Purpose. To analyze collection samples by yield, protein and starch content in grain, its granulometric composition and highlight valuable sources for creating varieties sui­table for bioethanol processing.Methods. To assess the collection material, field, laboratory, measurement and weight, mathematical and statistical research methods were used.  The analysis of chemical quality indicators of triticale grain was carried out by infrared spectrometry on an Infratec 1241 device. The size of starch granules was determined by light microscopy and using the ImageJ computer program. Statistical processing of the obtained research results was carried out with the introduction of the computer program Statistica 6.Results. The results of studies on the collection of winter triticale by the main signs of suitability for bioethanol processing are presented. The grain yield in collection samples on average over the years of research ranged from 3.69 to 5.17 t/ha. The best samples were identified – numbers 181, 101, 185, 219 and the variety ’Arystokrat’ with a yield of 5.01–5.17 t/ha. By the high starch content numbers 123 (69.5%), 101 (69.8%) and the varieties ‘Petrol’ (69.0%), ‘Solodiuk’ (70.1%) and ‘Liubomyr’ (70.3%) were selected. A moderate negative correlation was found between yield and protein content (r = -0.37) and a significant negative correlation was found between starch and protein content (r = -0.64). The analysis of collection samples of winter triticale by granulometric starch composition was carried out. Maximum size of starch granules in the collection samples ranged from 19.4 to 32.7 µm, the minimum – 9.9 to 15.7 µm, and the variability range for the average size of granules was 15.4–20.0 µm. Varieties ‘Yasha’ and ‘Mundo’ were distinguished by the smal­lest average granule size of starch (15.4 and 15.6 µm) and uniformity of particle size distribution.Conclusions. Sources of valuable traits were identified by high productivity, starch content and aligned and fine granule size distribution. A moderate correlation between productivity and protein content and a significant negative correlation between starch and protein content was revealed. | Цель. Проанализировать коллекционные образцы по урожайности и содержанию в зерне белка и крахмала, его гранулометрическому составу и выделить ценные источники для создания сортов, пригодных для переработки на биоэтанол.Методы. Для оценки коллекционного материала применяли полевые, лабораторные, измерительно-весовые и математико-статистические методы исследований. Анализировали химические показатели качества зерна тритикале методом инфракрасной спектрометрии на приборе Infratec 1241. Размер гранул крахмала определяли методом световой микроскопии с применением компьютерной программы ImageJ. Статистическую обработку полученных результатов исследований осуществляли с использованием компьютерной программы Statistica 6.Результаты. Приведены результаты исследований по изучению коллекции тритикале озимой по основным признакам пригодности для переработки на биоэтанол. Урожайность зерна у коллекционных образцов в среднем за годы исследований составляла от 3,69 до 5,17 т/га. Выделены лучшие образцы – номера 181, 101, 185, 219 и сорт ’Аристократ’ с урожайностью 5,01–5,17 т/га. За высоким содержанием крахмала выделены номера 123 (69,5%), 101 (69,8%) и сорта ‘Петрол’ (69,0%), ‘Солодюк’ (70,1%) и ‘Любомир’ (70,3%). Выявлена умеренная отрицательная корреляция урожайности с содержанием белка (r = -0,37) и значительная отрицательная – между содержанием крахмала и белка (r = -0,64). Проанализированы коллекционные образцы тритикале озимой по гранулометрическому составу крахмала. Максимальный размер крахмальных гранул у коллекционных образцов варьировал от 19,4 до 32,7 мкм, минимальный – от 9,9 до 15,7 мкм, а по среднему размеру гранул диапазон изменчивости сос­тавлял 15,4–20,0 мкм. Выделены сорта ‘Яша’ и ‘Mundo’ с наименьшим средним размером гранул крахмала (15,4 и 15,6 мкм) и однородным гранулометрическим составом.