Для ускорения селекционного процесса были проведены исследования по поиску морфологических, биохимических и микробиологических маркеров устойчивости малины к Botrytis cinerea Pers. Объектами исследований являлись листья сортов и форм, различных по устойчивости к серой гнили. С помощью световой микроскопии установили, что на абаксиальной стороне листа устойчивых сортов имеются множественные трихомы (волоски), которые размещены не только по жилкам, но и в межжилковом пространстве, а также находятся часто расположенные мелкие железки желтого цвета. На абаксиальной стороне листа восприимчивых сортов редкие трихомы располагаются по центральной жилке листа, железок не наблюдается. Методом электронной микроскопии показано, что адаксиальная сторона устойчивых сортов настолько густо покрыта переплетающимися волосками разной длины, что кутикула не просматривается. У восприимчивых сортов волоски реже, можно увидеть кутикулу. Проведенный корреляционный анализ содержания в листьях минеральных веществ и степени поражения сортов малины Botrytis cinerea выявил среднюю и слабую зависимости между этими показателями, что не позволяет использовать их в качестве надежных маркеров устойчивости к серой гнили плодов. В результате анализа метаболомного профиля установлено, что устойчивые сорта в составе эпикутикулярного слоя листьев содержат повышенное количество (в 1,5-23,6 раза) соединений, обладающих антимикробным (фунгицидным) действием: лигноцериновая, декановая, пеларгоновая кислоты; этилгаллат, арабинофураноза, 1-бутанамин, которые можно считать биохимическими маркерами устойчивости к B. cinereа и использовать для ранней диагностики сеянцев. Из листьев устойчивого сорта ‘Жар-Птица’ и отборной формы № 11-165-10 выделены штаммы культивируемых форм ЭБ с установленной антифунгальной активностью по отношению к Botrýtis cinérea.

В работе приведены результаты фенологических наблюдений за сроками начала цветения мужских и женских соцветий, а также результаты оценки по комплексу признаков качество плодов 26 перспективных селекционных форм, отобранных ранее по признакам адаптивности и продуктивности из генофонда гибридных форм ФГБНУ СКФНЦСВВ. Фенологические наблюдения показали, что период цветения женских и мужских соцветий в 2022-2024 гг. приходился на разные даты, а также был разной продолжительности. Начало цветения женских соцветий (в среднем за три года) датировалось 18 апреля, средняя продолжительность цветения – 11 дней. Начало цветения мужских соцветий (в среднем за три года) датировалось 11 апреля, средняя продолжительность цветения – 8 дней. При оценке типа цветения установлено, что 12 образцов имели протандричный тип, 8 образцов – протогиничный, 6 образцов характеризовались гомогамным типом с протогинией, наблюдаемой в отдельные годы. Выявленные сроки и тип цветения позволили выделить наиболее перспективные образцы-опылители, а также установить формы с поздним сроком цветения женских соцветий, что является ценным признаком для селекции. Проведенная оценка качественных характеристик плодов показала, что формы 17-2-14, 17-2-16, 17-2-20, 17-3-8 обладают комплексом ценных признаков (высокий процент выхода ядра, извлекаемость целиком или половинками, светлый цвет ядра), а также имеют тонкую/среднюю скорлупу. Форма 17-3-8 наряду с комплексом хозяйственно-ценных характеристик плодов имеет поздние сроки цветения женских соцветий, что представляет большой интерес для дальнейшего ее рассмотрения в качестве сорта. Кроме того, для использования в селекции рекомендованы следующие комбинации родительских форм: образцы с гомогамным типом цветения (17-1-14, 17-18, 17-2-25, ‘Водник’, ‘Тимур’) и поздним типом цветения женских соцветий (‘Новинка’, ‘Казачий’, Г-1-37), у которых низкий выход или темный цвет ядра, для скрещивания с формами 17-2-16, 17-2-20 и 17-3-8 (высокий процент выхода ядра и его извлекаемость, светлое ядро). Это позволит получить селекционный материал для отбора форм с комплексом указанных характеристик.

