Мета. Оцінити якісні показники зерна сортів ячменю ярого, вирощуваного в різних ґрунтово-кліматичних умовах. Методи. Під час досліджень використовували лабораторний, розрахунковий і статистичний методи, для підготовки висновків – аналізу та синтезу. Результати. У результаті досліджень 2020–2021 рр. вдалося виявити вплив ґрунтово-кліматичних зон (Степу, Лісостепу й Полісся) та умов вирощування на такі показники якості різних сортів ячменю ярого, як вирівняність зерна і вміст білка. Так, вирівняність у різні роки випробувань коливалася від 86,7 (висока, Полісся) до 95,1% (дуже висока, Лісостеп). 2021 року завдяки сприятливим метеорологічним умовам періоду вегетації її показники вдалося збільшити, порівнюючи з 2020 р., на 4,3% у Степу, 4,6% в Лісостепу та майже на 6,0% у Поліссі. У середньому вирівняність зерна, вирощеного в різних філіях УІЕСР, зросла на 5,6%. Максимальні її значення отримано для сортів ‘Avus’ – 93,9% (Степ), ‘Novyi Svitanok’ – 94,5–96,6% (Полісся, Лісостеп). Залежно від ґрунтово-кліматичної зони та року випробування вміст білка в зерні варіювався від 10,9 (низький, Степ) до 13,4% (середній, Лісостеп). У середньому цей показник знижувався у 2021 р. на 2,5% проти 2020 р., і лише в зоні Полісся зафіксували його збільшення на 2,6%. Найвищий уміст білка виявлено в сортів ‘Істр’ – 13,5–13,9% (Степ і Лісостеп) та ‘Геркулес’ – 13,4% (Полісся). Сорти ‘Амадей’, ‘Істр’ і ‘Novyi Svitanok’ поєднали обидві господарсько-цінні ознаки. Оптимальна температура повітря та висока вирівняність сприяють збільшенню врожайності ячменю ярого. Водночас під час формування високого врожаю в культурі знижується вміст білка в зерні. Висновки. У середньому за 2020–2021 рр. вирівняність зерна ячменю ярого становила 92,3% (Степ), 95,4% (Лісостеп) і 93,2% (Полісся); вміст білка в насінні – 11,8% (Степ), 12,4% (Лісостеп) і 11,6% (Полісся). На формування якісних показників насіння ячменю ярого впливали умови вирощування, що склалися у відповідній ґрунтово-кліматичній зоні. | Purpose. To evaluate the quality indicators of spring barley seeds grown under different soil and climatic conditions. Methods. Laboratory, calculation and statistical methods were used during the research, analysis and synthesis methods were used to draw conclusions. Results. As a result of research, the dependence of spring barley quality indicators, namely: grain uniformity and protein content, on soil and climatic zones and growing conditions was revealed. Thus, grain uniformity ranged from 86.7% (high, Polissia) to 95.1% (very high, Forest Steppe) in the different test years. In 2021, thanks to favorable meteorological conditions during the growing season, its indicators increased by 4.3% in the Steppe, 4.6% in the Forest Steppe and almost 6.0% in Polissia compared to 2020. On average, the uniformity of grain grown in different bran­ches of UIPVE increased by 5.6%. The maximum values were obtained for the varieties ‘Avus’ – 93.9% (Steppe), ‘Novyi Svitanok’ – 94.5–96.6% (Polissia, Forest Steppe). Depending on the soil and climate zone and the year of the experiment, the protein content in the grain varied from 10.9 (low, Steppe) to 13.4% (medium, Forest Steppe). On ave­rage, this indicator decreased by 2.5% in 2021 compared to 2020, and only in the Polissia zone it increased by 2.6%. The highest protein content was found in the varieties ‘Istr’ – 13.5–13.9% (Steppe and Forest Steppe) and ‘Hercules’ – 13.4% (Polissia). The varieties ‘Amadei’, ‘Istr’ and ‘Novyi Svitanok’ combined both economic and valuable traits. Optimum air temperature and high grain uniformity cont­ribute to increasing the yield of spring barley. At the same time, during the formation of a high yield in the culture, the protein content in the grain decreases. Conclusions. It was revealed that, on average, in 2020–2021, the uniformity of spring barley grain was 92.3% (Steppe), 95.4% (Forest Steppe) and 93.2% (Polissia); the protein content in the grains was 11.8% (Steppe), 12.4% (Forest Steppe) and 11.6% (Polissia). The formation of quality indicators of spring barley seeds was influenced by the growing conditions in the relevant soil and climatic zone.

Мета. Порівняльна оцінка за врожайністю та адаптивністю сортів ячменю ярого Миронівського інституту пшениці імені В. М. Ремесла НААН різних років реєстрації. Методи. Дослідження проведені в Миронівському інституті пшениці імені В. М. Ремесла НААН у 2013–2017 рр. відповідно до загальноприйнятих методик. Об’єкт досліджень – 19 сортів ячменю ярого миронівської селекції зареєстрованих в Україні за період 1995–2017 рр. Для характеристики взаємодії генотип–середовище та диференціації сортів за врожайністю і стабільністю використали низку найбільш поширених підходів: S. A. Eberhart, W. A. Russel (1966); G. Wricke (1962); C. S. Lin, M. R. Binns (1988); M. Huehn (1990); А. В. Кильчевский, Л. В. Хотылёва (1985); В. В. Хангильдин, Н. А. Литвиненко (1981); J. L. Purchase та ін. (2000); AMMI; GGE biplot. Результати. Частка умов року досліджень у загальній варіації становила 83,40%. Достовірні, але суттєво нижчі значення мали генотип – 10,65% та взаємодія генотип–середовище – 5,95%. Перші дві головні компоненти GGE biplot пояснювали дещо більшу частку взаємодії генотип–середовище (85,58%) порівняно з AMMI моделлю (80,9%). Кореляційний аналіз виявив, що середня врожайність (Mean) мала вищесередній зв’язок як з максимальним (Max) (r = 0,69), так і мінімальним (Mіn) (r = 0,72) її значеннями. Сильну позитивну кореляцію Mean виявлено з парамет­рами: СЦГі (r = 0,88), Hom (r = 0,86), Sc (r = 0,82). Дуже сильний негативний зв’язок Mean відзначено з Pi (r = -0,96). Для Max середній негативний зв’язок спостерігали лише з Pi (r = -0,60). Mіn сильно корелювала з Sc (r = 0,96), СЦГі (r = 0,87), Hom (r = 0,84). Негативну сильну кореляцію відзначено Min з Sgi (r = -0,86). Між деякими показниками виявлено зв’язок від функціонального позитивного: δ2CAЗi і Кgi (r = 1,00), Wi і Lgi (r = 0,98), СЦГі і Hom (r = 0,98), СЦГі і Sc (r = 0,96), S2di і Wi (r = 0,96), Wi і ASV (r = 0,94), Sc і Hom (r = 0,94), δ2CAЗi і bi (r = 0,93), S2di і ASV (r = 0,93) до сильного негативного: Sgi іСЦГі (r = -0,94), Sgi і Sc(r = -0,92), Sgi і Hom (r = -0,91), Pi і СЦГі (r = -0,83), Pi і Sc (r = -0,80), Pi і Hom (r = -0,79). Висновки. Системна порівняльна оцінка статистичними і графічними підходами свідчить, що внесені до Державного реєстру сортів рослин, придатних для поширення в Україні у 2016–2017 рр. сорти ячменю ярого ‘Віраж’, ‘Талісман Миронівський’, ‘МІП Мирний’, ‘МІП Салют’, ‘МІП Сотник’, ‘МІП Азарт’, ‘МІП Богун’ переважають створені на попередніх етапах селекційної роботи сорти як за продуктивним, так і адаптивним потенціалом.