Выводы. Выделены источники ценных признаков высокой урожайности, содержания крахмала и выровненного и мелкого гранулометрического состава. Выявлена умеренная корреляционная связь между урожайностью и содержанием белка и значительная отрицательная – между содержанием крахмала и белка | Мета. Проаналізувати колекційні зразки за врожайністю і вмістом у зерні білка і крохмалю, його гранулометричним складом та виділити цінні джерела для створення сортів, придатних для переробки на біоетанол.Методи. Для оцінювання колекційного матеріалу застосовували польові, лабораторні, вимірювально-вагові та математично-статистичні методи досліджень. Хімічні показники якості зерна тритикале аналізували методом інфрачервоної спектрометрії на приладі Infratec 1241. Розмір гранул крохмалю визначали методом світлової мікроскопії із застосуванням комп’ютерної програми ImageJ. Статистичну обробку отриманих результатів досліджень здійснювали з використанням комп’ютерної програми Statistica 6. Результати. Наведено результати досліджень з вивчення колекції тритикале озимого за основними ознаками придатності для переробки на біоетанол. Врожайність зерна у колекційних зразків у середньому за роки досліджень становила від 3,69 до 5,17 т/га. Виділено кращі зразки – номери 181, 101, 185, 219 і сорт ‘Аристократ’ із врожайністю 5,01–5,17 т/га. За високим умістом крохмалю виділено номери 123 (69,5%), 101 (69,8%) та сорти ‘Петрол’ (69,0%), ‘Солодюк’ (70,1%) і ‘Любомир’ (70,3%). Установлено помірну від’ємну кореляцію врожайності із вмістом білка (r = -0,37) та значну від’ємну – між умістом крохмалю і білка (r = -0,64). Проаналізовано колекційні зразки тритикале озимого за гранулометричним складом крохмалю. Максимальний розмір крохмальних гранул у колекційних зразків варіював від 19,4 до 32,7 мкм, мінімальний – від 9,9 до 15,7 мкм, а за середнім розміром гранул діапазон мінливості становив 15,4–20,0 мкм. Виділено сорти ‘Яша’ і ‘Mundo’ за найменшим середнім розміром гранул крохмалю (15,4 і 15,6 мкм) та вирівняністю гранулометричного складу.Висновки. Виділено джерела цінних ознак за високою врожайністю, вмістом крохмалю та вирівняним і дрібним гранулометричним складом. Установлено помірний кореляційний зв’язок між урожайністю і вмістом білка та значний від’ємний – між вмістом крохмалю і білка.

Мета. Вивчити вплив різних строків сівби, норм висіву насіння на морфологічні та врожайні параметри сортів льону олійного Linum humile Mill. селекції Інституту олійних культур НААН України ‘Орфей’, ‘Світозір’ і ‘Водограй’.Методи. Дослідження проводили упродовж 2018–2019 рр. у філії Українського інституту експертизи сортів рослин – Хмельницькому обласному державному центрі експертизи сортів рослин, с. Требухівці Летичівського району Хмельницької області. Вивчали такі фактори: строк сівби (15, 20, 25 квітня); норму висіву насіння в млн шт./га (4,0; 6,0; 8,0); сорти льону олійного ‘Орфей’, ‘Світлозір’, ‘Водограй’. Закладання дослідів, оцінювання матеріалу, аналіз рослин, урожаю та якості насіння здійснювали відповідно до Методики проведення кваліфікаційної експертизи сортів рослин групи технічних і кормових на придатність до поширення в Україні.Результати. Встановили достовірну різницю між варіантами за нормою висіву насіння і строками сівби. Сорти льону олійного оцінили за морфологічними і врожайними показниками залежно від досліджуваних факторів. Вищу врожайність і кращі морфологічні показники за роки досліджень спостерігали у сорту льону олійного ‘Світлозір’ за строків сівби 20 та 25 квітня і норми висіву насіння 6,0 і 8,0 млн насінин на гектар. У всіх сортів кращою за усіма варіантами була норма висіву насіння 8,0 млн шт./га. Більшу кількість коробочок, кількість насінин у коробочці і масу насіння з однієї рослини формував сорт льону олійного ‘Світлозір’ порівняно із сортами ‘Орфей’ і ‘Водограй’ за вищезгаданих факторів. За раннього строку сівби незалежно від сорту і норми висіву насіння спостерігали найменші величини морфологічних і врожайних показників у рослин льону олійного.Висновки. Для повнішої реалізації генетичного потенціалу сортів льону олійного за врожайними і морфологічними показниками в умовах Лісостепу Західного норма висіву насіння повинна бути 6,0 і 8,0 млн шт./га за строків сівби 20 і 25 квітня. Вищою врожайністю і покращеними морфологічними показниками характеризувався сорт льону ‘Світлозір’. | Цель. Изучить влияние различных сроков посева, норм высева семян на морфологические и урожайные параметры сортов льна масличного Linum humile Mill. селекции Института масличных культур НААН Украины ‘Орфей’, ‘Світозір’ и ‘Водограй’.