Цель. Установить оптимальные сроки сева и глубину заделки семян сорго зернового сортов ‘Дніпровський 39’ и ‘Вінець’, обосновать их влияние на фотосинтетическую продуктивность посевов в условиях Правобережной Лесостепи Украины.Методы. Полевой, лабораторный, сравнительный, аналитический, обобщающий, математически-статистический.Результаты. Наилучшие результаты фотосинтетической продуктивности посевов сорго зернового получены во время сева в I декаде мая (второй срок) на глубине заделки семян 4–6 см. Соответственно, площадь листовой поверхности в этих вариантах в период «выбрасывания метелки–цветения» достигала максимума и составляла 36,13–38,81 тыс. м2/га у сорта ‘Дніпровський 39’ и 34,23 – 36,91 тыс. м2/га у сорта ‘Вінець’. При севе семян в III декаде апреля (первый срок) при вышеуказанных значениях глубины заделки площадь листовой поверхнос­ти у сортов была несколько меньше и составляла 29,56–31,20 тыс. м2/га у сорта ‘Дніпровський 39’ и 27,76–29,40 тыс. м2/га у сорта ‘Вінець’. При севе семян во II декаде мая (третий срок) площадь листовой поверхности составляла 30,68–32,92 тыс. м2/га у сорта ‘Дніпровський 39’ и 29,08–31,32 тыс. м2/га у сорта ‘Вінець’. Фотосинтетический потенциал был самым высоким в растениях сорго зернового во втором сроке сева семян на глубине заделки 4–6 см и составлял 1,27 и 1,34 млн м2/га у сорта ‘Дніпровський 39’ и 1,16 и 1,22 млн м2/га у сорта ‘Вінець’. В первом сроке сева этот показатель был несколько ниже и составлял 1,18 и 1,23 млн м2/га у сорта ‘Дніпровський 39’ и 0,98 и 1,02 млн м2/га у сорта ‘Вінець’, соответственно. В третьем сроке сева он был самым низким, у сорта ‘Дніпровський 39’ этот показатель составлял 1,09 и 1,13 млн м2/га, у сорта ‘Вінець’ – 0,88 и 0,93 млн м2/га при оптимальных значениях глубины заделки семян. На глубине заделки семян 2 и 8 см фотосинтетический потенциал был ниже, что объясняют различными почвенно-климатическими условиями в определенный период развития растений сорго. Наивысшее значение показателя чистой продуктивности фотосинтеза было получено при севе семян в оптимальные сроки и оптимальной глубине заделки семян и составляло 3,84–4,02 г/м2 в сутки у сорта ‘Дніпровський 39’ и 3,79–3,98 г/м2 в сутки у сорта ‘Вінець’, соответственно.Выводы. Лучше развивались и формировали фотосинтетическую продуктивность растения сорго зернового при севе семян в первой декаде мая на глубине заделки 4–6 см, которые и рекомендованы для выращивания данной культуры в Правобережной Лесостепи Украины. | Purpose. To establish the optimal seeding time and depth of ‘Dniprovskyi 39’ and ‘Vinets’ sorghum varieties, to prove their effect on the crop photosynthetic capacity in the Right-Bank Forest-Steppe of Ukraine. Methods. Field, laboratory, comparative, analytical, generalizing, mathematical and statistical. Results. It was proved that the best results of crop photosynthetic capacity of sorghum were obtained by sowing in the first decade of May (the second sowing period) at a seeding depth of 4–6 cm. Accordingly, the leaf surface area in these variants reached its maximum during the “panicle-blooming” period and equated 36.13–38.81 thousand m2/ha for the ‘Dniprovskyi 39’ variety and 34.23–36.91 thousand m2/ha for the ‘Vinets’ variety. By sowing seeds in the third decade of April (the first sowing period) at the seedining depth values described above the leaf surface area of the varieties was slightly smaller and amounted to 29.56–31.20 thousand m2/ha for the ‘Dniprovskyi 39’ variety and 27.76–29.40 thousand m2/ha for the ‘Vinets’ variety. By sowing seeds in the second decade of May (the third sowing period), the leaf surface area was 30.68–32.92 thousand m2/ha for the ‘Dniprovskyi 39’ variety and 29.08–31.32 thousand m2/ha for the ‘Vinets’ variety. The highest photosynthetic potential was obtained for sorghum plants in the second sowing period at the seeding depth of 4–6 cm and was 1.27 and 1.34 million m2/ha for the ‘Dniprovskyi 39’ variety and 1.16 and 1.22 million m2/ha for the variety ‘Vinets’. In the first sowing period, this indicator was slightly lower and amounted to 1.18 and 1.23 million m2/ha for the ‘Dniprovskyi 39’ variety and 0.98 and 1.02 million m2/ha for the ‘Vinets’ variety respectively. In the third sowing period, it was the smallest one and equated 1.09 and 1.13 million m2/ha for the ‘Dniprovskyi 39’ variety, and 0.88 and 0.93 million m2/ha for the ‘Vinets’ variety at the optimal seeding depth. The photosynthetic potential was lower at the seeding depth of 2 and 8 cm, which is explained by the different soil and climatic parameters during a certain period of sorghum plant vegetation. The highest value of the photosynthetic capacity net indicator was obtained by sowing seeds at the optimal time and the optimal seeding depth and it equated 3.84–4.02 g/m2 per day for the ‘Dniprovskyi 39’ variety and 3.79 – 3.98 g/m2 per day for the ‘Vinets’ variety.Conclusions. It has been established that the sorghum plants had better vegetation and formed photosynthetic capacity by sowing seeds in the first decade of May at the planting depth of 4–6 cm, which we recommend for growing this crop in the Right-Bank Forest-Steppe of Ukraine. | Мета. Встановити оптимальні строки сівби та глибину загортання насіння сорго зернового сортів ‘Дніпровський 39’ та ‘Вінець’, обґрунтувати їхній вплив на фотосинтетичну продуктивність посівів в умовах Правобережного Лісостепу України. Методи. Польовий, лабораторний, порівняльний, аналітичний, узагальнюючий, математично-статистичний. Результати. Найкращі результати фотосинтетичної продуктивності посівів сорго зернового отримано за сівби у  І декаді травня (другий строк) на глибину загортання насіння 4–6 см. Відповідно, площа листкової поверхні за цих факторів у період «викидання волоті – цвітіння» сягала максимуму і дорівнювала 36,13–38,81 тис. м2/га у сорту ‘Дніпровський 39’ та 34,23–36,91 тис. м2/га у сорту ‘Вінець’. За сівби насіння у ІІІ декаді квітня (перший строк) за таких самих значень глибини загортання площа листкової поверхні у сортів була дещо