Мета. Порівняльна оцінка за врожайністю та адаптивністю сортів ячменю ярого Миронівського інституту пшениці імені В. М. Ремесла НААН різних років реєстрації. Методи. Дослідження проведені в Миронівському інституті пшениці імені В. М. Ремесла НААН у 2013–2017 рр. відповідно до загальноприйнятих методик. Об’єкт досліджень – 19 сортів ячменю ярого миронівської селекції зареєстрованих в Україні за період 1995–2017 рр. Для характеристики взаємодії генотип–середовище та диференціації сортів за врожайністю і стабільністю використали низку найбільш поширених підходів: S. A. Eberhart, W. A. Russel (1966); G. Wricke (1962); C. S. Lin, M. R. Binns (1988); M. Huehn (1990); А. В. Кильчевский, Л. В. Хотылёва (1985); В. В. Хангильдин, Н. А. Литвиненко (1981); J. L. Purchase та ін. (2000); AMMI; GGE biplot. Результати. Частка умов року досліджень у загальній варіації становила 83,40%. Достовірні, але суттєво нижчі значення мали генотип – 10,65% та взаємодія генотип–середовище – 5,95%. Перші дві головні компоненти GGE biplot пояснювали дещо більшу частку взаємодії генотип–середовище (85,58%) порівняно з AMMI моделлю (80,9%). Кореляційний аналіз виявив, що середня врожайність (Mean) мала вищесередній зв’язок як з максимальним (Max) (r = 0,69), так і мінімальним (Mіn) (r = 0,72) її значеннями. Сильну позитивну кореляцію Mean виявлено з парамет­рами: СЦГі (r = 0,88), Hom (r = 0,86), Sc (r = 0,82). Дуже сильний негативний зв’язок Mean відзначено з Pi (r = -0,96). Для Max середній негативний зв’язок спостерігали лише з Pi (r = -0,60). Mіn сильно корелювала з Sc (r = 0,96), СЦГі (r = 0,87), Hom (r = 0,84). Негативну сильну кореляцію відзначено Min з Sgi (r = -0,86). Між деякими показниками виявлено зв’язок від функціонального позитивного: δ2CAЗi і Кgi (r = 1,00), Wi і Lgi (r = 0,98), СЦГі і Hom (r = 0,98), СЦГі і Sc (r = 0,96), S2di і Wi (r = 0,96), Wi і ASV (r = 0,94), Sc і Hom (r = 0,94), δ2CAЗi і bi (r = 0,93), S2di і ASV (r = 0,93) до сильного негативного: Sgi іСЦГі (r = -0,94), Sgi і Sc(r = -0,92), Sgi і Hom (r = -0,91), Pi і СЦГі (r = -0,83), Pi і Sc (r = -0,80), Pi і Hom (r = -0,79). Висновки. Системна порівняльна оцінка статистичними і графічними підходами свідчить, що внесені до Державного реєстру сортів рослин, придатних для поширення в Україні у 2016–2017 рр. сорти ячменю ярого ‘Віраж’, ‘Талісман Миронівський’, ‘МІП Мирний’, ‘МІП Салют’, ‘МІП Сотник’, ‘МІП Азарт’, ‘МІП Богун’ переважають створені на попередніх етапах селекційної роботи сорти як за продуктивним, так і адаптивним потенціалом.

The article gives analysis of practical value of soybean varieties according to productivity and ecological plasticity in different climatic provinces of Ukraine. Ecological estimation of soybean varieties by the methodology of Eberhart and Rassel has been made. This estimation helped to determine variety plasticity and potential to adaptability. It has been established that varieties Almaz and Diona were the best according to the results of ecological research of varieties. The most favourable regions for cultivation of up-to-date soybean varieties have been chosen. Variety Almaz has been defined as the most intensive and plastic soybean variety (average yield during research years was 2.66–2.93 t/hа). Varieties Antratsit and Ametist also have shown high plasticity. The article gives rank estimation of practical value of soybean varieties on the basis of grain productivity.It has been established that all examined varieties had high economic value – coefficient of agronomic stability is higher than 70%.Variety Almaz has the greatest selective value according to homeostatic character. Almaz is the most intensive variety with maximal plasticity grown in Poltava region.Varieties with high indices of adaptability and plasticity which are very valuable for selection and practical use have been singled out.

This study aimed to evaluate the performance and stability of agronomic and grain quality traits of 11 spring barley varieties from the Latvian breeding programme grown in two locations for four years. The study was carried out on 11 Latvian spring barley varieties: nine covered varieties ‘Abava’, ‘Ansis’, ‘Austris’, ‘Didzis’, ‘Gāte’, ‘Idumeja’, ‘Jumara’, ‘Kristaps’, and ‘Saule PR’ and two hull-less varieties ‘Irbe’ and ‘Kornelija’. Plants of the varieties were grown in field trials of the Institute of Agricultural Resources and Economics, at two sites (Priekuïi and Stende) during 2014–2017. Varieties ‘Didzis’, ‘Jumara’, and ‘Ansis’ yielded significantly above the grand mean in eight environments (5.70 t·ha⁻¹; LSD = 0.476 t·ha⁻¹). ‘Didzis’ showed relatively high dynamic yield stability and broad adaptability to all environments (bᵢ = 0.90; b = 1; s²d = 0.07). Grain yield for varieties ‘Jumara’ and ‘Ansis’ showed specific adaptability to unfavourable environments (bᵢ = 0.48 and 0.55, respectively; bᵢ < 1). Some covered spring barley varieties were considered to be the best in eight environments with stable and high 1000 grain weight (‘Austris’, ‘Idumeja’), test weight (‘Gāte’, ‘Jumara’, ‘Austris’), lodging resistance (‘Austris’, ‘Jumara’, ‘Didzis’), resistance to Pyrenophora teres (‘Didzis’, ‘Saule PR’) and Blumeria graminis (‘Saule PR’, ‘Didzis’). Both hull-less barley varieties ‘Irbe’ and ‘Kornelija’ were distinguished for high crude protein and ß-glucan content.

BACKGROUND: Developing drought-tolerant crops critically depends on the efficient response of a genotype to the limited water availability, a trait known as phenological plasticity. Our understanding of the phenological plasticity remains limited, in particular, about its relationships with plant developmental program. Here, we examined the plastic response of spring wheat at tillering, booting, heading, and anthesis stages to constant or periodic drought stress. The response was assessed by morphological and physiological parameters including symptoms. RESULTS: The dynamics of morphological symptoms were indicators of the plasticity identification of drought. We found that spring wheat exhibits higher phenological plasticity during tillering stage followed by the heading stage, while booting and anthesis stages are the most sensitive. Also, the adaptive response is thought to be influenced with the plant height genes. Furthermore, periodic stress caused more pronounced inhibition of yield than the constant stress, with limited resistance resolution under long period. CONCLUSIONS: Our study shows the importance of considering the phenological plasticity in designing screens for drought tolerance in spring wheat and proposes tillering as the most informative stage for capturing genotypes with tolerance to limit water availability.

Plants respond to environmental conditions not only by plastic changes to their own development and physiology, but also by altering the phenotypes expressed by their offspring. This transgenerational plasticity was initially considered to entail only negative effects of stressful parental environments, such as production of smaller seeds by resource- or temperature-stressed parent plants, and was therefore viewed as environmental noise. Recent evolutionary ecology studies have shown that in some cases, these inherited environmental effects can include specific growth adjustments that are functionally adaptive to the parental conditions that induced them, which can range from contrasting states of controlled laboratory environments to the complex habitat variation encountered by natural plant populations. Preliminary findings suggest that adaptive transgenerational effects can be transmitted by means of diverse mechanisms including changes to seed provisioning and biochemistry, and epigenetic modifications such as DNA methylation that can persist across multiple generations. These non-genetically inherited adaptations can influence the ecological breadth and evolutionary dynamics of plant taxa and promote the spread of invasive plants. Interdisciplinary studies that join mechanistic and evolutionary ecology approaches will be an important source of future insights.

Мета. Оцінити екологічну пластичність урожайності проса посівного в умовах Степу, Лісостепу та Полісся України. Методи. Математико-статистичні: визначення стабільності та пластичності за методикою Ебергарда–Рассела, кореляційний аналіз. Результати. За результатами кореляційного аналізу посівних площ проса посівного за період 2011–2020 рр. визначено, що площі під посівами проса посівного в Україні залежать від світових (r = 0,34). Визначено, що високий рівень урожайності проса посівного отримано в зоні Лісостепу, а саме в Полтавській, Хмельницькій, Черкаській, Сумській та Харківській областях (2,20–2,51 т/га). Достатньо високі показники отримано у Вінницькій, Київській (зона Лісостепу) та Кіровоградській (зона Степу) областях (1,86–2,02 т/га). Низьку врожайність за 10 років відзначено у Рівненській, Житомирській та Волинській областях, які належать до зони Полісся (1,09–1,34 т/га). Показано, що протягом 2011–2015 рр. висока варіабельність урожайності проса спостерігалася в Хмельницькій, Вінницькій та Волинській областях. Коефіцієнт варіації становив 42,0–71,3%. У 2016–2020 рр. найбільшу варіацію відзначено в Донецькій, Волинській та Одеській областях. Коефіцієнт варіації – 31,8–43,9%. Визначено, що за період 2011–2015 рр. високою пластичністю врожайності проса посівного характеризуються Вінницька, Донецька, Київська, Кіровоградська, Сумська, Харківська, Хмельницька, Черкаська та Полтавська області. У проміжок із 2016 до 2020 рр. високу пластичність ознаки врожайності відзначено у Вінницькій, Київській, Харківській, Полтавській, Черкаській, Сумській та Хмельницькій областях. Висновки. За результатами проведених досліджень установлено, що під час скорочення посівних площ під просом посівним у світі, обсяг його виробництва в Україні збільшується. Визначено, що найбільша врожайність просо посівного за досліджувані роки отримана в зоні Лісостепу. Відповідно до розрахованої пластичності врожайності проса посівного визначено, що для реалізації біологічного потенціалу сприятливі умови були в Донецькій та Кіровоградській областях зони Степу, у лісостеповій зоні – Полтавська, Київська, Харківська, Хмельницька, Черкаська та Сумська області.

