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miércoles, 28 de octubre de 2026

Contrastación mendeliana por gráfica y error relativo en dihíbridos. Ejemplo 9

[Genética clásica] [Mas ejercicios]

En la mosca de la fruta (Drosophila melanogaster), las alas normales dominan sobre las vestigiales y los ojos rojos normales sobre los sepia. Dos moscas dobles heterocigotas (AaBb × AaBb) producen 960 descendientes: 556 con alas normales y ojos rojos, 175 con alas normales y ojos sepia, 167 con alas vestigiales y ojos rojos, y 62 con alas vestigiales y ojos sepia. La hipótesis propone una proporción fenotípica de 9:3:3:1. Calcule las frecuencias teóricas, construya una gráfica de barras discretas, calcule el error relativo promedio y evalúe si las diferencias observadas sugieren una concordancia descriptiva con la hipótesis mendeliana.

Estandarización de cantidades.

Calculamos las probabilidades de los fenotipos usando el [Teorema de la probabilidad],

\[\boxed{P_i=\frac{n_i}{n}}\]

donde la cantidad total \(n\) es la suma de los coeficientes.

\[n=9+3+3+1=16\]

Y las probabilidades con la [Equivalencias entre números decimales y fracciones racionales]

\[ P_{D_1D_2}=\frac{9}{16}=0.5625=56.25\%\]

\[ P_{D_1r_2}=\frac{3}{16}=0.1875=18.75\%\]

\[ P_{r_1D_2}=\frac{3}{16}=0.1875=18.75\%\]

\[ P_{r_1r_2}=\frac{1}{16}=0.0625=6.25\%\]

Usaremos el Teorema [Estandarización de las frecuencias teóricas según el tamaño de la muestra]

\[ n_{oi}=p_i \cdot n_o\]

Calculamos el tamaño de la muestra.

\[n_o=960\]

Y reemplazamos.

\[ n(D_1D_2)_{o}=\frac{9}{16} \times 960 = 540\]

\[ n(D_1r_2)_{o}=\frac{3}{16} \times 960 = 180\]

\[ n(r_1D_2)_{o}=\frac{3}{16} \times 960 = 180\]

\[ n(r_1r_2)_{o}=\frac{1}{16} \times 960 = 60\]

Graficamos

Tabulamos los datos anteriores.

 

\(n_{ei}\)

\(n_{oi}\)

\(D_1D_2\)

556

540

\(D_1r_2\)

175

180

\(r_1D_2\)

167

180

\(r_1r_2\)

62

60

Nota: \(n_{ei}\) es el número de entidades experimentales, y \(n_{oi}\) el número de entidades estandarizado o esperado según el tamaño de la muestra.

Error relativo promedio

Usaremos el teorema del [Error relativo promedio].

\[ \boxed{\varepsilon_{avg}=\frac{1}{k}\cdot \sum_{i=1}^{k} \left|1-\frac{n_{ei}}{n_{oi}} \right| }\]

Dado que la fórmula es compleja, la descompondremos en.

\[f=n_{ei} /n_{oi}\]

Cociente de cantidades experimental sobre estandarizado.

\[\varepsilon_{i}=|1-f|\]

Error relativo por categoría

\[\varepsilon_{avg}=\frac{\sum_{i=1}^{k}\varepsilon_{i}}{k}\]

Error relativo por promedio

Calculamos con una tabla de datos, tendiendo en cuenta que hay cuatro categorías k = 4.

(i)

\(n_{ei}\)

\(n_{oi}\)

\(f\)

\(\varepsilon_{i}\)

\(D_1D_2\)

556

540

1.030

0.0296

\(D_1r_2\)

175

180

0.972

0.0278

\(r_1D_2\)

167

180

0.928

0.0722

\(r_1r_2\)

62

60

1.033

0.0333

\( \varepsilon_{avg}\)

0.0407

Forma porcentual

4.07 %

Nota: \(n_{ei}\) es la cantidad experimental; \(n_{oi}\) es la cantidad teórica estandarizada al tamaño de la muestra; (i) categorías, fenotípicas dadas en la tabla inicial del procedimiento como \(D_1D_2\) para doble dominante.

Conclusiones

Los resultados muestran una concordancia descriptiva entre las frecuencias experimentales y las frecuencias teóricas previstas por la hipótesis de segregación independiente, cuya proporción fenotípica es de 9:3:3:1.

En la gráfica de barras discretas observamos columnas experimentales y esperadas de alturas semejantes. Además, el error relativo promedio del 4.07 % indica diferencias relativamente pequeñas. Este resultado es descriptivo y no constituye una prueba de hipótesis.

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