Методы. Исследования проводились на протяжении 2018–2019 гг. в филиале Украинского института экспертизы сортов растений  – Хмельницком областном государственном центре экспертизы сортов растений, с. Требуховцы Летичевского района Хмельницкой области. Изучали следующие факторы: срок посева (15, 20, 25 апреля); норму высева семян млн шт./га (4,0; 6,0; 8,0); сорта льна масличного ‘Орфей’, ‘Світлозір’, ‘Водограй’. Закладка опытов, оценка материала, анализ растений, урожая и качества семян проведены в соответствии с Методикой проведения квалификационной экспертизы сортов растений на пригодность к распространению в Украине.Результаты. Установили достоверную разницу между вариантами по норме высева семян и срокам посева. Сорта льна масличного оценили по морфологическим и урожайным показателям в зависимости от исследуемых факторов. Высшую урожайность и лучшие морфологические показатели за годы исследований наблюдали у сор­та льна масличного ‘Світлозір’ при сроке посева 20 и 25 апреля и норме высева семян 6,0 и 8,0 млн семян на гектар. Независимо от сорта лучшей по всем вариантам была норма высева семян 6,0 и 8,0 млн шт./га. Большее количество коробочек, количество семян в коробочке и массу семян с одного растения формировал сорт льна масличного ‘Світлозір’ по сравнению с сортами ‘Орфей’ и ‘Водограй’ за вышеупомянутыми факторами. При раннем сроке посева независимо от сорта и нормы высева наблюдали наименьшую величину морфологических и урожайных показателей у растений льна масличного.Выводы. Для более полной реализации генетического потенциала сортов льна масличного по морфологическим и урожайным показателям в условиях Лесостепи Западной норма высева семян должна составлять 6,0 и 8,0 млн шт./га при сроках посева 20 и 25 апреля. Высшей урожайностью и улучшенными морфологическими показателями характеризовался сорт льна ‘Світлозір’ | Purpose. To study the effect of different sowing periods, seed sowing rates onto morphological and crop capacity indicators of oilseeds flax of Ukrainian varieties: ‘Orfei’, ‘Svito­zir’ and ‘Vodohrai’. Methods. The research was conducted in 2018–2019 in the branch of Ukrainian institute of plant varieties expertise in Khmelnytsky oblast state centre of plant varieties expertise, village Trebukhivtsi, Letychiv region, Khmelnytsky oblast. The following factors are studied: sowing period (15, 20, 25 April); seed sowing rates in million items per hectare (4, 6, 8); varieties of oilseed flax from The Institute of oilseed plants of National Academy of Agricultural Sciences of Ukraine: ‘Orfei’, ‘Svitozir’ and ‘Vodo­hrai’. Embedding experiments, material estimation, plants, harvest and seeds analysis are done in accordance with the “The method for the qualification examination of plant varieties for suitability for distribution in Ukraine”. Results. The credible difference between the variants according to the rate of sowing the seed and the terms of so­wing was defined. The estimation of the oilseed flax varieties according to the morphological and harvesting indicators was done. The variety of oilseed flaxseed ‘Svitlozar’ demonstrated higher harvest rate and morphological indicators in a so­wing period of 20–25 April and the sowing rate 6 and 8 million seed per1 hectare. It was also revealed, that regardless of a variety, the sowing rate of 6 million seeds per one hec­tare is the best of all. A better number of capsules, the seeds in the capsules and the weight of the seeds in the plant was formed by the variety ‘Svitlozir’ compared to the varieties ‘Orfei’ and ‘Vodohrai’. With early sowing period, the smal­-lest values of morphological and yield indices were observed in the varieties of flaxseed, irrespective of the variety and norms of seeding.Conclusions. For more full realization of the genetic potential of the varieties of oilseed flax according to the morphological and harvest indicators in the conditions of Western Forest-Steppe the sawing rate must be 8 million seeds per one hectare, and the sawing period of 20–25 April. The variety ‘Svitlozir’ is characterized by its higher crop capacity and morphological indicators

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.