меншою і становила 29,56–31,20 тис. м2/га у сорту ‘Дніпровський 39’ та 27,76–29,40 тис. м2/га у сорту ‘Вінець’. За сівби насіння у ІІ декаді травня (третій строк) площа листкової поверхні дорівнювала 30,68–32,92 тис. м2/га у сорту ‘Дніпровський 39’ та 29,08–31,32 тис. м2/га у сорту ‘Вінець’. Фотосинтетичний потенціал був найвищим у рослин сорго зернового за ІІ строку сівби насіння та глибини загортання 4–6 см й дорівнював 1,27 та 1,34 млн м2/га у сорту ‘Дніпровський 39’ і 1,16 та 1,22 млн м2/га у сорту ‘Вінець’. За І строку сівби цей показник був дещо меншим і відповідно становив 1,18 та 1,23 млн м2/га у сорту ‘Дніпровський 39’ й 0,98 і 1,02 млн м2/га у сорту ‘Вінець’. За ІІІ строку сівби він був найменшим та у сорту ‘Дніпровський 39’ дорівнював 1,09 і 1,13 млн м2/га, у сорту ‘Вінець’ 0,88 і 0,93 млн м2/га за оптимальних значень глибини загортання насіння. За глибини загортання насіння 2 та 8 см фотосинтетичний потенціал був нижчим, що пояснюють різними ґрунтово-кліматичними умовами у певний період розвитку рослин сорго. Найбільше значення показника чистої продуктивності фотосинтезу було отримано за сівби насіння в оптимальні строки та за оптимальної глибини загортання насіння і становило у сорту ‘Дніпровський 39’, відповідно, 3,84–4,02 г/м2 за добу, у сорту ‘Вінець’ 3,79–3,98 г/м2 за добу.Висновки. Найкраще розвивались та формували фотосинтетичну продуктивність рослини сорго зернового за сівби насіння у першій декаді травня на глибину загортання 4–6 см, які й рекомендовано для вирощування даної культури в Правобережному Лісостепу України.

Цель. Определение молекулярно-генетического полиморфизма сортов салата посевного отечественной селекции с помощью EST-SSR маркеров.Методы. Молекулярно-генетический анализ, статистические методы.Результаты. Представлены результаты изучения молекулярно-генетического полиморфизма 7 сортов салата посевного с помощью 7 EST-SSR маркеров. В результате анализа по исследуемым маркерам идентифицировано 37 аллелей, в среднем 5,29 аллели на локус. Наиболее полиморфным оказался маркер KSL-92, с помощью которого выявлено 7 аллелей, Polymorphism Information Content (РІС) – 0,98. Наименьшее значение РІС – 0,57 было у маркера KSL-37, с помощью которого идентифицировано наименьшее количество аллелей – 3. Для оценки генетического разнообразия сортов салата с помощью EST-SSR маркеров были определены генетические дистанции между сортами с применением меры близости Жаккара. Наиболее близкими оказались сорта, генетические дистанции между которыми составляли 0,17: ʻЗорепад’ и ʻМалахит’, ʻМалахит’ и ʻДублянский’, ʻДублянский’ и ʻСмуглянка’, ʻКрутянский’ и ʻСмуглянка’. Наиболее удаленным оказался сорт ʻСкарб’ со значениями генетических дистанций 0,00 по отношению к другим исследуемым сортам. Согласно рассчитанным генетическим дистанциям сорта ʻЗорепад’ и ʻМалахит’, ʻМалахит’ и ʻДублянский’, которые относятся к одной разновидности Lactuca sativa L. var. secalina, имели высокую степень генетической близости. Сорта ʻСкарб’ и ʻПогоныч’, которые относятся к разновидностям Lactuca sativa L. var. longifolia и Lactuca sativa L. var. angustana, соответственно, были генетически отдаленными, что подтверждают значения генетических дистанций. Значение индекса Шеннона внутри разновидности салата посевного по исследуемым EST-SSR маркерам составляло 0,61, между разновидностями – 0,96, среднее значение – 1,57.Выводы. Наиболее высокий уровень полиморфизма был отмечен по маркеру KSL-92, наименьшее количество аллелей (3 аллели) было идентифицировано с помощью маркера KSL-37. Сорта, генетические дистанции между которыми составляли 0,17, оказались наиболее близкими. Наиболее отдаленным сортом по исследованным EST-SSR маркерам оказался сорт ʻСкарб’. | Мета. Визначення молекулярно-генетичного поліморфізму сортів салату посівного вітчизняної селекції за EST-SSR маркерами.Методи. Молекулярно-генетичний аналіз, статистичні методи.Результати. Представлено результати вивчення молекулярно-генетичного поліморфізму 7 сортів салату посівного за 7-ма EST-SSR маркерами. За досліджуваними маркерами ідентифіковано 37 алелів, у середньому 5,29 алеля на локус. Найполіморфнішим виявився маркер KSL-92, за яким було виявлено 7 алелів, Polymorphism Information Content (РІС) – 0,98. Найменше значення РІС – 0,57 було у маркера KSL-37, за яким ідентифіковано найменшу кількість алелів – 3. Для оцінювання генетичного різноманіття сортів салату за EST-SSR маркерами було визначено генетичні дистанції між сортами із застосуванням міри близькості Жаккара. Найближчими виявились сорти з генетичними дистанціями 0,17: ‘Зорепад’ і ‘Малахіт’, ‘Малахіт’ і ‘Дублянський’, ‘Дублянський’ і ‘Смуглянка’, ‘Крутянський’ і ‘Смуглянка’. Найвіддаленішим виявився сорт ‘Скарб’ із значеннями генетичних дистанцій 0,00 щодо інших досліджуваних сортів. За розрахованими генетичними дистанціями сорти ‘Зорепад’ і ‘Малахіт’, ‘Малахіт’ і ‘Дублянський’, які належать до одного різновиду Lactuca sativa L. var. secalina, мали високий ступінь генетичної близькості. Сорти ‘Скарб’ і ‘Погонич’, які належать до різновидів L. sativa L. var. longifolia та var. angustana, відповідно, були генетично віддаленими, що підтвердили значення генетичних дистанцій. Значення індексу Шеннона всередині різновиду салату посівного за досліджуваними EST-SSR маркерами становило 0,61, між різновидами – 0,96, середнє значення – 1,57.