В работе приведены данные, характеризующие биохимические и сенсорные свойства сока, полученного из сортов вишни (‘Гречанка’, ‘Конфитюр’, ‘Купина’, ‘Шпанка Брянская’, ‘Uifehertoi Furtosh’ и ‘Тургеневка’ (контроль)), включенных в биоресурсную коллекцию Всероссийского научно-исследовательского института селекции плодовых культур, расположенную на территории Орловской области. С помощью ранее разработанных словарей-дескрипторов предложена сенсорная панель для органолептической оценки вишневого сока и проанализирован ряд биохимических показателей, характеризующих его вкусовые качества. С целью экспресс-оценки органолептических качеств вишневого сока представлена градация показателей цвета, вкуса, аромата для каждого сенсорного уровня на основе отобранных по 5-балльной шкале дескрипторов. По данным сенсорного анализа, сок всех изучаемых сортов был типичным для вишни насыщенного рубиново-красного цвета. Исключение составил сок сорта ‘Шпанка Брянская’, характеризующийся светло-красным цветом и наличием буроватых тонов. Сенсорный анализ соков выявил значительные различия во вкусе и аромате по сравнению с внешним видом. Наиболее гармоничный вкус сока (более сладкий, без резкой кислоты) отмечен у сортов ‘Конфитюр’ и ‘Купина’. Сок сорта ‘Uifehertoi Furtosh’ отличался самым кислым и терпким вкусом, сок сорта ‘Гречанка’ – пустым. Наиболее ароматными были соки сортов ‘Тургеневка’ и ‘Uifehertoi Furtosh’. Физикохимические характеристики соков всех сортов соответствовали требованиям ТР ТС 023/2011. Наибольшее содержание растворимых сухих веществ (РСВ) отмечено в соке сортов ‘Конфитюр’ и ‘Гречанка’, Р-активных веществ – в соке сорта ‘Конфитюр’, пониженным содержанием титруемых кислот характеризовался сок сортов ‘Конфитюр’ и ‘Купина’. Самое высокое значение сахарокислотного индекса (СКИ) среди изучаемых сортов имел сок сорта ‘Конфитюр’, также он выделился и по содержанию антоцианов. Установлена связь (корреляция) между сенсорными и биохимическими показателями сока: наибольшее влияние на вкус оказывали содержание РСВ, титруемых кислот и антоцианов. Эти данные позволяют проектировать продукт с заданными параметрами и прогнозировать его качество.

Виноград относится к засухоустойчивым культурам. Однако дефицит воды, с одной стороны, оказывает негативное воздействие на рост, развитие, долговечность и устойчивость винограда к болезням и низким температурам, но, с другой стороны, необходим для получения качественного урожая. Высокие температуры могут негативно сказываться на качественных показателях урожая. Степень того или иного направления влияния абиотических факторов на продуктивность винограда определяется его устойчивостью. Реакции растений в целом на воздействие дефицита воды и температурные колебания достаточно консервативны, однако влияние генотипа на метаболические перестройки, которые обеспечивают функционирование растений в неоптимальных условиях, велико. Детальное понимание ключевых факторов, определяющих реакции винограда на внешние воздействия, позволит эффективно делать выбор в сторону той или иной стратегии возделывания культуры, подбора сорта или размещения в подходящих агроэкологических условиях. Целью работы являлось изучение ведущего фактора в метаболических изменениях винограда в стрессовых условиях засухи и высокой температуры. Исследования проведены в контролируемых условиях. Изучено влияние моделируемой засухи, высокой температуры и их комбинации на физиологические реакции сортов винограда ‘Каберне-Совиньон’, ‘Кутузовский’, ‘Морозко’. Ведущим фактором в метаболических изменениях винограда являлся сорт и воздействие температуры. Засуха оказывала влияние на наименьшее количество физиологобиохимических параметров, что может быть связано с достаточно высокой засухоустойчивостью культуры. Невысокий уровень повреждения клеток (изменения относительно контроля составляли около 5 %), пигментного аппарата (индекс стабильности хлорофилла более 90 %), относительно низкое содержание МДА (31 и 33 мкмоль/г сырой массы) позволяет характеризовать сорт ‘Кутузовский’ как более устойчивый в сравнении с ‘Морозко’ и ‘Каберне-Совиньон’. Адаптивные процессы обеспечивались адаптивной деградацией крахмала и увеличением содержания растворимых углеводов, высокой пероксидазной активностью и повышением содержания фенольных соединений. Комбинированное действие засухи и высокой температуры приводило к ингибированию пероксидазной активности, снижению расщепления крахмала, увеличению интенсивности окислительных процессов и повреждению тканей винограда.

