Realizando o cruzamento entre um indivíduo com genótipo Bb com outro bb. Podemos observar entre os descentes os seguintes genótipos encontrados em seus descontentes. a) 2/4 Bb : 2/4 Bb c) 1/ 4 bb : 2/4 Bb : 1/4 BB c) 3/4 bb : 1/4 Bb d) 2/4 : Bb ; 2/4 bb
Soluções para a tarefa
Resposta:
O quadro de Punnett é uma ferramenta valiosa, mas não é ideal para todos os problemas genéticos. Por exemplo, suponha que te peçam para calcular a frequência da classe recessiva, não para um cruzamento Aa x Aa, não para um cruzamento AaBb x AaBb, mas para um cruzamento AaBbCcDdEe x AaBbCcDdEe. Se você quisesse resolver essa questão usando o quadro de Punnett, você poderia – mas você precisaria completá-lo com 102410241024 caixas. Provavelmente, algo que você não queira fazer durante uma prova ou qualquer outro momento, se puder evitar!
O problema acima, envolvendo cinco genes, se torna menos intimidante quando você percebe que o quadro de Punnett é apenas uma forma visual de representar cálculos probabilísticos. Apesar de ser uma ótima ferramenta quando você está trabalhando com um ou dois genes, pode se tornar lenta e trabalhosa à medida que o número aumenta. Em algum momento, se torna mais rápido (e com menos tendência ao erro) simplesmente fazer o cálculo probabilístico, sem a representação visual do quadro de Punnett. Em todos os casos, os cálculos e o quadrado fornecem a mesma informação, mas ao ter ambas as ferramentas, você estará preparado para lidar com um número maior de problemas de uma forma mais eficiente.
Neste artigo, vamos rever alguns fundamentos da probabilidade, inclusive como calcular a probabilidade de dois eventos independentes ocorrerem (evento X e evento Y) ou a probabilidade de ocorrer um de dois eventos mutuamente excludentes (evento X ou evento Y). Depois, vamos ver como esses cálculos podem ser aplicados a problemas genéticos, e mais especificamente, como podem ajudá-lo a resolver seus problemas envolvendo números relativamente grandes de genes.
Solução do problema do cruzamento dos cinco genes
Fundamentos da probabilidade
Probabilidades são medidas matemáticas de possibilidades. Em outras palavras, são uma forma de quantificar (dar um valor numérico específico) o quão provável é um acontecimento. A probabilidade de 111 para um evento significa que é garantido que ele vai ocorrer, enquanto a probabilidade de 000, significa que seguramente não vai ocorrer. Um exemplo simples é ter 50% ou 1/21/21, slash, 2 das chances de tirar coroa quando você joga uma moeda, como Sal explica neste vídeo introdução a probabilidade.
As probabilidades podem ser empíricas, ou seja, calculadas a partir de observações do mundo real, ou teóricas, ou seja, estimadas usando um conjunto de regras ou pressupostos.
A probabilidade empírica de um evento é calculada contando-se o número de vezes que o evento ocorreu e dividindo esse valor pelo número total de vezes que o evento poderia ter ocorrido. Por exemplo, se o evento que você está buscando fosse o de uma ervilha com semente rugosa e você a viu 1{.}8501.8501, point, 850 vezes de um total de 7{.}3247.3247, point, 324 sementes examinadas, a probabilidade empírica de se ter uma ervilha de semente rugosa seria de 1{.}850/7{.}324 = 0{,}2531.850/7.324=0,2531, point, 850, slash, 7, point, 324, equals, 0, comma, 253, ou muito perto de 111 em 444 sementes.
A probabilidade teórica de um evento, por sua vez, é calculada com base em informações sobre as regras e circunstâncias que produzem o evento. Esse tipo de probabilidade reflete o número de vezes que espera-se que um evento ocorra em relação ao número de vezes que ele poderia ocorrer. Por exemplo, se você tivesse uma planta de ervilha heterozigota para o gene da forma da semente (Rr) e a deixasse realizar autofecundação, você poderia usar as regras da probabilidade e seu conhecimento de genética para prever que 111 de cada 444 descendentes teria dois genes recessivos (rr) e seria rugosa, correspondendo a 0{,}250,250, comma, 25 (1/41/41, slash, 4) de probabilidade. Vamos discutir mais sobre como aplicar as regras da probabilidade neste caso.
Em geral, quanto maior for o número de dados usados para calcular uma probabilidade empírica, tais como formas de sementes individuais de ervilha, tanto mais próximo da probabilidade teórica esse número vai chegar.