Висновки. Найвищий рівень поліморфізму було зауважено за маркером KSL-92, найменшу кількість алелів (3 алеля) було ідентифіковано за маркером KSL-37. Сорти, генетичні дистанції між якими становили 0,17, виявились найближчими. Найвіддаленішим сортом за досліджуваними EST-SSR маркерами виявився сорт ‘Скарб’. | Purpose. Determination of molecular genetic polymorphism of lettuce cultivars of Ukrainian breeding by EST-SSR markers. Methods. Molecular genetic analysis, statistical methods. Results. The results of molecular genetic polymorphism study of 7 lettuce cultivars by 7 EST-SSR markers are presented. As a result of the analysis by studied markers, 37 alleles were detected with an average 5.29 alleles per locus. The KSL-92 marker, which identified 7 alleles, proved to be the most polymorphic (PIC – Polymorphism Information Content 0.98). The lowest PIC value (0.57) was noted for the KSL-37 marker by which 3 alleles were identified. For assessing the genetic diversity of lettuce cultivars by EST-SSR markers, genetic distances between cultivars were determined based on Jaccard’s similarity coefficient. It was determined that the most similar cultivars with genetic distances 0.17 were ‘Zorepad’ and ‘Malakhit’, ‘Malakhit’ and ‘Dublianskyi’, ‘Dublianskyi’ and ‘Smuhlianka’, ‘Krutianskyi’ and ‘Smuhlianka’. The most distant cultivar was ‘Skarb’ with a genetic distance 0.00 compared to other studied cultivars. According to the calculated genetic distances, the cultivars ‘Zorepad’ and ‘Malakhit’, ‘Malakhit’ and Dublianskyi’, which belong to the same variety Lactuca sativa L. var. secalina have a strong genetic similarity. The cultivars‘Skarb’ and ‘Pohonych’, which belong to the varieties Lactuca sativa L. var. longifolia and Lactuca sativa L. var. angustana, respectively, were genetically distant, what was confirmed by genetic distances values. It was determined that the Shannon index within the lettuce variety by 7 EST-SSR markers is 0.61, between varieties – 0.96, the average value is 1.57. Conclusions. According to the results of studies of 7 lettuce cultivars, it was found that the highest polymorphism was determined by the KSL-92 marker, the minimum of alleles number (3 alleles) was identified by KSL-37 marker. Based on calculated genetic distances, it was noticed that lettuce cultivars, genetic distances between which are 0.17, were the most similar. The most distant cultivar based on 7 EST-SSR markers was ‘Skarb’ cultivar.

Purpose. To reveal the peculiarities of leaf area formation and a structure of lentils variety ‘Antonina’ yield depending on the elements of cultivation technology: ino culation with nitrogen-fixing and phosphate-solubilizing microorganisms and the use of foliar growth stimulants.Methods. Field, laboratory. The experimental scheme included inoculation of seeds with nitrogen-fixing microorganisms (Ryzogumin), application of phosphate-solubili zing microorganisms (Polimixobacteryn and Biophosphoryn) into the row zone, and foliar feeding with a growth stimulator (Alga 600).Results. The results of studies of the leaf area formation peculiarities and the structure of lentils yield depending on the influence of cultivation technology elements are given in the article. It was found that the maximum indicators of the leaf area were formed by lentils in the flowering phase, which on average in the experiment was at the level of 37.5 thousand m2/ha, and in the control variant – only 32.0 thousand m2/ha. By inoculating the seeds with Rhyzogumin, applying phosphate-solubilizing biopreparation and foliar feeding, we obtained the maximum parameters of the leaf surface of lentil plants in the experiment. Thus, in the variant of inoculation with Rhyzogumin, application of Biophosphoryn and treatment with Alga 600 lentil plants formed a leaf area of 40.3 thousand m2/ha. However, due to the use of the phosphate-solubilizing biopreparation Polimixobacteryn and Alga 600 on the background of seeds inoculation with Rhyzogumin, the leaf area was formed at the level of 39.9 thousand m2/ha.Conclusions. When the seeds were treated with nitrogen-fixing microorganisms (Rhyzogumin) and phosphate-solubilizing bacteria (Polimixobacteryn and Biophosphoryn), the yield of lentils increased significantly. Thus, in the experimental plots in the variants with Ryzogumin + Polimixobacteryn the yield was – 1.64 t/ha, and in the combination Ryzogumin + Polimixobacteryn + growth stimulator Alga 600 the yield of lentils was – 1.90 t/ha. Seed inoculation had a positive effect on plant height. The best results were obtained when the seeds were treated with Ryzogumin in combination with Biophosphorin and Polimixobacteryn – 44.5 and 44.1 cm, respectively. | Мета. Установити особливості формування площі листя та структури врожаю сочевиці ‘Антоніна’ залежно від елементів технології вирощування: інокуляції азотфіксувальними й фосфатмобілізувальними мікроорганізмами та застосування позакоренево стимуляторів росту. Методи. Польові, лабораторні. Схема досліду передбачала інокуляцію насіння азотфіксувальними мікроорганізмами (Ризогумін), унесення в зону рядка фосфатмобілізувальних мікроорганізмів (Поліміксобактерин і Біофосфорин) та позакореневе підживлення стимулятором росту (Альга 600).Результати. У статті наведено результати досліджень щодо вивчення особливостей формування площі листя та структури врожаю сочевиці залежно від впливу елементів технології. У результаті проведених досліджень визначено, що у фазі цвітіння рослин сочевиці утворювали максимальні показники площі листя, яка в середньому по досліду була на рівні 37,5 тис. м2/га, а от на контрольному варіанті – лише 32,0 тис. м2/га. За інокуляції насіння Ризогуміном та внесення фосфатмобілізувальних препаратів і позакореневого підживлення отримали максимальні параметри листкової поверхні рослин сочевиці в досліді. Зокрема, у варіанті інокуляції Ризогуміном, унесення Біофосфорину та оброблення Альга 600 рослини сочевиці формували площу листя 40,3 тис. м2/га. А от у разі застосування на фоні інокуляції насіння Ризогуміном фосфатмобілізувального препарату Поліміксобактерин та Альга 600 була сформована площа листя на рівні 39,9 тис. м2/га.Висновки. За оброблення насіння азотфіксувальними мікроорганізмами (Ризогумін) та фосфатмобілізувальними бактеріями (Поліміксобактерин та Біофосфорин) урожайність сочевиці суттєво збільшувалася. Зокрема, у варіанті застосування Ризогумін + Поліміксобактерин урожайність становила 1,64 т/га, Ризогумін + Поліміксобактерин + стимулятор росту Альга 600 – 1,90 т/га. Інокуляція насіння позитивно вплинула й на висоту рослин. Ліпші результати отримано за оброблення насіння Ризогуміном у поєднанні з Біофосфорином та Поліміксобактерином – 44,5 і 44,1 см відповідно.