This study aimed to evaluate the performance and stability of agronomic and grain quality traits of 11 spring barley varieties from the Latvian breeding programme grown in two locations for four years. The study was carried out on 11 Latvian spring barley varieties: nine covered varieties ‘Abava’, ‘Ansis’, ‘Austris’, ‘Didzis’, ‘Gāte’, ‘Idumeja’, ‘Jumara’, ‘Kristaps’, and ‘Saule PR’ and two hull-less varieties ‘Irbe’ and ‘Kornelija’. Plants of the varieties were grown in field trials of the Institute of Agricultural Resources and Economics, at two sites (Priekuļi and Stende) during 2014–2017. Varieties ‘Didzis’, ‘Jumara’, and ‘Ansis’ yielded significantly above the grand mean in eight environments (5.70 t•haE−1; LSD = 0.476 t•haE−1). ‘Didzis’ showed relatively high dynamic yield stability and broad adaptability to all environments (bi = 0.90; b = 1; s2d = 0.07). Grain yield for varieties ‘Jumara’ and ‘Ansis’ showed specific adaptability to unfavourable environments (bi = 0.48 and 0.55, respectively; bi is less than 1). Some covered spring barley varieties were considered to be the best in eight environments with stable and high 1000 grain weight (‘Austris’, ‘Idumeja’), test weight (‘Gāte’, ‘Jumara’, ‘Austris’), lodging resistance (‘Austris’, ‘Jumara’, ‘Didzis’), resistance to Pyrenophora teres (‘Didzis’, ‘Saule PR’) and Blumeria graminis (‘Saule PR’, ‘Didzis’). Both hull-less barley varieties ‘Irbe’ and ‘Kornelija’ were distinguished for high crude protein and ß-glucan content.

Purpose. To estimate the ecological plasticity of common millet yield under conditions of Steppe, Forest-Steppe and Forest of Ukraine. Methods. Mathematical and statistical: determination of stability and plasticity by Eberhart & Russell method, correlation analysis. Results. As a result of correlation analysis of millet cultivated areas during the period of 2011?2020, it was revealed that cultivated areas in Ukraine depend on the world ones (r = 0.34). It was determined that a high level of common millet yield was obtained in the forest-steppe zone, namely in Poltava, Khmelnytskyi, Cherkasy, Sumy and Kharkiv regions (2.20?2.51 t/ha). Quite high rates of yield were obtained in Vinnytsia, Kyiv (Forest-Steppe zone) and Kirovohrad (Steppe zone) regions (1.86?2.02 t/ha). Low yield over 10 years was noted in Rivne, Zhytomyr and Volyn regions, which belong to the Forrest zone (1.09?1.34 t/ha). It is shown that during 2011?2015 high variability of millet yield was observed in Khmelnytskyi, Vinnytsia and Volyn regions. The coefficient of variation was 42.0?71.3%. During 2016?2020 significant variation was noted in Donetsk, Volyn and Odesa regions. The coefficient of variation was 31.8?43.9%. In the period from 2016 to 2020, high plasticity of the yield trait was noted in Vinnitsa, Kyiv, Kharkiv, Poltava, Cherkasy, Sumy and Khmelnitsky regions. During 2016?2020 high plasticity trait of millet yield was in Vinnytsia, Kyiv, Sumy, Kharkiv, Khmelnytskyi, Cherkasy and Poltava regions. Conclusions. According to the results of the studies, it was found that with a reduction in the area under millet in the world, the volume of its production in Ukraine increases. It was determined that the hig?hest yield of millet was obtained in the Forest-Steppe zone during the years of observation. According to the plasticity of millet yield, it was found that favorable conditions for realization of its biological potential were in Donetsk and Kirovohrad regions of Steppe zone, in Forest-Steppe zone of Vinnytsia, Poltava, Kyiv, Kharkiv, Khmelnytskyi, Cherkasy and Sumy regions. | ????. ??????? ?????????? ???????????? ??????????? ????? ????????? ? ?????? ?????, ????????? ?? ??????? ???????. ??????. ??????????-???????????: ?????????? ???????????? ?? ???????????? ?? ????????? ?????????????????, ???????????? ??????. ??????????. ?? ???????????? ????????????? ??????? ???????? ???? ????? ????????? ?? ?????? 2011?2020 ??. ?????????, ?? ????? ??? ???????? ????? ????????? ? ??????? ???????? ??? ???????? (r = 0,34). ?????????, ?? ??????? ?????? ??????????? ????? ????????? ???????? ? ???? ?????????, ? ???? ? ???????????, ????????????, ??????????, ???????? ?? ??????????? ???????? (2,20?2,51 ?/??). ????????? ?????? ????????? ???????? ? ??????????, ????????? (???? ?????????) ?? ??????????????? (???? ?????) ???????? (1,86?2,02 ?/??). ?????? ??????????? ?? 10 ????? ?????????? ? ???????????, ???????????? ?? ?????????? ????????, ??? ???????? ?? ???? ??????? (1,09?1,34 ?/??). ????????, ?? ???????? 2011?2015 ??. ?????? ?????????????? ??????????? ????? ?????????????? ? ????????????, ?????????? ?? ?????????? ????????. ?????????? ???????? ???????? 42,0?71,3%. ? 2016?2020 ??. ????????? ???????? ?????????? ? ?????????, ?????????? ?? ???????? ????????. ?????????? ???????? ? 31,8?43,9%. ?????????, ?? ?? ?????? 2011?2015 ??. ??????? ???????????? ??????????? ????? ????????? ???????????????? ?????????, ????????, ????????, ??????????????, ???????, ??????????, ???????????, ????????? ?? ?????????? ???????. ? ???????? ?? 2016 ?? 2020 ??. ?????? ???????????? ?????? ??????????? ?????????? ? ??????????, ?????????, ???????????, ???????????, ??????????, ???????? ?? ???????????? ????????. ????????. ?? ???????????? ?????????? ?????????? ???????????, ?? ??? ??? ?????????? ???????? ???? ??? ?????? ???????? ? ?????, ????? ???? ??????????? ? ??????? ????????????. ?????????, ?? ????????? ??????????? ????? ????????? ?? ???????????? ???? ???????? ? ???? ?????????. ?????????? ?? ???????????? ???????????? ??????????? ????? ????????? ?????????, ?? ??? ?????????? ???????????? ?????????? ?????????? ????? ???? ? ????????? ?? ??????????????? ???????? ???? ?????, ? ???????????? ???? ? ??????????, ????????, ??????????, ???????????, ????????? ?? ??????? ???????.

The inconsistent prevalence of abiotic stress in most of the agroecosystems can be addressed through deployment of plant material with stress adaptive plasticity. The present study explores water stress induced plasticity for early root-shoot development, proline induction and cell membrane injury in 57 accessions of Aegilops tauschii (DD-genome) and 26 accessions of Triticum dicoccoides (AABB-genome) along with durum and bread wheat cultivars. Thirty three Ae. tauschii accessions and 18 T. dicoccoides accessions showed an increase in root dry weight (ranging from 1.8 to 294.75%) under water stress. Shoot parameters- length and biomass, by and large were suppressed by water stress, but genotypes with stress adaptive plasticity leading to improvement of shoot traits (e.g., Ae tauschii accession 14191 and T. dicoccoides accession 7130) could be identified. Water stress induced active responses, rather than passive repartitioning of biomass was indicated by better shoot growth in seedlings of genotypes with enhanced root growth under stress. Membrane injury seemed to work as a trigger to activate water stress adaptive cellular machinery and was found positively correlated with several root-shoot based adaptive responses in seedlings. Stress induced proline accumulation in leaf tissue showed marked inter- and intra-specific genetic variation but hardly any association with stress adaptive plasticity. Genotypic variation for early stage plasticity traits viz., change in root dry weight, shoot length, shoot fresh weight, shoot dry weight and membrane injury positively correlated with grain weight based stress tolerance index (r = 0.267, r = 0.404, r = 0.299, r = 0.526, and r = 0.359, respectively). In another such trend, adaptive seedling plasticity correlated positively with resistance to early flowering under stress (r = 0.372 with membrane injury, r = 0.286 with change in root length, r = 0.352 with change in shoot length, r = 0.268 with change in shoot dry weight). Overall, Ae. tauschii accessions 9816, 14109, 14128, and T. dicoccoides accessions 5259 and 7130 were identified as potential donors of stress adaptive plasticity. The prospect of the study for molecular marker tagging, cloning of plasticity genes and creation of elite synthetic hexaploid donors is discussed.

The article devotes to the stages of formation of plant collection of park of landscape and gardening art of local importance “arboretum State variety network” located in the village Oguyivka of Mashevka district of Poltava region.