Purpose. Evaluate buckwheat Fagopyrum esculentum Moench varieties by morphological characteristics by using the nearest neighbors algorithm and identify groups of similar varieties by plant varieties clustering procedure. Methods. Analytical, mathematical, statistical. As input information for statistical processing, the results of the exa­mination for distinctness, uniformity and stability (DUS) from the database of the automated information system of the Ukrainian Institute for the Examination of Plant Varieties were used. The simulation was performed using Nearest Neighbors algorithm, which belong to Machine Learning method. Data processing was carried out by using trial version of the statistical package IBM SPSS Statistics “Statistical Package for the Social Sciences”. The follo­wing types of variables were used as model parameters: target (optional) variable is “Plant: growth type”, focal case identifier is “Plant: ploidy”, case name is Varieties Name, feature variables are “Cotyledon: anthocyanin coloration”, “Stem: anthocyanin coloration”, “Inflorescence: anthocyanin coloration of bud”, “Time of beginning flowering”, “Plant: height”, “Leaf blade: shape of base”, “Leaf blade: intensity of green color”, “Flower: size”, “Flower: color of petals”, “Flower: length of pedicel”, “Plant: total number of flower clusters”, “Stem: length”, “Stem: number of nodes”, “Stem: diameter”, “Time of maturity”, “Seed: length”, “Seed: shape”, “Seed: skin color”, “Seed: 1000 seed weight”. This model contains 25 buckwheat varieties, included in the State Register of plant varieties suitable for distribution in Ukraine in 2020. These varieties are of foreign and domestic origin. Results. The model of similar buckwheat varieties was a result of computer modeling. This model was based on seventeen morphological features, selected using frequency analysis of buckwheat morphological features. The generated model contained 17 training objects (varieties) and nine control objects (varieties). 22 groups of similar varieties of common buckwheat were identified. Conclusion. The most similar groups of varieties are the following: first – ‘Krupnozelena’, ‘Dykul’, ‘Deviatka’ that ‘Yuvileina 100’; second – ‘Ruta’, ‘Malwa ’,‘Nadiina’ and ‘Volodar’; third – ‘Kseniia’, ‘Simka’, ‘Selianochka’ and ‘Malva’. | Цель. Оценить сорта гречихи посевной Fagopyrum esculentum Moench по морфологическим признакам с использованием алгоритма ближайших соседей с помощью кластеризации сортов растений и идентифицировать группы похожих сортов.Методы. Аналитический, математический, статистический. В качестве входной информации для статистической обработки были использованы результатные данные экспертизы на отличимость, однородность и стабильность (OОС) из базы данных автоматизированной информационной системы Украинского института экспертизы сортов растений. Моделирование было проведено с использованием алгоритма ближайших соседей, методом Machine Learning в среде статистического пакета IBM SPSS Statistics «Statistical Package for the Social Sciences». В качестве параметров модели были использованы следующие типы переменных: целевая переменная – признак «Растение: тип роста», фокусная переменная – «Растение плоидность», метка наблюдений – «Название сорта». Перечень показателей (features) составляли следующие признаки: «Растение: плоидность», «Стебель: антоциановая окраска», «Соцветие: антоциановая окраска почки», «Время начала цветения», «Растение: тип роста», «Растение: по высоте», «Цветок: окраска лепестков», «Стебель: по длине», «Стебель: количество узлов», «Стебель: диаметр», «Время созревания», «Семя: по длине», «Семя: форма», «Семя: окрас­ка кожуры», «Семена: масса 1000 шт.». В состав модели были взяты 25 сортов гречихи посевной отечественного и зарубежного происхождения, которые включены в Государственный реестр сортов растений, пригодных для распространения в Украине на 2020 год.