Мета. Виділити зразки пшениці твердої ярої з високим рівнем урожайності та за елементами структури врожаю для їх залучення як вихідного матеріалу в селекційні програми.Методи. Польові, статистичні.Результати. Упродовж  2016–2018 рр. досліджено 65 колекційних зразків пшениці твердої ярої різного еколого-географічного походження за показниками продуктивності. Зразки мали різний рівень урожайності залежно від умов року вирощування.  За розрахунками параметрів ступеня стабільності врожайності виявлено зразки, що за зміни погодних умов забезпечують її рівень із коефіцієнтом регресії, близьким до одиниці – ‘Омский изумруд’ (RUS), ‘Корона’, ‘Тома’, ‘Наурыз 6’ (KAZ), ‘Duraking’, ‘Candura’ (CAN), ‘Тера’, ‘Новація’ (UKR), що вказує на їхню приналежність до напівінтенсивного типу. Широкою екологічною реакцією відрізняються колекційні зразки пшениці твердої ярої, які за оптимальних погодних умов здатні забезпечувати значний приріст урожайності. До них належать  зразки з коефіцієнтом регресії більше одиниці – ‘МІП Райдужна’, ‘Гордеіформе 13-07’ (UKR), ‘Лан’, ‘Салаут’, ‘Ертол’ (KAZ), ‘Безенчукская 205’, ‘Лилек’ (RUS). Ці зразки можна охарактеризувати за адаптивними властивостями як інтенсивні, з вираженою реакцією на середовище. За роки досліджень озерненість колоса варіювала від 35,9 до 38,8 шт. Найсприятливішим для росту й розвитку рослин виявився 2016 р.: індекс умов становив 4,1, а середня озерненість колоса – 41,4 шт. Менш сприятливими виявилися 2017 і 2018 pp., тому мало місце від’ємне значення індексу умов року (lj = -5,1 та lj = 0,5 відповідно) за нижчої кількості зерен із колоса (32,2 та 38,2 шт. відповідно). За ознакою «маса 1000 зерен» виявлено зразки, які мають коефіцієнт регресії, близький до одиниці – ‘Корона’, ‘Рая’ (KAZ), ‘Лилек’, ‘Безенчукская 205’ (RUS), ‘МІП Райдужна’ (UKR). Маса зерна з колоса в колекційних зразків варіювала від 1,27 до 1,77 г. Виділено стабільні зразки – ‘Ертол’, ‘Салаут’, ‘Дамсинская янтарная’ (KAZ), ‘Лилек’ (RUS), ‘Новація’ (UKR), ‘Duraking’, ‘Candura’ (CAN), що мають перспективне значення в селекції пшениці ярої та можуть бути залучені до гібридизації.Висновки. Виділено стабільні та пластичні зразки з колекційного матеріалу пшениці твердої ярої за показниками продуктивності для залучення в наукові програми як вихідний матеріал. | Purpose. To identify spring durum wheat accessions with high yield level and by yield components for their involvement in breeding programs as a source material.Methods. Field, statistical.Results. The results of the study of 65 collection samples of spring durum wheat of various ecological and geographical origin in terms of productivity in 2016–2018 are presented. The research results indicate that the samples of spring durum wheat had different yield level depending on the conditions of the year of cultivation. According to the calculations of the degree of yield stability parameters, the samples were found that ensure its level under fluctuations in weather conditions with regression coefficient close to one as follows ‘Omskiy izumrud’ (RUS), ‘Korona’, ‘Toma’, ‘Nauryz 6’ (KAZ), ‘Dura king’, ‘Candura’ (CAN), ‘Tera’, ‘Novatsiia’ (UKR), thus indicating their semi-intensive type. Collection samples of spring durum wheat that under optimal weather conditions are capable of producing significant yield increase are distinguished by wide ecological reaction. These are samples with regression coefficient more than one ‘MIP Raiduzhna’, ‘Hordeiforme 13-07’ (UKR), ‘Lan’, ‘Salaut’, ‘Ertol’ (KAZ), ‘Bezenchukskaya 205’, ‘Lilek’ (RUS). These samples can be characterized by their adaptive properties as intense ones, with a pronounced response to the environment. Over the years of the research, grain number per spike varied from 35.9 to 38.8 pcs. Year conditions in 2016 were the most favorable for plant growth and development, while index of conditions was 4.1, and the average grain number per spike was 41.4 pcs. Year conditions in 2017 and 2018 were less favorable for growth and development of durum spring wheat, and therefore there was a negative value of index of year conditions (lj = -5.1 and lj = 0.5, respectively) with less grain number per spike (32.2 and 38.2 pcs., respectively). According to the trait «1000 kernel weight», the samples were identified with regression coefficient close to one under fluctuations of weather conditions, i.e ‘Korona’, ‘Raya’ (KAZ), ‘Lilek’, ‘Bezenchukskaya 205’ (RUS), ‘MIP Raiduzhna’ (UKR). The grain weight per spike in the collection samples varied from 1.27 to 1.77 g. The stable samples ‘Ertol’, ‘Salaut’, ‘Damsinskaya yantarnaya’ (KAZ), ‘Lilek’ (RUS), ‘Novatsiia’ (UKR), ‘Duraking’, ‘Candura’ (CAN) promising in spring wheat breeding were identified and can be involved in hybridization.Conclusions. Stable and plastic samples were identified among collection material of spring durum wheat in terms of productivity for involvement in scientific programs as source material.