Purpose. To analyze lines of competitive testing of soft spring wheat in terms of ecological plasticity and stability using statistical methods of analysis and identify lines with high stability of grain yield.Methods. The studies were carried out during 2018–2020, on the basis of the V. M. Remeslo Myronivka Institute of Wheat NAAS of Ukraine. When considering the results obtained, generally accepted methods of genetic and statistical analysis were used.Results. Evaluation of breeding material in different years makes it possible to obtain information about the characteristics of the reaction of genotypes to changes in environmental conditions. As a result of the studies, it was found that the lines Lutescens 14-32 (bi = 0.59), Erythrospermum 15-32 (bi = 0.44), Lutescens 14-47 (bi = 0.22) were of high plasticity. Calculations of ecological stability indicate that lines are considered stable, the variance of stability is zero or close to zero. From a practical point of view, lines with a combined manifestation of high ecological plasticity and stability are considered valuable. This was the line Erythro­spermum 15-32 (bi = 0.44; S2di = 0.01) that indicates its low reaction rate and the ability to provide a consistently high level of yield under any growing conditions. The most valuable are the genotypes that combine a low level of the coefficient of variation, high homeostaticity and bree­ding value, which include the lines Erythrospermum 15-32 (Hom = 206.42, Sc = 4.11), Lutescens 14-47 (Hom = 98.41, Sc = 3.91), Erythrospermum 17-08 (Hom = 78.57, Sc = 3.76), Erythrospermum 14-65 (Hom = 54.84, Sc = 3.75), Lutescens 14-32 (Hom = 54.60, Sc = 4.17), Lutescens 14-13 (Hom = 35.60, Sc = 3.78), Lutescens 14-48 (Hom = 46.66, Sc = 3.58).Conclusions. The evaluation of breeding material is of great importance when creating new high-performance varieties with adaptive potential. The method for assessing ecological plasticity and variants of its stability made it possible to differentiate wheat lines of soft spring competitive testing by their response to changes in gro­wing conditions. For a more optimal selection of breeding material in terms of ecological plasticity and stability, breeding programs should take into account ranked estimates of genotypes. | Мета. Використовуючи статистичні методи, проаналізувати за показниками екологічної пластичності та стабільності лінії конкурсного випробування пшениці м’якої ярої і виявити серед них такі, що вирізняються високою стабільністю врожайності зерна.Методи. Дослідження проводили протягом 2018–2020 рр. на базі Миронівського інституту пшениці імені В. М. Ремесла НААН. У процесі оброблення отриманих результатів послуговувалися загально­прийнятими методами генетико-статистичного аналізу.Результати. Оцінка селекційного матеріалу в різні роки дає змогу отримати інформацію щодо особливостей реакції генотипів на зміну екологічних умов. У результаті проведених досліджень встановлено, що високопластичними є лінії Lutescens 14-32 (bi = 0,59), Erythrospermum 15-32  (bi = 0,44) і Lutescens 14-47 (bi = 0,22). За розрахунками, екологічно стабільними вважають лінії, варіанса стабільності яких дорівнює нулю (S2di = 0,00) або близька до нуля (S2di = 0,01). З погляду практичності цінними є лінії із сукупним проявом високої екологічної пластичності та стабільності, а саме: Erythrospermum 15-32 (bi = 0,44; S2di = 0,01), що має низьку норму реакції та може забезпечувати незмінно високий рівень врожайності за будь-яких умов вирощування. Найціннішими є генотипи, що поєднують у собі низький рівень коефіцієнта варіації (CV ≤ 10,0%), високу гомеостатичність і селекційну цінність. Серед них – лінії Erythrospermum 15-32 (Hom = 206,42, Sc = 4,11), Lutescens 14-47 (Hom = 98,41, Sc = 3,91), Erythrospermum 17-08 (Hom = 78,57, Sc = 3,76), Erythrospermum 14-65 (Hom = 54,84, Sc = 3,75), Lutescens 14-32 (Hom = 54,60, Sc = 4,17), Lutescens 14-13 (Hom = 35,60, Sc = 3,78) і Lutescens 14-48 (Hom = 46,66, Sc = 3,58).Висновки. Оцінка селекційного матеріалу має важливе значення для створення нових високопродуктивних сортів з адаптивним потенціалом. Метод оцінки екологічної пластичності та варіанси її стабільності дав змогу диференціювати лінії пшениці м’якої ярої конкурсного випробування за реакцією на зміну умов вирощування. Для оптимальнішого відбору селекційного матеріалу за показниками екологічної пластичності та стабільності у селекційних програмах слід враховувати ранжовані оцінки генотипів.

Untangling the genetic architecture of grain yield (GY) and yield stability is an important determining factor to optimize genomics-assisted selection strategies in wheat. We conducted in-depth investigation on the above using a large set of advanced bread wheat lines (4,302), which were genotyped with genotyping-by-sequencing markers and phenotyped under contrasting (irrigated and stress) environments. Haplotypes-based genome-wide-association study (GWAS) identified 58 associations with GY and 15 with superiority index Pi (measure of stability). Sixteen associations with GY were “environment-specific” with two on chromosomes 3B and 6B with the large effects and 8 associations were consistent across environments and trials. For Pi, 8 associations were from chromosomes 4B and 7B, indicating ‘hot spot’ regions for stability. Epistatic interactions contributed to an additional 5–9% variation on average. We further explored whether integrating consistent and robust associations identified in GWAS as fixed effects in prediction models improves prediction accuracy. For GY, the model accounting for the haplotype-based GWAS loci as fixed effects led to up to 9–10% increase in prediction accuracy, whereas for Pi this approach did not provide any advantage. This is the first report of integrating genetic architecture of GY and yield stability into prediction models in wheat.

Мета. Оцінити екологічну пластичність урожайності проса посівного в умовах Степу, Лісостепу та Полісся України. Методи. Математико-статистичні: визначення стабільності та пластичності за методикою Ебергарда–Рассела, кореляційний аналіз. Результати. За результатами кореляційного аналізу посівних площ проса посівного за період 2011–2020 рр. визначено, що площі під посівами проса посівного в Україні залежать від світових (r = 0,34). Визначено, що високий рівень урожайності проса посівного отримано в зоні Лісостепу, а саме в Полтавській, Хмельницькій, Черкаській, Сумській та Харківській областях (2,20–2,51 т/га). Достатньо високі показники отримано у Вінницькій, Київській (зона Лісостепу) та Кіровоградській (зона Степу) областях (1,86–2,02 т/га). Низьку врожайність за 10 років відзначено у Рівненській, Житомирській та Волинській областях, які належать до зони Полісся (1,09–1,34 т/га). Показано, що протягом 2011–2015 рр. висока варіабельність урожайності проса спостерігалася в Хмельницькій, Вінницькій та Волинській областях. Коефіцієнт варіації становив 42,0–71,3%. У 2016–2020 рр. найбільшу варіацію відзначено в Донецькій, Волинській та Одеській областях. Коефіцієнт варіації – 31,8–43,9%. Визначено, що за період 2011–2015 рр. високою пластичністю врожайності проса посівного характеризуються Вінницька, Донецька, Київська, Кіровоградська, Сумська, Харківська, Хмельницька, Черкаська та Полтавська області. У проміжок із 2016 до 2020 рр. високу пластичність ознаки врожайності відзначено у Вінницькій, Київській, Харківській, Полтавській, Черкаській, Сумській та Хмельницькій областях. Висновки. За результатами проведених досліджень установлено, що під час скорочення посівних площ під просом посівним у світі, обсяг його виробництва в Україні збільшується. Визначено, що найбільша врожайність просо посівного за досліджувані роки отримана в зоні Лісостепу. Відповідно до розрахованої пластичності врожайності проса посівного визначено, що для реалізації біологічного потенціалу сприятливі умови були в Донецькій та Кіровоградській областях зони Степу, у лісостеповій зоні – Полтавська, Київська, Харківська, Хмельницька, Черкаська та Сумська області.

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.

The model, Yᵢⱼ = μ₁ + β₁Iⱼ + δᵢⱼ, defines stability parameters that may be used to describe the performance of a variety over a series of environments. Yᵢⱼ is the variety mean of the iᵗʰ variety at the jₜₕ environment, µ₁ is the iᵗʰ variety mean over all environments, β₁ is the regression coefficient that measures the response of the iᵗʰ variety to varying environments, δᵢⱼ is the deviation from regression of the iᵗʰ variety at the jᵗʰ environment, and Iⱼ is the environmental index. The data from two single-cross diallels and a set of 3-way crosses were examined to see whether genetic differences could be detected. Genetic differences among lines were indicated for the regression of the lines on the environmental index with no evidence of nonadditive gene action. The estimates of the squared deviations from regression for many hybrids were near zero, whereas extremely large estimates were obtained for other hybrids.

Мета. Використовуючи статистичні методи, проаналізувати за показниками екологічної пластичності та стабільності лінії конкурсного випробування пшениці м’якої ярої і виявити серед них такі, що вирізняються високою стабільністю врожайності зерна. Методи. Дослідження проводили протягом 2018–2020 рр. на базі Миронівського інституту пшениці імені В. М. Ремесла НААН. У процесі оброблення отриманих результатів послуговувалися загально­прийнятими методами генетико-статистичного аналізу. Результати. Оцінка селекційного матеріалу в різні роки дає змогу отримати інформацію щодо особливостей реакції генотипів на зміну екологічних умов. У результаті проведених досліджень встановлено, що високопластичними є лінії Lutescens 14-32 (bi = 0,59), Erythrospermum 15-32  (bi = 0,44) і Lutescens 14-47 (bi = 0,22). За розрахунками, екологічно стабільними вважають лінії, варіанса стабільності яких дорівнює нулю (S2di = 0,00) або близька до нуля (S2di = 0,01). З погляду практичності цінними є лінії із сукупним проявом високої екологічної пластичності та стабільності, а саме: Erythrospermum 15-32 (bi = 0,44; S2di = 0,01), що має низьку норму реакції та може забезпечувати незмінно високий рівень врожайності за будь-яких умов вирощування. Найціннішими є генотипи, що поєднують у собі низький рівень коефіцієнта варіації (CV ≤ 10,0%), високу гомеостатичність і селекційну цінність. Серед них – лінії Erythrospermum 15-32 (Hom = 206,42, Sc = 4,11), Lutescens 14-47 (Hom = 98,41, Sc = 3,91), Erythrospermum 17-08 (Hom = 78,57, Sc = 3,76), Erythrospermum 14-65 (Hom = 54,84, Sc = 3,75), Lutescens 14-32 (Hom = 54,60, Sc = 4,17), Lutescens 14-13 (Hom = 35,60, Sc = 3,78) і Lutescens 14-48 (Hom = 46,66, Sc = 3,58). Висновки. Оцінка селекційного матеріалу має важливе значення для створення нових високопродуктивних сортів з адаптивним потенціалом. Метод оцінки екологічної пластичності та варіанси її стабільності дав змогу диференціювати лінії пшениці м’якої ярої конкурсного випробування за реакцією на зміну умов вирощування. Для оптимальнішого відбору селекційного матеріалу за показниками екологічної пластичності та стабільності у селекційних програмах слід враховувати ранжовані оцінки генотипів.