Результаты. В результате компьютерного моделирования была сформирована модель подобных сортов гречихи посевной по семнадцати морфологическим признакам, которые отобраны с применением частотного анализа проявления морфологических признаков. Сформированная модель содержала 17 тренировочных объектов (сортов) и девять контрольных объектов (сортов). Было идентифицировано 22 группы подобных сортов гречихи посевной.Выводы. Сорта гречихи посевной Fagopyrum esculentum Moench оценили по морфологическим признакам с использованием алгоритма ближайших соседей с помощью кластеризации подобных сортов растений. Были идентифицированы такие, наиболее подобные, группы сортов: первая – ‘Крупнозэлэна’, ‘Дыкуль’, ‘Девятка’ и ‘Ювилейная 100’; вторая – ‘Рута’, ‘Мальва’, ‘Надийна’ и ‘Володар’; третья – ‘Ксения’, ‘Симка’, ‘Селяночка’ и ‘Мальва’. | Мета. Оцінити сорти гречки їстівної Fagopyrum esculentum Moench за морфологічними ознаками з використанням алгоритму найближчих сусідів за допомогою кластеризації сортів рослин та ідентифікувати групи схожих сортів.Методи. Аналітичний, математичний, статистичний. Як вхідну інформацію для статистичного оброблення було використано результатні дані експертизи на відмінність, однорідність та стабільність (ВОС) з бази даних автоматизованої інформаційної системи Українського інституту експертизи сортів рослин. Моделювання було проведено з використанням алгоритму найближчих сусідів, методом Machine Learning у середовищі статистичного пакета IBM SPSS Statistics «Statistical Package for the Social Sciences». У ролі параметрів моделі було використано такі типи змінних: цільова змінна – ознака «Рослина: тип росту», фокусна змінна – «Рослина: плоїдність», мітка спостережень – «Назва сор­ту». Перелік показників (features) складали такі ознаки: «Рослина: плоїдність», «Стебло: антоціанове забарвлення», «Суцвіття: антоціанове забарвлення бруньки», «Час початку цвітіння», «Рослина: тип росту», «Рослина: за висотою», «Квітка: забарвлення пелюсток», «Стебло: за довжиною», «Стебло: кількість вузлів», «Стебло: діаметр», «Час достигання», «Насінина: за довжиною», «Насінина: форма», «Насінина: забарвлення шкірки», «Насіння: маса 1000 шт.». До складу моделі було узято 25 сортів гречки їстівної вітчизняного та іноземного походження, які включені до Державного реєстру сортів рослин, придатних для поширення в Україні на 2020 рік.Результати. Унаслідок комп’ютерного моделювання було сформовано модель подібних сортів гречки їстівної за сімнадцятьма морфологічними ознаками, які відібрано із застосуванням частотного аналізу проявлення морфологічних ознак. Сформована модель містила 17 тренувальних об’єктів (сортів) та дев’ять контрольних об’єктів (сортів). Було ідентифіковано 22 групи подібних сортів гречки їстівної.Висновки. Сорти гречки їстівної F. esculentum було оцінено за морфологічними ознаками з використанням алгоритму найближчих сусідів за допомогою кластеризації подібних сортів рослин. Було ідентифіковано такі найподібніші групи сортів: перша – ‘Крупнозелена’, ‘Дикуль’, ‘Дев’ятка’ та ‘Ювілейна 100’; друга – ‘Рута’, ‘Мальва’, ‘Надійна’ та ‘Володар’; третя – ‘Ксенія’, ‘Сімка’, ‘Селяночка’ та ‘Мальва’.