Голубика высокорослая является одной из наиболее распространенных ягодных культур. Присутствие полифенольных соединений, особенно антоцианинов и проантоцианидинов, обуславливает высокую пищевую ценность плодов голубики, а также потенциальную пользу для здоровья человека. В большом количестве исследований показано, что регулярное потребление плодов этой культуры способно снизить риск развития и прогрессирования целого ряда заболеваний, вызванных воспалением и окислительным стрессом, а также положительно влиять на состав микробиома кишечника. Целью работы являлось изучение содержания и состава основных групп полифенольных соединений, органических кислот и сахаров в свежих плодах 7 сортов голубики (‘Ковилл’, ‘Эллиотт’, ‘Блюрей’, ‘Блюголд’, ‘Голдтраубе 71’, ‘Спартан’, ‘Ранкокас’). Плоды собирались с растений, выращенных на экспериментальной площадке сортоиспытания ФНЦ им. И. В. Мичурина, и исследовались современными методами анализа (спектрофотометрия, ВЭЖХ с фото-, рефракто- и масс-спектрометрическим детектированием). Детально изучены содержание и профиль антоцианинов, проантоцианидинов, катехинов, флавонолов, гидроксикоричных кислот, органических кислот и сахаров, определены основные специфические хемотаксономические особенности в сортовом разрезе. На основе результатов работы определены сорта с наибольшим содержанием антоцианинов и проантоцианидинов. Показана перспективность использования изученных сортов в качестве сырья для повышения пищевой ценности рационов питания.

В статье представлены результаты разработки модели сверточной нейронной сети для распознавания и классификации болезней на изображениях листьев и плодов яблони. В ходе исследований применялся метод трансферного обучения модели YOLOv10-X (You Only Look Once, версия 10, Extra-large), предварительно обученной на общедоступном наборе данных COCO (Common Objects in Context), который включает более 200000 изображений и миллионы аннотированных объектов. Набор обучающих данных (изображений) собран в научно-производственном отделе ФГБНУ ФНЦ Садоводства. Искусственное увеличение объема обучающей выборки с помощью таких методов, как поворот изображений, добавление шумов и изменение оттенков, увеличило набор используемых данных до 2200 изображений. Для оценки качества модели использовались метрики Precision (точность) и Recall (полнота), а также метрика mean Average Precision (mAP). Исследования показали, что модель распознает поражения листьев паршой («scab»), мучнистой росой («powdery_mildew»), ржавчиной («rust») и различными видами пятнистостей («spot»), показывая среднюю точность (mAP) 0,6. Наиболее сложным для распознавания оказался класс «spot» (пятнистость) (mAP50=0,411; Recall=0,324), в то время как класс «rust» показал наименьшую сложность (mAP=0,868; Recall=0,803). В результате проведенных исследований оптимизированы параметры модели, включая порог уверенности (0,48), скорость обучения (learningrate) – 0,01, количество эпох – 313 и размер мини-пакета (batchsize) – 8. Проведенное тестирование роботизированной платформы с RGB-камерами показало, что автоматический сбор данных с высокой частотой позволит проводить мониторинг в реальном времени и эффективно отслеживать динамику признаков поражений.