Мета. Порівняльна оцінка за врожайністю та адаптивністю сортів ячменю ярого Миронівського інституту пшениці імені В. М. Ремесла НААН різних років реєстрації. Методи. Дослідження проведені в Миронівському інституті пшениці імені В. М. Ремесла НААН у 2013–2017 рр. відповідно до загальноприйнятих методик. Об’єкт досліджень – 19 сортів ячменю ярого миронівської селекції зареєстрованих в Україні за період 1995–2017 рр. Для характеристики взаємодії генотип–середовище та диференціації сортів за врожайністю і стабільністю використали низку найбільш поширених підходів: S. A. Eberhart, W. A. Russel (1966); G. Wricke (1962); C. S. Lin, M. R. Binns (1988); M. Huehn (1990); А. В. Кильчевский, Л. В. Хотылёва (1985); В. В. Хангильдин, Н. А. Литвиненко (1981); J. L. Purchase та ін. (2000); AMMI; GGE biplot. Результати. Частка умов року досліджень у загальній варіації становила 83,40%. Достовірні, але суттєво нижчі значення мали генотип – 10,65% та взаємодія генотип–середовище – 5,95%. Перші дві головні компоненти GGE biplot пояснювали дещо більшу частку взаємодії генотип–середовище (85,58%) порівняно з AMMI моделлю (80,9%). Кореляційний аналіз виявив, що середня врожайність (Mean) мала вищесередній зв’язок як з максимальним (Max) (r = 0,69), так і мінімальним (Mіn) (r = 0,72) її значеннями. Сильну позитивну кореляцію Mean виявлено з парамет­рами: СЦГі (r = 0,88), Hom (r = 0,86), Sc (r = 0,82). Дуже сильний негативний зв’язок Mean відзначено з Pi (r = -0,96). Для Max середній негативний зв’язок спостерігали лише з Pi (r = -0,60). Mіn сильно корелювала з Sc (r = 0,96), СЦГі (r = 0,87), Hom (r = 0,84). Негативну сильну кореляцію відзначено Min з Sgi (r = -0,86). Між деякими показниками виявлено зв’язок від функціонального позитивного: δ2CAЗi і Кgi (r = 1,00), Wi і Lgi (r = 0,98), СЦГі і Hom (r = 0,98), СЦГі і Sc (r = 0,96), S2di і Wi (r = 0,96), Wi і ASV (r = 0,94), Sc і Hom (r = 0,94), δ2CAЗi і bi (r = 0,93), S2di і ASV (r = 0,93) до сильного негативного: Sgi іСЦГі (r = -0,94), Sgi і Sc(r = -0,92), Sgi і Hom (r = -0,91), Pi і СЦГі (r = -0,83), Pi і Sc (r = -0,80), Pi і Hom (r = -0,79). Висновки. Системна порівняльна оцінка статистичними і графічними підходами свідчить, що внесені до Державного реєстру сортів рослин, придатних для поширення в Україні у 2016–2017 рр. сорти ячменю ярого ‘Віраж’, ‘Талісман Миронівський’, ‘МІП Мирний’, ‘МІП Салют’, ‘МІП Сотник’, ‘МІП Азарт’, ‘МІП Богун’ переважають створені на попередніх етапах селекційної роботи сорти як за продуктивним, так і адаптивним потенціалом.

Purpose. To give comparative estimation of yield productivity and adaptability of spring barley varieties, deve­loped at the V. M. Remeslo Institute of Wheat of NAAS and included to the State Register of Ukraine during 1995–2017. Methods. The study was carried out at the V. M. Remeslo Institute of Wheat of NAAS during 2013–2017 according to accepted methods. Objects of the research – 19 Myronivka spring barley varieties, registered in Ukraine during 1995–2017. To characterize the “genotype–environment” interaction and varieties differentiation according to productivity and stability, a number of the most used approaches were applied: S. A. Eberhart, W. A. Russel (1966); G. Wricke (1962); C. S. Lin, M. R. Binns (1988); M. Huehn (1990); A.V. Kilchevskiy, L.V. Khotyleva (1985); V. V. Khan­gildin, N. A. Litvinenko (1981); J. L. Purchase et al. (2000); AMMI; GGE biplot. Results.The share of year’s conditions in the common variation was 83.40%. Reliable, but significantly lower values were calculated for genotype – 10.65% and “genotype–environment” interaction – 5.95%. The first two principal components of the GGE biplot explain the slightly higher percentage of the “genotype–environment” interaction (85.58%) in comparison with the AMMI model (80.90%). Correlation analysis revealed above-ave­rage positive interrelation of average productivity (Mean) with the maximum (Max) (r = 0.69) as well as the minimum (Min) (r = 0.72) levels. The strong positive correlation was peculiar to Mean with parameters SVGi (r = 0.88), Hom (r = 0.86), Sc (r = 0.82). The strong negative correlation was registered for Mean with Pi (r = -0.96). For Max only average negative correlation with Pi (r = -0.60) was found. Mіn strongly correlated with Sc (r = 0.96), SVGi (r = 0.87) and Hom (r = 0.84). The strong negative correlation Min with Sgi (r = -0.86) was observed. Between the some indices correlation varied from functional and very strong positive: δ2SAAi and Кgi (r = 1.00), Wi and Lgi (r = 0.98), SVGiand Hom (r = 0.98), SVGiand Sc (r = 0.96), S2diand Wi (r = 0.96), WiandASV(r = 0.94), Sc and Hom (r = 0.94), δ2SAAi and bi (r = 0.93), S2diandASV (r = 0.93) to strong negative: SgiandSVGi (r = -0.94), Sgiand Sc(r = -0.92), Sgiand Hom (r = -0.91), PiandSVGi (r = -0.83), Piand Sc (r = -0.80), Piand Hom (r = -0.79).Conclusions. The systemic comparative estimation with statistical and graphical approaches shows that new spring barley varieties ‘Virazh’, ‘Talisman Myronivskyi’, ‘MIP Myrnyi’, ‘MIP Saliut’, ‘MIP Sotnyk’, ‘MIP Azart’, ‘MIP Bohun’ included to the State Register of Ukraine during 2016–2017 have advantages over older varieties by both productive and adaptive potential. | Цель. Сравнительная оценка по урожайности и адаптивности сортов ярового ячменя Мироновского института пшеницы имени В. Н. Ремесло НААН разных годов регис­трации. Методы. Исследования проведены в Мироновском институте пшеницы имени В. Н. Ремесло НААН в 2013–2017 гг. в соответствии с общепринятыми методиками. Объект исследований – 19 сортов ярового ячменя мироновской селекции, зарегистрированных в Украине за период 1995–2017 гг. Для характеристики взаимодействия генотип–среда и дифференциации сортов по урожайности и стабильности использован ряд наиболее распространенных подходов: S. A Eberhart, W. A. Russel (1966); G. Wricke (1962); C. S. Lin, M. R. Binns (1988); M. Huehn (1990); А. В. Кильчевский, Л. В. Хотылёва (1985); В. В. Хангильдин, Н. А. Литвиненко (1981); J. L. Purchase и др. (2000); AMMI; GGE biplot. Результаты. Доля условий годов исследований в общей вариации была 83,40%. Достоверные, но существенно ниже значение имели генотип – 10,65%, взаимодействие генотип–среда – 5,95%. Первые две главные компоненты GGE biplot объясняли несколько большую долю взаимодействия генотип–среда (85,58%) по сравнению с AMMI моделью (80,90%). Корреляционный анализ выявил вышесреднюю связь средней урожайности (Mean) как с максимальным (Max) (r = 0,69), так и минимальным (Min) (r = 0,72) ее уровнем. Сильную положительную корреляцию Mean имела с параметрами: СЦГі (r = 0,88), Hom (r = 0,86), Sc (r = 0,82). Очень сильная отрицательная связь Mean отмечена с Pi (r = -0,96). Для Max средняя отрицательная корреляция была только с Pi (r = -0,60). Min имела сильную связь с Sc (r = 0,96), СЦГі (r = 0,87), Hom (r = 0,84). Сильную отрицательную корреляцию Min отмечено с Sgi (r = -0,86). Между отдельными показателями установлена связь от функциональной и очень сильной положительной: δ2CACi и Кgi (r = 1,00), Wi и Lgi (r = 0,98), СЦГі и Hom (r = 0,98), СЦГі и Sc (r = 0,96), S2di и Wi (r = 0,96), Wi и ASV (r = 0,94), Sc и Hom (r = 0,94), δ2CAЗi и bi (r = 0,93), S2di и ASV (r = 0,93) до сильной отрицательной: Sgi и СЦГі (r = -0,94), Sgi и Sc (r = -0,92), Sgi и Hom (r = -0,91), Pi и СЦГі (r = -0,83), Pi и Sc (r = -0,80), Pi и Hom (r = -0,79). Выводы. Системная сравнительная оценка статистическими и графическими подходами свидетельствует, что внесенные в Государственный реестр сортов растений, пригодных к распространению на территории Украины в 2016–2017 гг. сорта ярового ячменя ‘Віраж’, ‘Талісман Миронівський’, ‘МІП Мирний’, ‘МІП Салют’, ‘МІП Сотник’, ‘МІП Азарт’, ‘МІП Богун’ превосходят созданные на предыдущих этапах селекционной работы сорта как по продуктивному, так и адаптивному потенциалу. | Мета. Порівняльна оцінка за врожайністю та адаптивністю сортів ячменю ярого Миронівського інституту пшениці імені В. М. Ремесла НААН різних років реєстрації. Методи. Дослідження проведені в Миронівському інституті пшениці імені В. М. Ремесла НААН у 2013–2017 рр. відповідно до загальноприйнятих методик. Об’єкт досліджень – 19 сортів ячменю ярого миронівської селекції зареєстрованих в Україні за період 1995–2017 рр. Для характеристики взаємодії генотип–середовище та диференціації сортів за врожайністю і стабільністю використали низку найбільш поширених підходів: S. A. Eberhart, W. A. Russel (1966); G. Wricke (1962); C. S. Lin, M. R. Binns (1988); M. Huehn (1990); А. В. Кильчевский, Л. В. Хотылёва (1985); В. В. Хангильдин, Н. А. Литвиненко (1981); J. L. Purchase та ін. (2000); AMMI; GGE biplot. Результати. Частка умов року досліджень у загальній варіації становила 83,40%. Достовірні, але суттєво нижчі значення мали генотип – 10,65% та взаємодія генотип–середовище – 5,95%. Перші дві головні компоненти GGE biplot пояснювали дещо більшу частку взаємодії генотип–середовище (85,58%) порівняно з AMMI моделлю (80,9%). Кореляційний аналіз виявив, що середня врожайність (Mean) мала вищесередній зв’язок як з максимальним (Max) (r = 0,69), так і мінімальним (Mіn) (r = 0,72) її значеннями. Сильну позитивну кореляцію Mean виявлено з парамет­рами: СЦГі (r = 0,88), Hom (r = 0,86), Sc (r = 0,82). Дуже сильний негативний зв’язок Mean відзначено з Pi (r = -0,96). Для Max середній негативний зв’язок спостерігали лише з Pi (r = -0,60). Mіn сильно корелювала з Sc (r = 0,96), СЦГі (r = 0,87), Hom (r = 0,84). Негативну сильну кореляцію відзначено Min з Sgi (r = -0,86). Між деякими показниками виявлено зв’язок від функціонального позитивного: δ2CAЗi і Кgi (r = 1,00), Wi і Lgi (r = 0,98), СЦГі і Hom (r = 0,98), СЦГі і Sc (r = 0,96), S2di і Wi (r = 0,96), Wi і ASV (r = 0,94), Sc і Hom (r = 0,94), δ2CAЗi і bi (r = 0,93), S2di і ASV (r = 0,93) до сильного негативного: Sgi іСЦГі (r = -0,94), Sgi і Sc(r = -0,92), Sgi і Hom (r = -0,91), Pi і СЦГі (r = -0,83), Pi і Sc (r = -0,80), Pi і Hom (r = -0,79). Висновки. Системна порівняльна оцінка статистичними і графічними підходами свідчить, що внесені до Державного реєстру сортів рослин, придатних для поширення в Україні у 2016–2017 рр. сорти ячменю ярого ‘Віраж’, ‘Талісман Миронівський’, ‘МІП Мирний’, ‘МІП Салют’, ‘МІП Сотник’, ‘МІП Азарт’, ‘МІП Богун’ переважають створені на попередніх етапах селекційної роботи сорти як за продуктивним, так і адаптивним потенціалом.