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. Create a new source material of soybeans without pubescence, determine its selection value for the efficient use of processed products in animal nutrition, which will ensure high productivity of the latter. Quantitative and qualitative indicators of seeds are important economic and valuable features. The lack of pubescence on plants is unique.Methods. Field, special, laboratory and mathematical-statistical.Results. The minimum fat content of 20.88% was observed in the seeds of the non-pubescent variety ‘Kobra’, 23.73% in the line No 305, and 25.02% in the line No 22. The varieties ‘Diamant’ and ‘Antratsyt’ had a high fat content – 24.08–25.83%. The protein content in the green mass of promising lines was very low – up to 16%. The fat content was in the range of 2.1–5.3% with the maximum value in the lines No 3 and No 7 – 4.67–5.26%. The protein content in ‘Anakonda’ seeds and No 1 and No 9 lines was 36–37%, in standard varieties – at the level of 29.5–35.63%. A comparison of new non-pubescent lines with standard varieties and the most productive varieties ‘Diamant’ and ‘Adamos’, which are included in the Register of Plant Varieties of Ukraine and meet the requirements for efficient use in fodder production.Conclusions. Lack of pubescence in soybean plants is an extremely rare and atypical phenomenon. There are no such varieties in the state register of plant varieties of Ukraine. More than 50 non-pubescent lines exceed the indicators of economic suitability of national standards and modern varieties. Lines No 4, No 5, No 7, No 8, which had more than 15% protein in the green mass, should be involved in the selection process to create fodder varieties. The ‘Anakonda’ line has a nutritional value with a minimum content of linolenic acid in the oil (6.08%). Increased oleic acid content was observed in varieties ‘Adamos’ (35.01%), ‘Diamant’ (33.53%), ‘Ametyst’ (31.39%). | Мета. Створити новий вихідний матеріал сої без опушення, визначити його селекційну цінність для ефективного використання продуктів переробки в годівлі тварин, що забезпечить отримання високої продуктивності останніх. Важливими господарсько-цінними ознаками при цьому є кількісні та якісні показники насіння. Відсутність опушення рослин є унікальним.Методи. Польові, спеціальні, лабораторні та математично-статистичні. Результати. Мінімальний уміст жиру в насінні – 20,88% відзначено в неопушеного сорту ‘Кобра’, у ліній № 305 та № 22 – 23,73 і 25,02% відповідно. Високим умістом жиру характеризувалися сорти ‘Алмаз’ і ‘Антрацит’ – 24,08 і 25,83%. Уміст білка в зеленій масі перспективних ліній був дуже низьким – до 16%. Уміст жиру був у межах від 2,1 до 5,3% з максимальними значеннями в ліній № 3 і № 7 – 4,67 і 5,26% відповідно. Уміст білка в насінні ‘Анаконда’ та ліній № 1 і № 9 був на рівні 36–37%, у сортів-стандартів – 29,57–35,63%. Порівняно нові лінії без опушення із сортами-стандартами та найурожайнішими сортами ‘Алмаз’ і ‘Адамос’, які занесені до Державного реєстру сортів рослин України та відповідають вимогам ефективного використання в кормовиробництві.Висновки. Відсутність опушення в рослин сої – надзвичайно рідкісне й нетипове явище. У Держреєстрі такі сорти відсутні. Понад 50 неопушених ліній культури перевищують показники господарської придатності національних стандартів і сучасних сортів. У процесі створення нових сортів з підвищеним умістом жиру в насінні доцільно використовувати неопушені лінії № 305 (23,73%) і № 22 (25,02%). Для створення кормових сортів у селекційний процес слід залучати лінії № 4, № 5, № 7, № 8, які мали в зеленій масі понад 15% протеїну. Високою харчовою цінністю характеризується лінія ‘Анаконда’ з мінімальним умістом в олії ліноленової кислоти (6,08%). Підвищений уміст олеїнової кислоти відзначено в сортів ‘Адамос’ (35,01%), ‘Алмаз’ (33,53%), ‘Аметист’ (31,39%).