Мета. Суперсолодка кукурудза містить ген, експресія якого зумовлює підвищення концентрації цукру. Ідентифіковано гени ендосперму, що регулюють підвищення вмісту цукру і зменшення вмісту крохмалю; найефективнішими з них були shrunken2 (sh2), brittle1 (bt), sugary1 (su1) і sugary enhancer1 (se). Рецесивна мутація shrunken2 (sh2) забезпечує високий уміст цукрів у зерні молочно-воскової стиглості порівняно з іншими мутантними формами, що безпосередньо впливає на смакові якості sh2-гібридів, обумовлює широке використання цієї мутації в селекційній роботі і має найбільший комерційний потенціал. Основним завданням селекції є створення нового покоління високопродуктивних гібридів, яке залежить від наявності високоякісного вихідного селекційного матеріалу. Тому метою роботи було оцінити лінії суперсолодкої кукурудзи за морфо-біологічними ознаками, виділити ліпші лінії-донори генетичних ознак, створити високопродуктивні гібриди кукурудзи.Методи. Морфо-біологічні ознаки досліджених ліній оцінювали за Класифікатором-довідником виду Zea mays L. Комплексний аналіз зразків за господарсько-цінними ознаками проводили згідно з Методичними рекомендаціями для польового та лабораторного вивчення генетичних ресурсів кукурудзи. Уміст редукувальних цукрів у зерні досліджених ліній і гібридів кукурудзи визначали за методом Бертрана.Результати. Досліджено морфо-біологічні ознаки суперсолодкої кукурудзи. Істотні відмінності між дослідженими лініями спостережено за тривалістю вегетаційного періоду, кількістю насінин в одному ряді й кількістю рядів зерен у качані. Виділено лінії-джерела господарсько-цінних ознак для практичної селекції. Проведено схрещування і отримано 50 гібридних комбінацій, серед яких виділено 16, які характеризувалися кращими показниками господарських ознак.Висновки. У результаті аналізу основних морфо-біологічних ознак у гібридних комбінаціях цукрової кукурудзи з мутантним геном sh2 виділено джерела селекційно-цінних ознак. За тривалістю вегетаційного періоду всі лінії було розділено на три групи: ранні – 8 ліній, середні – 6 і пізні – 8 ліній. Установлено, що перспективними донорами продуктивності качана були лінії SH-621, SH-234 і SH-936, висоти рослин – SH-234 і SH-936, кількості рядів зерен – SH-234 і SH-113, довжини качана – SH-318 і SH-936. За оцінкою морфо-біологічних ознак виділено ліпші лінії, які були схрещені, отримано низку гібридів. Найкращі з них – ‘Матір Драконів F1’, ‘Юрмала F1’ і ‘Ларус F1’ – передано на державну реєстрацію. | Purpose. Super sweet corn contains a gene that, being expressed leads to an increase in the concentration of sugar. Endosperm genes that regulate the increase in sugar content and decrease in starch content were identified; the most effective of them were shrunken2 (sh2), brittle1 (bt), sugary1 (su1) and sugary enhancer1 (se). The recessive mutation of shrunken2 (sh2) provides a high content of sugars in the grain of milk-wax ripeness compared to other mutant forms that directly affects the taste of sh2-hybrids causes widespread use of this mutation in breeding and has the greatest commercial potential. The main task of breeding is to create a new generation of high-yielding hybrids; it depends on the availability of high-quality source breeding material. Therefore, the aim of our work was the assessment of morpho-biological traits of the super sweet corn lines, selection of the best donor lines of genetic traits, creating of high-yielding corn hybrids.Methods. Morpho-biological traits of the studied lines were evaluated according to the Classifier – handbook of Zea mays L. Comprehensive analysis of samples on economically valuable traits was carried out in accordance with the Methodical recommendations for field and laboratory study of genetic resources of corn. The content of reducing sugars in the grain of the studied corn lines and hybrids was determined by Bertrand method.Results. A study of morpho-biological traits of super sweet corn was carried out. Significant differences between the studied lines were observed in the vegetation period duration, the number of grains in one row and the number of grain rows in the cob. The lines-sources of economically valuable features that can be used for practical selection were identified. Crossing was carried out and 50 hybrid combinations were obtained; among them 16 hybrids cha­racterized by the best levels of economic characteristics were selected.Conclusions. As a result of the analysis of the main morpho-biological traits in hybrid combinations of super sweet corn with the mutant sh2 gene, the sources of selection-valuable traits were identified. According to the vegetation period, all lines were divided into three groups: early – 8 lines, middle – 6 and late – 8 ones. It was determined that promising donors of cob productivity were SH-621, SH-234 and SH-936 lines; signs of plant height – SH-234 and SH-936, number of grain rows – SH-234 and SH-113, cob lengths – SH-318 and SH-936. According to the results of studies of morpho-biological traits, the best lines were identified. They were crossed with other lines of super sweet corn and hybrids were obtained. The three best of them, ‘Matir Drakoniv F1’, ‘Yurmala F1’ and ‘Larus F1’, were submitted for state registration.

Purpose. Determine the effect of plant densities and the use of Organic-balance biological preparation on growth, development of photosynthetic potential and seed yield of maize lines, parental components of perspective hybrids (‘Arabat’, ‘Skadovskyi’, ‘Kakhovskyi’, ‘Azov’, ‘Chonhar’, ‘Hileia’ etc.) under conditions of drip irrigation. Methods. Field, morphometric, statistical. Results. In the flowering phase, the maximum differences in the area of the assimilation surface were observed between the maize lines and between variants using different plant densities and Organic-balance biological preparation. The largest indicator of the area of the assimilation surface was at the mid-late line DK445 for a standing density of 70 thousand plants/ha and the use of organic preparation Organic balance – 0.489 m2/plant. Organic-balance biological preparation had a positive effect on the dynamics of the area of the assimilation surface of the lines, had provide an increase of 0.04 m2/plant or 9.5% over individual phases of development compared to untreated control. The maximum value of the net productivity of photosynthesis – 6.78 g/m2 per day, was obtained from the FAO 420 line at a density of 70 thousand plant/ha, in the FAO 350 line was less by 4.3% with a maximum at a density of 80 thousand. plants/ha. For the FAO 290 line, the optimal plant density was 90,000 plants/ha. It was found that the genotype of the line with a share of influence of 81.2 and 85.2%, respectively, is predominantly influenced by the plant leaf area and the net productivity of photosynthesis. The influence of the organic preparation Organic-balance on these indicators was less and amounted to 13.3 and 12.3% respectively. The least influence on photosynthetic parameters was carried out by the density of phytocoenoses (the proportion of influence of 5.5 and 2.5%). Genotype with 82.2% share had the greatest influence on the seed yield of the lineage-parental components of maize hybrids. Part of the impact of the organic preparation Organic balance was 4.0%, plant density – 5.3%. The maximum seed yield of the FAO 290 line was obtained at a density of 90 thousand. growth./ha and organic drug treatment Organic-balance and amounted to 5.15 t/ha. The FAO 350 line showed the highest yield at a stand density of 80,000. growth/ha and treatment with organic drug Organic-balance – 5.46 t/ha. FAO 420, the highest seed yield, formed at a stand density of 80,000 plants/ha – 6.58 t/ha and treatment with organic drug Organic balance – 7.08 t/ha. Organic Balance treatment increased the seed yield by an average of 8.1%. Conclusions. Photosynthetic indicators of maize lines mainly depend on the genotype. Phytocenosis density and treatment with biopreparation have a much smaller effect. Under irrigation, the maximum seed yield was formed by the FAO 420 parent line of 7.08 t/ha. The results obtained indicate that in order to plan the production of seed material of maize lines, which are the parent components of hybrids, their genotypic features, the response to the density of phytocenoses and biological preparation with growth-stimulating action must be taken into account.