Мета. Порівняльна оцінка за врожайністю та адаптивністю сортів ячменю ярого Миронівського інституту пшениці імені В. М. Ремесла НААН різних років реєстрації. Методи. Дослідження проведені в Миронівському інституті пшениці імені В. М. Ремесла НААН у 2013–2017 рр. відповідно до загальноприйнятих методик. Об’єкт досліджень – 19 сортів ячменю ярого миронівської селекції зареєстрованих в Україні за період 1995–2017 рр. Для характеристики взаємодії генотип–середовище та диференціації сортів за врожайністю і стабільністю використали низку найбільш поширених підходів: S. A. Eberhart, W. A. Russel (1966); G. Wricke (1962); C. S. Lin, M. R. Binns (1988); M. Huehn (1990); А. В. Кильчевский, Л. В. Хотылёва (1985); В. В. Хангильдин, Н. А. Литвиненко (1981); J. L. Purchase та ін. (2000); AMMI; GGE biplot. Результати. Частка умов року досліджень у загальній варіації становила 83,40%. Достовірні, але суттєво нижчі значення мали генотип – 10,65% та взаємодія генотип–середовище – 5,95%. Перші дві головні компоненти GGE biplot пояснювали дещо більшу частку взаємодії генотип–середовище (85,58%) порівняно з AMMI моделлю (80,9%). Кореляційний аналіз виявив, що середня врожайність (Mean) мала вищесередній зв’язок як з максимальним (Max) (r = 0,69), так і мінімальним (Mіn) (r = 0,72) її значеннями. Сильну позитивну кореляцію Mean виявлено з парамет­рами: СЦГі (r = 0,88), Hom (r = 0,86), Sc (r = 0,82). Дуже сильний негативний зв’язок Mean відзначено з Pi (r = -0,96). Для Max середній негативний зв’язок спостерігали лише з Pi (r = -0,60). Mіn сильно корелювала з Sc (r = 0,96), СЦГі (r = 0,87), Hom (r = 0,84). Негативну сильну кореляцію відзначено Min з Sgi (r = -0,86). Між деякими показниками виявлено зв’язок від функціонального позитивного: δ2CAЗi і Кgi (r = 1,00), Wi і Lgi (r = 0,98), СЦГі і Hom (r = 0,98), СЦГі і Sc (r = 0,96), S2di і Wi (r = 0,96), Wi і ASV (r = 0,94), Sc і Hom (r = 0,94), δ2CAЗi і bi (r = 0,93), S2di і ASV (r = 0,93) до сильного негативного: Sgi іСЦГі (r = -0,94), Sgi і Sc(r = -0,92), Sgi і Hom (r = -0,91), Pi і СЦГі (r = -0,83), Pi і Sc (r = -0,80), Pi і Hom (r = -0,79). Висновки. Системна порівняльна оцінка статистичними і графічними підходами свідчить, що внесені до Державного реєстру сортів рослин, придатних для поширення в Україні у 2016–2017 рр. сорти ячменю ярого ‘Віраж’, ‘Талісман Миронівський’, ‘МІП Мирний’, ‘МІП Салют’, ‘МІП Сотник’, ‘МІП Азарт’, ‘МІП Богун’ переважають створені на попередніх етапах селекційної роботи сорти як за продуктивним, так і адаптивним потенціалом.

Purpose. To define spring barley breeding lines with an optimal combination of yielding capacity and stability under different weather conditions in the Central Forest-Steppe zone of Ukraine. Methods. Field studies, ANOVA, AMMI, GGE biplot analysis. Results. Hydrothermal regime during interphase periods of spring barley vegetation under conditions of The V. M. Remeslo Myronivka Institute of Wheat of NAAS in 2012–2014 was characterized by significant variability, that facilitated detailed evaluation of the lines for productivity, stability, and resistance to abiotic and biotic factors. In the performance of an experiment, the highest average yielding capacity (5.87 t/ha) was noted in 2012, the lowest one (3.50 t/ha) was in 2013. As for these years, average yield of 4.63 t/ha was obtained in 2014. By applying AMMI and GGE biplot analysis, significant differences in response of the studied lines to variability of weather conditions was revealed. Using AMMI model, additive components of the main effects of the breeding lines and years of testing as well as multiplicative components of their interaction were characterized. GGE biplot genotypes ranking in relation to a hypothetical “ideal” genotype showed an absolute advantage of breeding line ‘Nutans 4540’ for yielding capacity and stability. In addition, breeding lines ‘Nutans 4241’ and ‘Nutans 4120’ were close to ideatype. Selected breeding lines were characterized by resistance and moderate resistance to leaf diseases and lodging. Conclusions. Use of AMMI and GGE biplot analysis to evaluate breeding lines at the final stages of breeding process allows to describe them thoroughly and graphically as well as differentiate them not only for average yielding capacity but also for their interaction with changing conditions during the years of testing. Breeding lines ‘Nutans 4540’, ‘Nutans 4241’, and ‘Nutans 4120’ to be identified for the stability of yielding capacity display in combination with other agronomic characters were transferred to the State variety testing as new spring barley varieties ‘MIP Myrnyi’, ‘MIP Saliut’, and ‘MIP Sotnyk’ respectively.