Purpose. To substantiate the features of the classification of morphobiological and economically valuable indicators of highbush blueberry varieties of Vaccinium corymbosum L. Methods. The studies were carried out during 2012–2019. Research methods: field (visual examination of the manifestation of morphological signs of vegetative and generative organs of blueberry plants), laboratory (determination of the content of vitamin C, total sugar, pectin, carotenes, anthocyanins, flavonoids, total acidity in berries), analytical, comparative, statistical (cluster analysis). Results. Over the years of research, varieties of highbush blueberries were characterized by a stable manifestation of homogeneous morphological traits and economically valuable performance indicators. In particular, the studied varieties are classified according to ripeness groups: very early: ‘Fiolent’; early: ‘Draper’, ‘Huron’, ‘Clockwork’, ‘Cargo’, ‘Laska’; medium: ‘Blue Ribbon’, ‘Top shelf’, ‘ZF08-070’, ‘Mavka’; late: ‘Liberti’, ‘Last Call’ and very late: ‘Aurora’, ‘Overtime’. It was determined that the quantitative morphological traits of highbush blueberry varieties that influenced the formation of plant productivity include such traits as growth vigor, leaf length, leaf width, inflorescences lengthwise, bunch density, fruit size. Economically valuable indicators of suitability of highbush blueberry varieties remained stable within the ripeness group. The highest yield (19.5 t/ha) was provided by the mid-season variety ‘Mavka’ of domestic selection. The yield of berries from the bush of this variety was also high and amounted to 7 kg. The studied performance indicators were low in the variety ‘Blue Ribbon’ – 10.2 t/ha and 2.4 kg, respectively. The minimum and maximum values of the manifestation of characteristics will serve to establish the limiting boundaries of its variation in the next modeling of economically valuable indicators of highbush blueberry varieties. Conclusions. Such morphobiological characteristics of highbush blueberry varieties, as plant growth vigor, leaf length, leaf width, inflorescences lengthwise, bunch density, fruit size are closely related to plant productivity, berry yield per bush, berry weight and yield. Therefore, they can be involved in the development and improvement of the model of suitability indicators of highbush blueberries for distribution in Ukraine.

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.

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.

Purpose. To determine the efficiency of growing soybean varieties ‘Ustia’, ‘Cordoba’, ‘Estafeta’ depending on the influence of microfertilizers and growth regulators. Methods. Field, laboratory. Results. The article presents the results of studying the efficiency of growing different varieties of soybeans. It was found that in the cultivar ‘Ustia’ the best values of assimilation of photosynthetically active radiation were obtained for the applications of Yara Vita Mono Molitrak in the budding phase (0.25 l/ha) with growth regulator Radostym, and Yara Vita Mono Molitrak in the budding phase (0.25 l/ha) + in the flowering phase (0.25 l/ha) with two studied growth regulators. Similar patterns of the utilization rate of photosynthetic radiation were obtained for the ‘Cordoba’ and ‘Estafeta’ varieties. According to the indicators of the energy balance, the complex use of micronutrient fertilizers and growth regulators in any case pays off with an increase in the yield, which means it is energetically expedient. The maximum coefficients of energy efficiency in the ‘Ustia’, ‘Cordoba’ and ‘Estafeta’ varieties were obtained with the introduction of micronutrient fertilizers Yara Vita Mono Molitrak in the budding phase (0.25 l/ha) + in the flowering phase (0.25 l/ha) and growth regulators Biosyl and Radostym. However, the use of growth regulators separately does not always provide an economic return on investment. In particular, in the variant without Yara Vita Mono Molitrak microfertilizer, the ‘Cordoba’ variety received 28 873 UAH/ha of net profit, while the introduction of growth regulators did not pay off, since there was no significant increase in the yield, and with the use of growth regulators Biosyl and Radostym net profit was within 28824–29179 UAH/ha. In general, the use of micronutrient fertilizer Yara Vita Mono Molitrak with growth regulators Radostim and Biosyl ensu­red guaranteed yield increase. Conclusions. When gro­wing ‘Ustia’, ‘Cordoba’ and ‘Estafeta’ varieties from an energy point of view, it is better to use Yara Vita Mono Molitrak microfertilizer in the budding phase (0.25 l/ha) with the growth regulator Radostym. Under these conditions, the obtained energy efficiency ratio was 3.24; 3.41 and 3.45, and the profit was 31503, 34072 and 34649 UAH/ha, respectively