Purpose. To analyze the divergence of early maturing source material of corn Zea mays L. in heterosis breeding for the genetic base formation at the State Institution the Institute of Grain Crops of the NAAS of Ukraine. Methods. Field (comprehensive assessment of morphobiological and economically valuable characteristics of the source material and maize hybrids) individual selection, cumulative and recurrent selection, backross and testcrosses bree­ding methods; laboratory; analysis and synthesis; statistical. Results. The results of research on the analysis of the divergence of early maturing corn source material in the conditions of the Steppe of Ukraine has become a developed harmonized working collection of corn breeding samples adapted to the stressful conditions of this region. The gradual cyclical improvement of the lines made it possible to form the core of the genetic diversity of FAO 150–290 early maturing specimens of the southern ecotype, which are competitive in heterosis breeding. The complexity of breeding for early maturity in the steppe conditions is due to the lack of material adapted to the stress factors of the South of Ukraine. The available early maturing lines of the world collection F2, F7, Ер1, Ма21, Ма23, Со125, Со255, См7, PLS61, S72, etc., were distinguished by high cold resistance, good starting plant development, intensive accumulation of dry matter during ripening, but not adapted to the deficiency of moisture in the soil and high summer temperatures. According to the results of the experiment, it was revealed that, in terms of breeding, lines of Lancaster plasma (DK427 and DK633) were the most plastic, due to which a number of new mid-early lines were obtained, for example DK2/427, DK267, DK266/417, DK633/266, DK296, etc., which were included in the registered hybrids. Formation of the genetic base of early maturing maize source material for heterosis breeding and systematization accor­ding to different breeding characteristics provided a balance of samples of alternative components, which will be further used to model heterosis hybrids in the early maturing group. Conclusions. The updated basic collection of lines is represented by the samples of plasma Iodent: DK744SVZM, DK216SVZM, DK4173SVZM, DK235zS, DK257zM, SV, DK365SVZM, DK777ZMSV, DK733-7zM,SV, DK315SVZM; Lancaster: DK296zS,VM, DK633/266zS,VM, DK2965ZSZM, DK2953 ZSZM, DK3023 ZSZM, DK236zS,ZM; Raid (SSS): DK232MV, DK2323MV, DK239MV; Mixed: DK253ZSZM, DK273MV, DK272zS, DK281SV, DK233zM,SV, DK959MV, DK9527 ZSZM, DK247MV, DK2442MV, which is the basis of the genetic diversity of early ripening corn samples included in the State register of plant varie­ties suitable for dissemination in Ukraine.

Purpose. Evaluate the introduced samples of soft winter wheat from the international nursery Common Bunt-Resistant Nursery (CBUNT-RES) of different ecological and geographical origin in the southern part of the Forest-Steppe zone of Ukraine according to a set of productivity indicators in order to define the most valuable samples and describe them. Methods. During 2016–2019 on the base of Ustymivka Experimental Station for Plant Production of the V. Ya. Yuriev Plant Production Institute of NAAS the authors studied, evaluated and described 75 new soft winter wheat samples of various eco-geographical origins by productivity traits. In the field and laboratory conditions, indicators of yield and productivi­ty were determined: 1000 grains weight, plant height and ear length, the number of spikelets and grains in the ear, weight of ear and grain and early-ripening. Results. Plant material with increased parameters of economic and biological characters was identified. During studies, it was found that ‘F08347G8’, ‘F00628G34-1’ (Romania), ‘91-142A61/KATIA1//GRISET-4’, ‘SAULESKU#44/TR810200//GRISET-4’, ‘ATTILA/BABAX//PASTOR/4/…’ (IU067591) (Turkey), ‘INTENSIVNAYA//PBW343*2/TUKURU’, ‘SANZAR-8/KKTS’ (Mexico) were the high-yielding varieties. The samples of soft winter wheat as ‘F08347G8’, ‘F00628G34-1’ (Romania), ‘INTENSIVNAYA//PBW343*2/…’ (IU067637) (Mexico), ‘ATAY/GALVEZ87/6/TAST/…’ (IU067587), ‘DE9/MERCAN-2’, ‘KRASNODAR/FRTL/6…’ (IU067595), ‘SAULESKU#44/TR810200//GRISET-4’, ‘GANSU-1/3/AUSGS50AT34/…’ (IU067598), ‘ORKINOS-1*2/3/AUS…’ (IU067608), ‘KAMBARA1/ZANDER-17’ , ‘TAM200/KAUZ/4/CHAM6//…’ (IU067612) (Turkey) contained a large grain weight (more than 5.0 g), plant productivity in these samples was rather high due to increased amount of grains and the thousand kernel weight. Conclusions. The introduced soft winter wheat samples of various eco-geographical origins were adapted to the Southern Forest-Steppe and can be recommended as a source material in breeding to increasing productive capacity.

