[Genética clásica] [Mas ejercicios]
En una línea experimental de Arabidopsis thaliana, seis loci
independientes determinan presencia de tricomas foliares (A), pigmentación del
tallo (B), pigmentación floral (C), un marcador de morfología de las hojas (D),
un marcador de coloración (E) y un marcador de desarrollo vegetativo (F),
dominantes sobre sus respectivas condiciones recesivas. Dos plantas
heterocigotas para todos los caracteres se cruzan entre sí (AaBbCcDdEeFf ×
AaBbCcDdEeFf). Mediante factorización algebraica, determine la probabilidad de
obtener descendientes con los fenotipos dominantes de los primeros cuatro loci
y los fenotipos recesivos de los dos últimos (A_B_C_D_eeff).
Análisis
mendeliano
Tabla de la dominancia completa.
|
Carácter |
Rasgo |
Fenotipo |
Genotipo |
|
Tricomas foliares |
Presentes |
\(D_1\) |
\(AA\); \(Aa\) |
|
Ausentes |
\(r_1\) |
\(aa\) |
|
|
Pigmentación del tallo |
Presente |
\(D_2\) |
\(BB\); \(Bb\) |
|
Ausente |
\(r_2\) |
\(bb\) |
|
|
Pigmentación floral |
Presente |
\(D_3\) |
\(CC\); \(Cc\) |
|
Ausente |
\(r_3\) |
\(cc\) |
|
|
Morfología foliar |
Dominante |
\(D_4\) |
\(DD\); \(Dd\) |
|
Recesiva |
\(r_4\) |
\(dd\) |
|
|
Marcador
de coloración |
Presente |
\(D_5\) |
\(EE\); \(Ee\) |
|
Ausente |
\(r_5\) |
\(ee\) |
|
|
Desarrollo vegetativo |
Dominante |
\(D_6\) |
\(FF\); \(Ff\) |
|
Recesivo |
\(r_6\) |
\(ff\) |
Nota: D = dominante, r
= recesivo.
Usamos la tabla para traducir los rasgos y obtener los genotipos de P.
En este caso el enunciado nos da directamente los genotipos
\(AaBbCcDdEeFf \times AaBbCcDdEeFf\)
Aplicación de la ley de distribución independiente.
Podemos descomponer el cruce \(AaBbCcDdEeFf \times
AaBbCcDdEeFf\) como 6 monohíbridos. Posteriormente aplicamos uno de los 6 casos
del monohíbrido vistos en [Resolución algebraica de los seis cruzamientos
monohíbridos] con lo que obtenemos los fenotipos de F1 siguientes: \(3D_1+1r_1\),
\(3D_2+1r_2\), \(3D_3+1r_3\), \(3D_4+1r_4\), \(3D_5+1r_5\), \(3D_6+1r_6\).
|
\(i\) |
\(n_i\) |
\(P_i\) |
Porcentual % |
|
\(D_1\) |
3 |
0.75 |
75 |
|
\(r_1\) |
1 |
0.25 |
25 |
|
\(D_2\) |
3 |
0.75 |
75 |
|
\(r_2\) |
1 |
0.25 |
25 |
|
\(D_3\) |
3 |
0.75 |
75 |
|
\(r_3\) |
1 |
0.25 |
25 |
|
\(D_4\) |
3 |
0.75 |
75 |
|
\(r_4\) |
1 |
0.25 |
25 |
|
\(D_5\) |
3 |
0.75 |
75 |
|
\(r_5\) |
1 |
0.25 |
25 |
|
\(D_6\) |
3 |
0.75 |
75 |
|
\(r_6\) |
1 |
0.25 |
25 |
Rastreo
del fenotipo A_B_C_D_eeff
Usaremos el teorema de [Probabilidad de un fenotipo polihíbrido de distribución
independiente].
\[\boxed{p(F)=\prod_{f=1}^{L}p_f}\]
\[p(F)=0.75\times 0.75\times 0.75\times 0.75\times
0.25\times 0.25=\frac{81}{4096}\]
\[p(F)\approx 0.0198\approx 1.98\%\]
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