Purpose. To define spring barley breeding lines with an optimal combination of yielding capacity and stability under different weather conditions in the Central Forest-Steppe zone of Ukraine. Methods. Field studies, ANOVA, AMMI, GGE biplot analysis. Results. Hydrothermal regime during interphase periods of spring barley vegetation under conditions of The V. M. Remeslo Myronivka Institute of Wheat of NAAS in 2012–2014 was characterized by significant variability, that facilitated detailed evaluation of the lines for productivity, stability, and resistance to abiotic and biotic factors. In the performance of an experiment, the highest average yielding capacity (5.87 t/ha) was noted in 2012, the lowest one (3.50 t/ha) was in 2013. As for these years, average yield of 4.63 t/ha was obtained in 2014. By applying AMMI and GGE biplot analysis, significant differences in response of the studied lines to variability of weather conditions was revealed. Using AMMI model, additive components of the main effects of the breeding lines and years of testing as well as multiplicative components of their interaction were characterized. GGE biplot genotypes ranking in relation to a hypothetical “ideal” genotype showed an absolute advantage of breeding line ‘Nutans 4540’ for yielding capacity and stability. In addition, breeding lines ‘Nutans 4241’ and ‘Nutans 4120’ were close to ideatype. Selected breeding lines were characterized by resistance and moderate resistance to leaf diseases and lodging. Conclusions. Use of AMMI and GGE biplot analysis to evaluate breeding lines at the final stages of breeding process allows to describe them thoroughly and graphically as well as differentiate them not only for average yielding capacity but also for their interaction with changing conditions during the years of testing. Breeding lines ‘Nutans 4540’, ‘Nutans 4241’, and ‘Nutans 4120’ to be identified for the stability of yielding capacity display in combination with other agronomic characters were transferred to the State variety testing as new spring barley varieties ‘MIP Myrnyi’, ‘MIP Saliut’, and ‘MIP Sotnyk’ respectively.

Purpose. To reveal breeding and genetic peculiarities of modern spring barley varieties for the “number of grains per main ear” trait and identify genetic sources of increased combining ability for involving in hybridization. Methods. Investigations were carried out at the V. M. Remeslo Myronivka Institute of Wheat of NAAS of Ukraine. Modern varieties of domestic (‘Virazh’, ‘Talisman Myronivskyi’, ‘Komandor’) and foreign (‘KWS Aliciana’, ‘KWS Bambina’, ‘Zhana’, ‘Explorer’) breeding were involved in crossing for a full (7´7) diallel scheme. Parents and F1 were studied in field conditions during 2014–2016. Results. The analysis of variance of combining ability has shown a significant advantage in varying of general combining ability (GCA) effects. The mean square of specific combining ability (SCA) was significantly less than the GCA, but reliable throughout the years. The reciprocal effect was reliable only in 2014. Stably high effects of GCA during all years of investigations were noted in the varieties ‘KWS Aliciana’ (1.18–1.62) and ‘Virazh’ (1.33–1.48). The variety ‘KWS Bambina’ was characterized by lower but reliable positive effects of GCA (0.43–0.99) as compared to mentioned above. Non-allelic gene interaction was not found, that allowed to calculate the basic parameters of genetic variation. During all years of investigations, dominant effects of genes (H1 and H2) prevailed over the additive (D) ones in phenotypic expression of grain number per main ear. Mean degree of dominance in the experiment (H1/D) has shown overdominance. The same pattern was also distinctive for the index of mean degree of dominance in the loci . The dominance was reliably directed. Dominant effects of genes increased grain content, and recessive ones reduced it. At least 3–4 genes (groups of genes) have been revealed which determined the effects of dominance. At the same time, recessive genes (F<0) or gene effects were prevailed quantitatively in the varieties investigated. A high coefficient of heritability in broad sense (H2 = 0.98) has shown a significant determination of phenotypic variability with genetic factors. The coefficient of heritability in narrow sense (h2 = 0.66–0.68) confirmed that despite the advantage of dominant effects over the additive ones, the contribution of the latter was also significant. Conclusions. The prevalence of dominant effects of genes in the phenotypic expression of the number of grains per main ear causes the need for sufficient sample size of hybrid material and points to the expediency of conducting a more “rigid” selection for phenotype in later generations. At the same time, the considerable contribution of additive effects and high values of heritability indices give reason to predict the efficiency of selections aimed at increasing the trait in created hybrid material. The varieties ‘Virazh’, ‘KWS Aliciana’, ‘KWS Bambina’ should be used as effective genetic sources to increase grain content in combination breeding.

Purpose. To reveal breeding and genetic peculiarities of modern spring barley varieties for the “number of grains per main ear” trait and identify genetic sources of increased combining ability for involving in hybridization. Methods. Investigations were carried out at the V. M. Remeslo Myronivka Institute of Wheat of NAAS of Ukraine. Modern varieties of domestic (‘Virazh’, ‘Talisman Myronivskyi’, ‘Komandor’) and foreign (‘KWS Aliciana’, ‘KWS Bambina’, ‘Zhana’, ‘Explorer’) breeding were involved in crossing for a full (7´7) diallel scheme. Parents and F1 were studied in field conditions during 2014–2016. Results. The analysis of variance of combining ability has shown a significant advantage in varying of general combining ability (GCA) effects. The mean square of specific combining ability (SCA) was significantly less than the GCA, but reliable throughout the years. The reciprocal effect was reliable only in 2014. Stably high effects of GCA during all years of investigations were noted in the varieties ‘KWS Aliciana’ (1.18–1.62) and ‘Virazh’ (1.33–1.48). The variety ‘KWS Bambina’ was characterized by lower but reliable positive effects of GCA (0.43–0.99) as compared to mentioned above. Non-allelic gene interaction was not found, that allowed to calculate the basic parameters of genetic variation. During all years of investigations, dominant effects of genes (H1 and H2) prevailed over the additive (D) ones in phenotypic expression of grain number per main ear. Mean degree of dominance in the experiment (H1/D) has shown overdominance. The same pattern was also distinctive for the index of mean degree of dominance in the loci . The dominance was reliably directed. Dominant effects of genes increased grain content, and recessive ones reduced it. At least 3–4 genes (groups of genes) have been revealed which determined the effects of dominance. At the same time, recessive genes (F<0) or gene effects were prevailed quantitatively in the varieties investigated. A high coefficient of heritability in broad sense (H2 = 0.98) has shown a significant determination of phenotypic variability with genetic factors. The coefficient of heritability in narrow sense (h2 = 0.66–0.68) confirmed that despite the advantage of dominant effects over the additive ones, the contribution of the latter was also significant. Conclusions. The prevalence of dominant effects of genes in the phenotypic expression of the number of grains per main ear causes the need for sufficient sample size of hybrid material and points to the expediency of conducting a more “rigid” selection for phenotype in later generations. At the same time, the considerable contribution of additive effects and high values of heritability indices give reason to predict the efficiency of selections aimed at increasing the trait in created hybrid material. The varieties ‘Virazh’, ‘KWS Aliciana’, ‘KWS Bambina’ should be used as effective genetic sources to increase grain content in combination breeding.

In 2011 to 2013 a study was completed for the impact of varying rates of fertilizing onto the indices of productivity for barley agrophytocenosis of Helios and Commandor, in particular, such its components as a number of productive stems, number of seeds per ear, potential biological activity of ear and photosynthetic apparatus. It is found that the level of spring barley agrophytocenosis productivity is subject both to varietal peculiarities and the rate of mineral fertilizer application. When applying N 60P 60K 60 і N 90P 90K 90 the highest potential and biological productivity of Helios and Commandor was recorder as compared against the control. Impact of varying application rates for fertilizers onto the components of ear biological productivity has been scrutinized. The qualitative composition of ear is a clear expression of variety phenotype and identifies the level of biological yield for spring barley. Application of N 60 P 60 K 60 і N 90 P 90 K 90 mineral fertilizers fairly increased the average leaf surface, photosynthetic lead capacity of varieties in 2 to 2.5 times, as well as FAR efficiency coefficient in 1.5 to 2.0 times as against control that thus contributed to the development of highest biological yield of Helios variety phytomass at the level of 14.9 to 15.0, grain – 7.8 to 8.0 ton per ha and, respectively, 12.7 and 7.5 tons per ha for Comandor variety.

In 2011 to 2013 a study was completed for the impact of varying rates of fertilizing onto the indices of productivity for barley agrophytocenosis of Helios and Commandor, in particular, such its components as a number of productive stems, number of seeds per ear, potential biological activity of ear and photosynthetic apparatus. It is found that the level of spring barley agrophytocenosis productivity is subject both to varietal peculiarities and the rate of mineral fertilizer application. When applying N 60P 60K 60 і N 90P 90K 90 the highest potential and biological productivity of Helios and Commandor was recorder as compared against the control. Impact of varying application rates for fertilizers onto the components of ear biological productivity has been scrutinized. The qualitative composition of ear is a clear expression of variety phenotype and identifies the level of biological yield for spring barley. Application of N 60 P 60 K 60 і N 90 P 90 K 90 mineral fertilizers fairly increased the average leaf surface, photosynthetic lead capacity of varieties in 2 to 2.5 times, as well as FAR efficiency coefficient in 1.5 to 2.0 times as against control that thus contributed to the development of highest biological yield of Helios variety phytomass at the level of 14.9 to 15.0, grain – 7.8 to 8.0 ton per ha and, respectively, 12.7 and 7.5 tons per ha for Comandor variety.

