Современные исследования в области агробиотехнологий все чаще опираются на методы автоматизированной фиксации и интерпретации морфофизиологических и спектральных характеристик растений – направление, известное как цифровое фенотипирование. Этот подход направлен на обнаружение устойчивых различий между генотипами, культивируемыми в неидентичных условиях среды. Ранее был предложен StatFaRmer – инструмент с открытым кодом, совершенствующийся в рамках настоящей работы для комплексного анализа временных фенотипических наборов данных, преимущественно ориентированный на изучение сельскохозяйственных культур, таких как соя (Glycine max). Разработанный инструмент реализует автоматизированные процедуры предобработки данных, включая синхронизацию временны’ х меток между образцами и устранение шумовых артефактов и выбросов. Эти функции особенно актуальны для многомесячных экспериментов, связанных с оценкой параметров роста, колебаний площади фотосинтетического аппарата или других биометрических показателей. Поддержка стандартизированных форматов данных (XLSX, CSV) обеспечивает совместимость с распространенными системами фенотипирования, упрощая кроссплатформенную интеграцию. Таким образом, инструмент может поддерживать интеграцию с популярными HTPP-платформами (например, Traitmill, HyperAIxpert, Plant Accelerator), что позволяет использовать данные, полученные из различных источников, в едином аналитическом конвейере. Для экспериментов с соей StatFaRmer предоставляет настраиваемый дисперсионный анализ (ANOVA) с визуализацией диагностических параметров (нормальность распределения, гомогенность дисперсий) и оценкой значимости эффектов между пользовательскими группами. Пример применения включает сравнение параметров роста 20 сортов сои в условиях контролируемого стресса: инструмент автоматически агрегировал данные с неравномерной частотой измерений (от 1 часа до 3  суток), идентифицировал аномалии в динамике удлинения гипокотиля и рассчитал статистическую значимость различий между группами (p < 0.01). Инструмент протестирован на масштабных наборах данных (более 2000 измерений на эксперимент). StatFaRmer реализован в виде веб-приложения на платформе Shiny с пошаговыми инструкциями для установки и запуска в ОС Windows и Linux. Все этапы обработки – от первичных данных до итоговых графиков – документируются, что обеспечивает прозрачность анализа и соответствие требованиям воспроизводимости исследований. Таким образом, StatFaRmer предлагает специализированное решение для статистической верификации гипотез в цифровом фенотипировании сои, сокращая время на подготовку данных и минимизируя риски ошибок при работе с нестационарными временными рядами.