Қазақстан жыл сайын май бұршақ егіс көлемін ұлғайтып отырады, бірақ климаттық жағдайға бейімделген сорттардың аздығынан солтүстік жəне шығыс аймақтарда оны өсіру қиын. Жаңа ультра ерте жəне ерте май бұршақ сорттарын жасау үшін ата-аналық формаларды таңдаудың дəстүрлі əдістері айтарлықтай уақыт пен ресурстық шығындарды талап етеді, сондықтан қазіргі заманғы селекциялық технологиялар будандастырудың дəлдігі мен тиімділігін арттыруға бағытталған. Ауыл шаруашылығын интенсификациялау жағдайында жəне май бұршақ сорттарын нақты агроэкологиялық жағдайларға бейімдеу қажеттілігі жағдайында кластерлік талдау сорттық материалды бағалау мен таңдаудың тиімді құралы ретінде өзін дəлелдеді. Оны қолдану зерттелген май бұршақ үлгілерін экономикалық құнды белгілері бойынша құрылымдауға ғана емес, сонымен қатар кейіннен селекциялық жұмыстарда пайдалану үшін ең, перспективалы нысандарды анықтауға мүмкіндік берді. Мақалада Statistica v.13 бағдарламасы арқылы Ward əдісі бойынша кластерлік талдауды пайдалана отырып, жоғары өнімділік жəне ерте пісетін, жоғары биохимиялық көрсеткіштер бойынша селекцияда сұрыптау мөлшері мен донорларды таңдау критерийлерін анықтау мақсатында негізгі экономикалық құнды белгілері бар əртүрлі экологиялық-географиялық шығу тегі 102 коллекциялық май бұршақ үлгілерін зерттеу нəтижелері берілген. Селекциялық процестің тиімділігін арттыру Қазақстанның солтүстік жəне шығыс аймақтарының жағдайына бейімделген жаңа сорттарды құруды жеделдету мақсатында экономикалық құнды белгілерді жүйелеу үшін 102 коллекциялық май бұршақ үлгілеріне кластерлік талдау жүргізу жəне генетикалық перспективалы ата-аналық нысандарын анықтау. Зерттеу Вард əдісі бойынша иерархиялық кластерлеу əдісін қолдану арқылы жүргізілді. Статистикалық өңдеу Statistica v.13-те жүргізілді. Кластерлік талдауды қолдану арқылы 102 коллекциялық май бұршақ үлгісін зерттеу нəтижесінде экономикалық құнды белгілердің жиынтығы бойынша ерекшеленетін бес кластер анықталды. Бірінші кластерден төрт үлгі тұқымдары жоғары өнімділік пен ақуыз сұрыптауы жоғары донарлары анықталды. Екінші кластерден ерте пісетін алты үлгі жəне бес үлгі тұқымдардағы ақуыз сұрыптауы жоғары донарлар белгілі болды. Үшінші кластерден төрт ерте пісетін үлгі, өнімділігі бойынша үш үлгі, ақуыз сұрыптауы бойынша бес, май сұрыптауы бойынша үш үлгі. Төртінші кластерден үш үлгі өнімділік деңгейі бойынша, екеуі 1000 тұқым салмағы бойынша, екеуі ақуыздық құрамы бойынша жəне төртеуі төменгі бұршақтардың қосылу биіктігі бойынша анықталды. Бесінші кластерде шығымдылығы бойынша жеті май бұршақ үлгісі жəне үш төменгі бұршақтардың бекітілу биіктігі анақталды. Кластерлік талдау селекциялық процесті цифрландыру құралы ретінде өзінің тиімділігін дəлелдеді, бұл май бұршақтың бейімделген сорттарын жедел құруға жəне Қазақстанда оны өсіру алаңын кеңейтуге ықпал етеді.