This study was primarily conducted to investigate the potential use of pumpkin seed oil in biodiesel production. Initially, the fatty acid composition of oils extracted from discarded pumpkin seeds was determined. Then, biodiesel produced from discarded pumpkin seed oil was tested in an engine test setup. The performance and emission values of a four-cylinder diesel engine fueled with diesel (D100), biodiesel (PB100), and blended fuels (PB2D98, PB5D95, and PB20D80) were determined. Furthermore, three distinctive machine learning algorithms (artificial neural networks, XGBoost, and random forest) were employed to model engine performance and emission parameters. Models were generated based on the data from the PB100, PB2D98, and PB5D95 fuels, and model performance was assessed through the R², RMSE, and MAPE metrics. The highest torque value (333.15 Nm) was obtained from 1200 rpm of D100 fuel. PB2D98 (2% biodiesel–98% diesel) had the lowest specific fuel consumption (194.33 g HPh⁻¹) at 1600 rpm. The highest BTE (break thermal efficiency) value (30.92%) was obtained from diesel fuel at 1400 rpm. Regarding the blended fuels, PB2D98 exhibited the most fuel-efficient performance. Overall, in terms of engine performance and emission values, PB2M98 showed the closest results to diesel fuel. A comparison of machine learning algorithms revealed that artificial neural networks (ANNs) generally performed the best. However, the XGBoost algorithm proved to be more successful than other algorithms at predicting the performance and emissions of PB20D80 fuel. The present findings demonstrated that the XGBoost algorithm could be a more reliable option for predicting engine performance and emissions, especially for data-deficient fuels such as PB20D80.

Environmental factors such as drought, resulting from global climate change, have increasingly limited productivity in melon cultivation in recent years. Turkiye's geographical location and rich genetic diversity make it highly probable that drought-tolerant genetic material exists within this diversity. In this study, 192 melon genotypes were used, sourced from the cucurbit genetic resource collection of the Department of Horticulture at Çukurova University, which includes materials from various regions of Turkiye and around the world. In the pre-screening screening phase conducted in the first year of the research, 192 genotypes were grown under drought stress conditions created using 5% PEG 6000 for two months. Parameters such as stem length, stem dry weight, root dry weight, number of leaf, and a 0-5 scale were evaluated in the green parts and roots of the plants. A general decrease was observed in all parameters except root dry weight, where a 3% increase was noted in the average of the genotypes. In the special screening phase of the study, 15 genotypes selected based on the initial screening results were subjected to a second stress test under hydroponic conditions in a climate-controlled plant growth chamber using 8% PEG 6000, parameters such as visual scale evaluation (0-5), stem fresh and dry weight, root fresh and dry weight, stem and root length, number of leaf, leaf relative water content, relative water content, and electrolyte leakage were examined. All parameters showed varying degrees of reduction in the drought-stressed genotypes compared to the control groups, except for percentage change values. An increase in electrolyte leakage was observed compared to the control. As a result of the two different screenings, the drought tolerance levels of the melon genotypes were determined. Genotype Kav-248 was identified as the most drought-tolerant, while Kav-20 was found to be the most sensitive.

Bu araştırma, Van Gölü Havzası’ndan selekte edilen ve Fusarium oxysporum f.sp. melonis’in 1 noluırkına (Fom) dayanıklılık düzeyleri belirlenmiş bazı yerel kavun genotiplerinde Arbüsküler Mikorizal Fungus(AMF) uygulamalarının Fom’un 1 nolu ırkına dayanıklılık düzeylerindeki değişimleri ortaya koymak amacıylayürütülmüştür. Selçuk Üniversitesi Ziraat Fakültesi seraları ve laboratuvarlarında yürütülen bu araştırmada, bitkimateryali olarak 65 MUR 01, 65 ERD 06, 65 EDR 03, 13 TAT 01, 65 MER 06 ve 65 EDR 02 kavun genotipleri,mikorizal fungus olarak Glomus intraradices (G. intraradices) ve Gigaspora margarita (G. margarita) türlerikullanılmıştır. Denemede 1:2:2 oranında dere kumu, bahçe toprağı ve çiftlik gübresinden oluşan yetiştirme ortamıkullanılmıştır. Deneme boyunca doğal olarak ortaya çıkabilecek mikorizal bağımlılık ve farklı toprak kaynaklıhastalık etmenlerinden sakınmak için yetiştirme ortamı sterilize edilmiş ve sulamalarda saf su kullanılmıştır.Üç tekerrürlü olarak yürütülen araştırmada, her parselde 250 ml hacimli 15 saksı ve her saksıda bir bitkibulundurulmuştur. Tohum ekiminden 40 gün sonra deneme sonlandırılmış, her parselden 5 bitki fusarium testi içinlaboratuvara alınmış ve 30 gün süre ile gözlem altında tutulmuşlardır. Kontrol grubu parsellerde değişik oranlardaduyarlılık gösteren 65 MUR 01, 65 EDR 03, 13 TAT 01 ve 65 MER 06 genotiplerinin Fom 1 inokulasyonu yapılmışG. intraradices uygulamasında, hastalıktan hiç etkilenmedikleri görülmüştür. G. margarita’da ise 65 MUR 01, 65ERD 06 ve 13 TAT 01 nolu genotiplerde yapılan testleme sonucu hastalık belirtisi gözlenmemiştir. Genel olarak G.intraradices mikoriza türü Fom’un 1 nolu ırkına dayanıklılık seviyesinin artmasında en iyi etkiye sahip olmuştur.

Bu çalışmada, iki farklı kabak genotipinin (C-26 ve C-27) kuraklık stresi koşullarında kök büyüme parametreleri ve bazı besin elementi konsantrasyonları üzerindeki etkileri değerlendirilmiştir. Araştırma beş tekerrürlü olarak gerçekleştirilmiştir. Her iki genotip de kuraklık stresinden olumsuz etkilenmiştir. Ancak C-26 genotipinin kök büyüme oranlarında C-27'ye göre daha belirgin bir (48%) düşüş gösterdiği tespit edilmiştir. Ancak, C-26 genotipinde kök yaş ve kuru ağırlıklarında artış olurken, C-27 genotipinde kontrole göre düşüşler olmuştur. Kuraklık stresi ile C-26 genotipinde Ca, Mg ve Na içeriklerinde önemli bir azalma olduğu görülmüştür. K miktarında, C-27 genotipi, C-26'ya göre daha fazla bir düşüş göstermiştir. Kabak gibi ekonomik potansiyele sahip bitkilerde kuraklık koşullarında bitki besin elementlerinin içerikleri hakkında bilgi sahibi olunması, bu koşullar altında bitkilerin büyüme ve gelişmesini kontrol etmeye yardımcı olabilir.