The article provides summary of post-registration research on Barley varieties in 2008-2009. Best varieties of Winter and Spring Barley for different climatic and soil conditions of Ukraine are specified, as well as their productivity subject to the influence of environmental factors.

The article provides summary of post-registration research on Barley varieties in 2008-2009. Best varieties of Winter and Spring Barley for different climatic and soil conditions of Ukraine are specified, as well as their productivity subject to the influence of environmental factors.

Мета. Визначити продуктивність ячменю ярого залежно від сортових особливостей та оптимізації живлення в умовах Південного Степу України. Методи. Дослідження проводили впродовж 2013–2017 рр. на дослідному полі Миколаївського національного аграрного університету. Об’єктом досліджень був ячмінь ярий сортів ‘Адапт’, ‘Сталкер’ та ‘Еней’. Результати. Формування структурних елементів продуктивності ячменю ярого – кількості зерен у колосі та їх маси залежало від сорту та варіанту живлення рослин. Упродовж років досліджень дещо більшу кількість зерен у колосі за фактором «живлення» формували рослини сорту ‘Еней’ – 22,0 шт., що перевищило інші сорти на 0,3–1,0 шт., або 1,4–4,8%. За внесення під ячмінь ярий фонової норми мінеральних добрив (N30P30) маса зерна з одного колоса в сортів ‘Адапт’, ‘Сталкер’ та ‘Еней’ збільшувалася порівняно з неудобреним контролем на 9,4; 8,0 та 7,9%, а за проведення позакореневих підживлень по фону мінеральних добрив – на 11,9–17,7; 10,6–15,5 та 10,2–14,7% відповідно. Максимальну продуктивність досліджувані сорти ячменю ярого формували за вирощування на фоні N30P30 та позакореневого підживлення рослин у період вегетації препаратами Органік Д2 та Ескорт-біо. У середньому за роки досліджень та за фактором «сорт» урожайність зерна становила 3,37–3,41 т/га, що перевищувало її рівень на неудобреному контролі на 0,71–0,75 т/га (26,7–28,2%), а на фоні внесення лише мінеральних добрив – на 0,4 т/га (15,4%). Найбільшу врожайність зерна за фактором «живлення» формували рослини сорту ‘Еней’ – 3,36 т/га, що перевищило показники сорту ‘Сталкер’ на 0,21 т/га (6,3%), сорту ‘Адапт’ – на 0,32 т/га (9,5%). Висновки. У середньому за роки досліджень найвищі показники продуктивності отримано в сорту ‘Еней’. При цьому, максимальними досліджувані структурні показники та врожайність усіх сортів ячменю ярого формувалися на фоні внесення помірної дози мінеральних добрив та позакореневих підживлень рослин у період вегетації препаратом Ескорт-біо

Purpose. To determine the productivity of spring barley according to varietal characteristics and plant nutrition optimization in the conditions of the Southern Steppe of Ukraine.Methods. The research was carried out during the years 2013–2017 on the experimental field of the Mykolaiv National Agrarian University with the spring barley varieties ‘Adapt’, ‘Stalker’ and ‘Enei’.Results. Productivity elements of spring barley (the number of grains in the ear and their mass) were analyzed according to the variety and type of plant nutrition. During the years of research, lightly larger amount of grains have been formed by the nutrition factor in the ear of ‘Enei’ barley variety – 22.0 +_ pcs, which exceeded other varieties by 0.3–1.0 +_pcs, or 1.4–4.8%. Under conditions of root background (N30P30) fertilization the mass of one ear grains increased by 9.4% 8.0% and 7.9%, in comparison with non-fertilized reference groups of ‘Adapt’, ‘Stalker’ and ‘Enei’ barley varieties correspondently. And under conditions of non-root fertilization the mass increased too by 11.9–17.7%; 10.6–15.5% and 10.2–14.7% correspondently for these barley varieties. The maximum productivity of barley varieties was formed during the growing with background N30P30 fertilization and non-root plant nutrition in the period of vegetation with Orhanik D2 and Escort-Bio preparations. On average, over the years of research and by variety factor, the grain yield was 3.37–3.41 t/ha, which exceeded the yield of reference plant group grown on unfertilized field by 0.71–0.75 t/ha (26.7–28.2%), and by 0.4 t/ha (15.4%) in comparison with background root mineral fertilization only. The highest grain yield by feed factor was formed by ‘Enei’ variety – 3.36 t/ha, which exceeded the ‘Stalker’ and ‘Adapt’ varieties by 0.21 t/ha (6.3%) and 0.32 t/ha (9.5%) correspondently.Conclusions. On ave­rage, over the years of research, the highest productivity has been obtained with the ‘Enei’ variety. At the same time, the maximum yields of all barley varieties were obtained on the background of moderate dose of mineral fertilizers and non-root plant nutrition with Escort-bio preparation in the vegetation period. | Мета. Визначити продуктивність ячменю ярого залежно від сортових особливостей та оптимізації живлення в умовах Південного Степу України.Методи. Дослідження проводили впродовж 2013–2017 рр. на дослідному полі Миколаївського національного аграрного університету. Об’єктом досліджень був ячмінь ярий сортів ‘Адапт’, ‘Сталкер’ та ‘Еней’.Результати. Формування структурних елементів продуктивності ячменю ярого – кількості зерен у колосі та їх маси залежало від сорту та варіанту живлення рослин. Упродовж років досліджень дещо більшу кількість зерен у колосі за фактором «живлення» формували рослини сорту ‘Еней’ – 22,0 шт., що перевищило інші сорти на 0,3–1,0 шт., або 1,4–4,8%. За внесення під ячмінь ярий фонової норми мінеральних добрив (N30P30) маса зерна з одного колоса в сортів ‘Адапт’, ‘Сталкер’ та ‘Еней’ збільшувалася порівняно з неудобреним контролем на 9,4; 8,0 та 7,9%, а за проведення позакореневих підживлень по фону мінеральних добрив – на 11,9–17,7; 10,6–15,5 та 10,2–14,7% відповідно. Максимальну продуктивність досліджувані сорти ячменю ярого формували за вирощування на фоні N30P30 та позакореневого підживлення рослин у період вегетації препаратами Органік Д2 та Ескорт-біо. У середньому за роки досліджень та за фактором «сорт» урожайність зерна становила 3,37–3,41 т/га, що перевищувало її рівень на неудобреному контролі на 0,71–0,75 т/га (26,7–28,2%), а на фоні внесення лише мінеральних добрив – на 0,4 т/га (15,4%). Найбільшу врожайність зерна за фактором «живлення» формували рослини сорту ‘Еней’ – 3,36 т/га, що перевищило показники сорту ‘Сталкер’ на 0,21 т/га (6,3%), сорту ‘Адапт’ – на 0,32 т/га (9,5%).Висновки. У середньому за роки досліджень найвищі показники продуктивності отримано в сорту ‘Еней’. При цьому, максимальними досліджувані структурні показники та врожайність усіх сортів ячменю ярого формувалися на фоні внесення помірної дози мінеральних добрив та позакореневих підживлень рослин у період вегетації препаратом Ескорт-біо | Цель. Определить продуктивность ячменя ярового в зависимости от сортовых особенностей и оптимизации питания в условиях Южной Степи Украины.Методы. Исследования проводили в течение 2013–2017 гг. на опытном поле Николаевского национального аграрного университета. Объектом исследований был ячмень яровой сортов ‘Адапт’, ‘Сталкер’ и ‘Еней’.Результаты. Формирование структурных элементов продуктивности ячменя ярового – количества зерен в колосе и их массы зависело от сорта и варианта питания растений. За годы исследований несколько большее количество зерен в колосе по фактору «питание» формировали растения сорта ‘Еней’ – 22,0 шт., что превысило другие сорта на 0,3–1,0 шт., или 1,4–4,8%. При внесении под ячмень фоновой нормы минеральных удобрений (N30P30) масса зерна с одного колоса у сортов ‘Адапт’, ‘Сталкер’ и ‘Еней’ увеличивалась по сравнению с неудобренным контролем на 9,4; 8,0 и 7,9%, а при проведении внекорневых подкормок по фону минеральных удобрений – на 11,9–17,7; 10,6–15,5 и 10,2–14,7% соответственно. Максимальную продуктивность исследуемые сорта ячменя ярового формировали при выращивании на фоне N30P30 и внекорневой подкормке растений в период вегетации препаратами Органик Д2 и Эскорт-био. В среднем за годы исследований и по фактору «сорт» урожайность зерна составляла 3,37–3,41 т/га, что превышало ее уровень на неудобренном контроле на 0,71–0,75 т/га (26,7–28,2%), а на фоне внесения только минеральных удобрений – на 0,4 т/га (15,4%). Наибольшую урожайность зерна по фактору «питания» формировали растения сорта ‘Еней’ – 3,36 т/га, что превысило показатели сорта ‘Сталкер’ на 0,21 т/га (6,3%), сорта ‘Адапт’ – на 0,32 т/га (9,5%). Выводы. В среднем за годы исследований наивысшие показатели продуктивности получены у сорта ‘Эней’. При этом, максимальными исследуемые структурные показатели и урожайность всех сортов ячменя ярового формировались на фоне внесения умеренной дозы минеральных удобрений и внекорневых подкормок растений в период вегетации препаратом Эскорт-био