Ejercicios resueltos de rastreo de probabilidades mendelianas en polihíbridos de alto grado, García-García ejemplo 25

[Genética clásica] [Mas ejercicios]

En el guisante (Pisum sativum), seis loci independientes determinan semillas amarillas (A), semillas lisas (B), tallos largos (C), flores púrpuras (D), vainas verdes (E) y vainas infladas (F), dominantes sobre sus correspondientes caracteres recesivos. Una planta heterocigota para los seis caracteres se cruza con otra homocigota recesiva para el color de las semillas y la longitud del tallo, heterocigota para la superficie de las semillas y el color floral, homocigota dominante para el color de las vainas y homocigota recesiva para su forma (AaBbCcDdEeFf × aaBbccDdEEff). Mediante factorización algebraica, determine la probabilidad de obtener descendientes con semillas amarillas y lisas, tallos cortos, flores púrpuras, vainas verdes y constreñidas (A_B_ccD_E_ff), así como descendientes con semillas verdes y rugosas, tallos largos, flores blancas, vainas verdes e infladas (aabbC_ddE_F_).

Análisis mendeliano

Tabla de la dominancia completa.

Carácter	Rasgo	Fenotipo	Genotipo
Color de semilla	Amarillo	\(D_1\)	\(AA\); \(Aa\)
	Verde	\(r_1\)	\(aa\)
Textura de semilla	Lisa	\(D_2\)	\(BB\); \(Bb\)
	Rugosa	\(r_2\)	\(bb\)
Longitud del tallo	Largo	\(D_3\)	\(CC\); \(Cc\)
	Corto	\(r_3\)	\(cc\)
Color de la flor	Púrpura	\(D_4\)	\(DD\); \(Dd\)
	Blanca	\(r_4\)	\(dd\)
Color de la vaina	Verde	\(D_5\)	\(EE\); \(Ee\)
	Amarilla	\(r_5\)	\(ee\)
Forma de la vaina	Inflada	\(D_6\)	\(FF\); \(Ff\)
	Constreñida	\(r_6\)	\(ff\)

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: \(1D_1+1r_1\), \(3D_2+1r_2\), \(1D_3+1r_3\), \(3D_4+1r_4\), \(1D_5+0r_5\), \(1D_6+1r_6\).

\(i\)	\(n_i\)	\(P_i\)	Porcentual %
\(D_1\)	1	0.50	50
\(r_1\)	1	0.50	50
\(D_2\)	3	0.75	75
\(r_2\)	1	0.25	25
\(D_3\)	1	0.50	50
\(r_3\)	1	0.50	50
\(D_4\)	3	0.75	75
\(r_4\)	1	0.25	25
\(D_5\)	1	1.00	100
\(r_5\)	0	0.00	0
\(D_6\)	1	0.50	50
\(r_6\)	1	0.50	50

Rastreo del fenotipo A_B_ccD_E_ff

Usaremos el teorema de [Probabilidad de un fenotipo polihíbrido de distribución independiente].

\[\boxed{p(F)=\prod_{f=1}^{L}p_f}\]

\[p(F)=0.5\times 0.75\times 0.5\times 0.75\times 1\times 0.5=\frac{9}{128}\]

\[p(F)\approx 0.0703\approx 7.03\%\]

Rastreo del fenotipo aabbC_ddE_F_

Usaremos el teorema de [Probabilidad de un fenotipo polihíbrido de distribución independiente].

\[\boxed{p(F)=\prod_{f=1}^{L}p_f}\]

\[p(F)=0.5\times 0.25\times 0.5\times 0.25\times 1\times 0.5=\frac{1}{128}\]

\[p(F)\approx 0.0078\approx 0.78\%\]