Целью данного исследования была разработка основных компонентов модели адаптивной информационной системы прогнозирования продуктивности сельскохозяйственных культур. Методы. Для проведения исследований по установлению основных структурных элементов адаптивной информационной модели прогнозирования продуктивности основных сельскохозяйственных культур использовали метод построения динамических моделей. Результаты. Проведен детальный анализ концептуальных подходов к построению математических сельскохозяйственных моделей и установлены основные преимущества и недостатки современных аналогов. Определено, что адаптивная информационная модель базируется исключительно на потребностях растения и собственно необходимость обеспечить эти потребности доступными ресурсами с целью получения стабильно высокой урожайности с хорошими показателями качества. Программно-аппаратный комплекс должен иметь обратную связь между его основными структурными элементами, ведь за счет этого значительно повышается точность прогнозирования продуктивности растений. Данные полученные на основе работы определенных механизмов или показатели погодных условий и их прогнозы используются для принятия решений, однако, в случае их существенного изменения решение об отдельных элементах технологии пересматриваются. Программный продукт должен быть связан с экономической частью и при создании рекомендаций учитывать конъюнктуру рынка и прогнозные данные. В случае низкой закупочной цены на продукцию рекомендовать применять или не применять определенные агротехнические операции (скажем удобрение по вегетации), кроме того, корректировать их в случае существенного изменения условий выращивания – когда применение этих элементов технологии будет неэффективно за счет негативного воздействия других факторов. Выводы. Адаптивная информационная система прогнозирования продуктивности в технологическом процессе выращивания сельскохозяйственных культур формируется на базе модели состоящей из трех модулей признаков – результирующей и двух компонентных. На каждом следующем этапе реализации модели результирующий признак становится компонентным, причем с максимальным вкладом в результирующий признак следующего модуля. | Purpose of this study was to develop the main components of a model of an adaptive information system for predicting crop productivity. Methods. To conduct research on the establishment of the basic structural elements of an adaptive information model for predicting the productivity of basic crops used the method of constructing dynamic models. Results. A detailed analysis of conceptual approaches to the construction of mathematical agricultural models is carried out and the main advantages and disadvantages of modern analogues are established. It is determined that the adaptive information model is based solely on the needs of the plant and actually on the need to provide these needs with available resources in order to obtain consistently high yields with high quality indicators. The hardware and software complex must have a feedback relationship between its basic structural elements, because it significantly improves the accuracy of predicting plant productivity. Data based on the operation of certain mechanisms or indicators of weather conditions and their forecasts are used for decision making, however, if they are substantially changed, decisions about individual technology elements are reviewed. The software should be related to the economic part and should take into account market conditions and forecast data when making recommendations. In the case of low purchase prices for products, we recommend that certain agrotechnical operations (say vegetation feeding) be applied or not, in the case of significant change in growing conditions - when the application of these agro-measures will be ineffective due to the negative effects of drought, etc. Conclusions. Adaptive information system for forecasting productivity in the technological process of growing crops is formed on the basis of a model consisting of three modules of characteristics – the resultant and two components. At each subsequent stage of implementation of the model, the resulting feature becomes component, with the maximum contribution to the resulting feature of the next module. | Целью данного исследования была разработка основных компонентов модели адаптивной информационной системы прогнозирования продуктивности сельскохозяйственных культур.Методы. Для проведения исследований по установлению основных структурных элементов адаптивной информационной модели прогнозирования продуктивности основных сельскохозяйственных культур использовали метод построения динамических моделей.Результаты. Проведен детальный анализ концептуальных подходов к построению математических сельскохозяйственных моделей и установлены основные преимущества и недостатки современных аналогов. Определено, что адаптивная информационная модель базируется исключительно на потребностях растения и собственно необходимость обеспечить эти потребности доступными ресурсами с целью получения стабильно высокой урожайности с хорошими показателями качества. Программно-аппаратный комплекс должен иметь обратную связь между его основными структурными элементами, ведь за счет этого значительно повышается точность прогнозирования продуктивности растений. Данные полученные на основе работы определенных механизмов или показатели погодных условий и их прогнозы используются для принятия решений, однако, в случае их существенного изменения решение об отдельных элементах технологии пересматриваются. Программный продукт должен быть связан с экономической частью и при создании рекомендаций учитывать конъюнктуру рынка и прогнозные данные. В случае низкой закупочной цены на продукцию рекомендовать применять или не применять определенные агротехнические операции (скажем удобрение по вегетации), кроме того, корректировать их в случае существенного изменения условий выращивания – когда  применение этих элементов технологии будет неэффективно за счет негативного воздействия других факторов.Выводы. Адаптивная информационная система прогнозирования продуктивности в технологическом процессе выращивания сельскохозяйственных культур формируется на базе модели состоящей из трех модулей признаков – результирующей и двух компонентных. На каждом следующем этапе реализации модели результирующий признак становится компонентным, причем с максимальным вкладом в результирующий признак следующего модуля.

