fanden am Korn, Vollkornschrot und Auszugsmehlstatt. Mit den so gewonnenen spektralen Daten und Qualitätseigenschaften wurden Vorhersagemodelleerstellt. Diese wurden anschließend 10-fach kreuzvalidiert, um zu überprüfen, ob die Modelle Qualitätsparameter unbekannter Proben richtig vorhersagen. Die besten Vorhersagen, welche mit der empfohlenen Probenaufbereitung und Spektrometern erzielt wurden, sind in der Tabelle zusammengefasst. Als Gütekriterium der Vorhersagen wurden das Bestimmtheitsmaß R², wobei der Wert 0 keine Vorhersage und 1 eine perfekte Vorhersage bedeuten, der absolute Vorhersagefehler in der Einheit des Qualitätsparameters und der relative Vorhersagefehler, welcher auf den Mittelwert des jeweiligen Qualitätsparameters bezogen wurde, herangezogen. Zunächst lässt sich feststellen, dass jede Vorhersage fehlerbehaftet ist, genau wie die etablierte Vorhersage des Proteingehalts mittels NIRS. Der relative Vorhersagefehler liegt hier bei 1,4–2,2%, abhängig von der Probenaufbereitung. Für komplexere Parameter wie Feuchtkleber, Backvolumen und Wasseraufnahme liegt der relative Fehler jedoch unter 5%. Vergleicht man die Korrelation zwischen Proteingehalt und Backvolumen(R² = 0,49) mit dem Bestimmtheitsmaß der Vorhersage(R² = 0,77), wird deutlich, dass die Qualitätsbeurteilung von Weizen mit der Vorhersage basierend auf umfangreichen Spektrometer-Daten deutlich besser ist. Zur Veranschaulichung, was diese Vorhersagegenauigkeit bedeutet, wurden in Abb. 1 die im Labor gemessenen Backvolumina, die auch fehlerbehaftet sind, gegen die vorhergesagten Backvolumina aufgetragen. Es lässt sicherkennen, dass die meisten Vorhersagen sehr geringe Abweichungen aufweisen. Für die Extensographwerte ließ sich feststellen, dass keine genauen Vorhersagen möglich waren. Dies liegt vermutlich an der geringen Varianz der Proben für diese Parameter und an der ungenauen Messmethode. Der Fehler für Extensographmessungen wird in Standardwerken mit 9–22% angegeben. In diesem Bereich liegen auch die Vorhersagen.

Mögliche Anwendungen

Anwendung kann die vorgeschlagene Methodik vor allem im Getreidehandel und an der Getreideannahme von Mühlen finden, da sie in kurzer Zeit eine bessere Aussagekraft über Weizen liefert als ein mit einem geringeren Fehler vorhergesagter Proteingehalt. Aufwändige Labormethoden zur Teigrheologie werden weiterhin für die Qualitätskontrolle von Mehlen und anderen Mahlprodukten notwendig sein, um die geforderten Genauigkeiten zu erreichen.

Geeignet ist eine nicht-destruktive Methode auch beider Selektion früher Generationen in der Weizenzüchtung, bei den nicht genug Probenmaterial für aufwändige Backversuche und andere Analytik zur Verfügung steht. Dies ist besonders wichtig, da die Weizenzüchtung in Zeiten des Klimawandels und Artensterbens vor der Herausforderung steht, immer schneller Weizensorten zu züchten, die an reduzierten Dünger- und Pflanzenschutzmitteleinsatz und andere klimatischen Bedingungen angepasst sind.

Weitere Forschung notwendig

Ähnliche Ergebnisse, wie die des vorgestellten Probensatzes, konnten bereits mit einem weiteren, knapp 600Weizenproben aus der Ernte 2020 umfassenden Datensatz erzielt werden. Zusätzliche 600 Weizenproben aus2021 werden momentan noch untersucht und erlauben erst dann ein Fazit über die Anwendbarkeit in der Praxis. Denn nur, wenn die Vorhersagen komplexer Qualitätseigenschaften robust über mehrere Jahre, Standorte und Sorten möglich ist, spricht nichts gegen die Anwendung in der Weizenzüchtung sowie im Weizenhandel, Mühlen und Bäckereien zur schnellen Qualitätserfassung von Weizen.

Projektdaten

Die vorgestellten Ergebnisse sind Teil des Verbundprojekts: Genomisch-proteomische Grundlagen und Umweltabhängigkeit der qualitäts- und gesundheitsrelevanten Eigenschaften bei Weizen für innovative neue Sorten und Produkte (BETTERWHEAT)

Dauer: 1.10.2019–30.09.2022

Forschungspartner: Universität Hohenheim, Landessaatzuchtanstalt Arbeitsgruppe Weizen; Universität Hohenheim, Lehrstuhl für Prozessanalytik und Getreidewissenschaft; Universität Mainz, Institut für Immunologie

Industriepartner: KWS Lochow GmbH; Limagrain GmbH; Deutsche Saatveredelung AG, W. von Borries-Eckendorf GmbH & Co. KG

Diese Forschung wurde im Rahmen des Betterwheat-Projekts (2818405A18) vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert. Die Daten zu den Weizensorten wurden im Rahmen des ZUCHTWERT Projekts (FKZ: 0103010) erhoben, das vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft gefördert wurde.