Мета. Визначити посухостійкість п’яти зразків проса (‘Омріяне’, ‘Харківське 57’, ‘Константинівське’, ‘IR 5’, ‘Слобожанське’), використовуючи як осмотик ПЕГ 6000 Методи. Для отримання ефекту посухи використовували п’ять концентрацій розчину ПЕГ 6000: 0,0% (контроль), 11,5%, 15,3%, 19,6%, 23,5% та 28,9%, що відповідає 0,0, 115, 153, 196, 235 та 289 г розчиненої речовини в 1000 мл дистильованої води або 0,0, -1,9, -3,1, -4,8, -6,6 та -9,7 барам.Результати. Осмотичний стрес сильно пригнічував проростання насіння проса при -3,1 барах (46,8%) і -4,8 барах (28,66%) на третю добу, але на шосту добу кількість насіння, що проросло, збільшилась до 92,8% і 84,0%, відповідно. Генотипи проса значно відрізнялись за відсотком проростання у різних концентраціях осмотичного розчину ПЕГ 6000. Так, мінімальна схожість спостерігалась у сорту ‘Омріяне’ при концентрації ПЕГ 6000 -3,1, -4,8 і -6,6 барів. ‘ІR 5’, ‘Константинівське’ і ‘Харківське 57’ показали вищий потенціал проростання насіння при різних концентраціях водного стресу. Зменшення довжини коренів порівняно з контролем спостерігалось у всіх генотипів при осмотичному стресі -1,9 бар, при ПЕГ 6000 -3,1 і -4,8 бар довжина кореня коливалась від 6,6 мм до 13,5 мм на третю добу і від 25,3 до 34,7 мм – на шосту добу. ‘Слобожанське’ показало вищу середню довжину кореня при -3,1 і -4,8 бар водного стресу на третю добу – 8,7–12,5 мм і на шосту добу – 35,7–32,3 мм. При -9,7 бар концентрації ПЕГ 6000 не спостерігалось проростків проса як на третю, так і на шосту добу. ‘Харківське 57’, ‘IR 5’, ‘Слобожанське’ характеризувались довшими проростками – 23,1; 25,5; 25,6 мм, відповідно, при -4,8 бар ПЕГ 6000 на шосту добу. При -6,6 барах осмотичного стресу ‘Константинівське’ і ‘Слобожанське’ мали найменше значення відношення довжина кореня/довжина проростка – 2,58 і 2,61, відповідно. ‘Омріяне’ і ‘IR 5’ мали максимальне відхилення від одиниці – 3,54 та 3,31, відповідно.Висновки. Унаслідок дослідження в селекції на стійкість до посухи було виявлено генотипи ‘Константинівське’ і ‘Слобожанське’, які показали найвищий рівень стійкості до посухи. Сорти ‘IR 5’, ‘Константинівське’ і ‘Харківське 57’ характеризувались найвищим відсотком схожості насіння при різній концентрації ПЕГ 6000 у водному розчині. | Purpose. To determine the drought resistance of five millet varieties (ʻOmriyaneʼ, ʻKharkivske 57ʼ, ʻKonstantinovskeʼ, ʻIR 5ʼ, ʻSlobozhanskeʼ) using PEG 6000 as osmotic stress.Methods. To obtain the effect of drought, five concentrations of PEG 6000 solutions were used: 0.0% (control), 11.5%, 15.3%, 19.6%, 23.5% and 28.9%, which corresponds to 0.0, 115, 153, 196, 235 and 289 g of solute in 1000 ml of distilled water or 0.0, -1.9, - 3.1, - 4.8, - 6.6 and - 9.7 bar. Results. Osmotic stress strongly suppressed the germination of millet seeds at -3.1 bars (46.8%) and at -4.8 bars (28.66%) on the third day, but on the sixth day the number of germinated seeds increased to 92.8% and 84.0% respectively. The millet genotypes of differed significantly in the percentage of germination at various concentrations of the PEG 6000 osmotic solution. The minimum germination capacity was observed in variety Omriyane at -3.1, - 4.8, - 6.6 bars. ʻIR 5ʼ, ʻKonstantinovskeʼ and ʻKharkivske 57ʼ showed higher germination potential at the different concentrations of water stress. A decrease in root elongation in all genotypes compared to control was observed in -1.9 bars osmotic stress and then at -3.1 and -4.8 bars of osmotic stress the root length had the same value from 6.6 mm to 13.5 mm on the 3d day and from 25.3 mm to 34.7 mm on the 6th day. Variety ʻSlobozhanskeʼ showed higher mean root length at -3.1 and -4.8 bars of water stress induced by PEG on the 3d day (8,7 mm-12,5 mm) and on the 6th day (35.7 mm-32.3 mm). It is not observed shoot of millet at -9.7 bars on the 3d and on the 6th days. ʻKharkivske 57ʼ, ʻIR 5ʼ, ʻSlobozhanskeʼ showed higher individual shoot length of 23.1 mm, 25.5 mm, 25.6 mm, respectively at -4.8 bars of PEG 6000 on the 6th day. At -6.6 bars of osmotic stress ʻKonstantinоvskeʼ and ʻSlobozhanskeʼ had lowest root length/shoot length ratio 2.58 and 2.61, respectively. Variety ʻOmriyaneʼ (3.54) and ʻIR 5ʼ (3.31) had the maximum deviation from unity (3.54 and 3.31, respectively).Conclusions. Genotypes' ʻKonstantinоvskeʼ and ʻSlobozhanskeʼ, which showed a high level of drought resistance, were selected as a result of this study in breeding for drought resistance. Variety ʻIR 5ʼ, ʻKonstantinovskeʼ and ʻKharkivske 57ʼ were characterized highest seed germination percentage at the different water stress. | Цель. Определить засухоустойчивость пяти образцов проса (‘Омріяне’, ‘Харківське 57’, ‘Константинівське’, ‘IR 5’, ‘Слобожанське’), используя в качестве осмотика ПЭГ 6000 Методы. Для получения эффекта засухи использовали пять концентраций растворов ПЕГ 6000: 0,0% (контроль), 11,5%, 15,3%, 19,6%, 23,5% и 28,9%, что соответствует 0,0, 115, 153, 196, 235 и 289 г растворенного вещества в 1000 мл дистиллированной воды или 0,0, -1,9, -3,1, -4,8, -6,6 и -9,7 барам Результаты. Осмотический стресс сильно подавлял прорастание семян проса при -3,1 барах (46,8%) и при -4,8 барах (28,66%) на третьи сутки, но на шестые сутки количество проросших семян увеличилось до 92,8% и 84,0%, соответственно. Генотипы проса значительно различались по проценту прорастания в различных концентрациях осмотического раствора ПЭГ 6000. Так, минимальная всхожесть семян наблюдалась у сорта ‘Омріяне’ при концентрации ПЭГ 6000 -3,1, -4,8 і -6,6 баров. ‘ІR 5’, ‘Константинівське’ и ‘Харківське 57’ показали более высокий потенциал прорастания семян при различных концентрациях водного стресса. Уменьшение длины корней проростков по сравнению с контролем наблюдалось у всех генотипов при осмотическом стрессе -1,9 бар, а при осмотическом стрессе -3,1 и -4,8 бар длина корня колебалась от 6,6 мм до 13,5 мм на третьи сутки и от 25,3 до 34,7 мм – на шестые сутки. ‘Слобожанське’ показало более высокую длину корня при -3,1 и -4,8 бар водного стресса на третьи сутки – 8,7–12,5 мм и на шестые сутки – 35,7–32,3 мм. При -9,7 бар не наблюдалось проростков проса как на третьи, так и на шестые сутки. ‘Харківське 57’, ‘IR 5’, ‘Слобожанське’ характеризовались более длинными проростками – 23,1 мм, 25,5 мм, 25,6 мм, соответственно, при -4,8 бар ПЭГ 6000 на шестые сутки. При -6,6 барах осмотического стресса у сортов ‘Константинівське’ и ‘Слобожанське’ наблюдали низкое соотношение длина корня/длина проростка – 2,58 и 2,61, соответственно. ‘Омріяне’ и ‘IR 5’ имели максимальное отклонение от единицы – 3,54 и 3,31, соответственно.Выводы. В результате исследования в селекции на устойчивость к засухе выделены генотипы ‘Константинівське’ и ‘Слобожанське’, которые показали высокий уровень устойчивости к засухе. Сорта ‘IR 5’, ‘Константинівське’ и ‘Харківське 57’ характеризовались высоким процентом всхожести семян при различной концентрации ПЭГ 6000 в водном растворе.