Università di Bari Seconda legge di Mendel Prof. Mario Ventura Capitolo 2 Università di Bari semi rotondi semi grinzosi X P P ? F1 SOLO SEMI LISCI F2 F2 AUTOIMPOLLINAZIONE Prof. Mario Ventura SULLA STESSA PIANTA SI ORIGINA LA F2! Università di Bari I ncro c io par e nt a le Fen ot ipi Car tt e rist ic he Linea pura Risultati di un incrocio diibrido lis cio e g ia llo A, B SI x rugoso e ver d e a, b SI F1 Fen ot ipi Cara t t er is t ic he lis c io e g ia llo A, B autoimpollinazione F1 F1 Prof. Mario Ventura Cara t t er is t ic h e lis cio e g ia llo rugoso e g ia llo lis cio e ve r de rugoso e ver d e TOTALE N umero 315 101 108 34 556 ~9 ~3 ~3 1 Università di Bari Domanda: che caratteristiche hanno le piante della F2? Analisi dei dati sperimentali: autoimpollinazione della F2 Classe 1 (315): liscio e giallo F3 numero semi/piante 38 65 60 138 Carattere F3 liscio e gial l o liscio, giallo oppure verde liscio oppure rugoso, giallo liscio o rugoso, verde o giall o F3 A,B A,B oppure b A oppure a, B A oppure a, B oppure b Non tutti i 315 semi riescono a dare una progenie! Prof. Mario Ventura Università di Bari Domanda: che caratteristiche hanno le piante della F2? Analisi dei dati sperimentali: autoimpollinazione della F2 Classe 2 (101): rugoso e giallo F3 Numero semi/piante 28 68 Prof. Mario Ventura Caratteristiche F3 Rugoso e giallo Rugoso e verde o giallo F3 a, B a, B oppure b Università di Bari Domanda: che caratteristiche hanno le piante della F2? Analisi dei dati sperimentali: autoimpollinazione della F2 Classe 3 (108): liscio e verde F3 Numero semi/piante 35 67 Prof. Mario Ventura Caratteristiche F3 liscio e verde liscio o rugoso, verde F3 A, b A oppure a, b Università di Bari Domanda: che caratteristiche hanno le piante della F2? Analisi dei dati sperimentali: autoimpollinazione della F2 Classe 4 (34): verde e rugoso F3 Numero semi/piante 30 Prof. Mario Ventura Caratteristiche F3 Rugoso, verde F3 a, b Università di Bari mettendo tutti i dati assieme ... F3 Numero semi/piant e 1 2 2 4 1 2 1 2 1 38 65 60 138 Caratteristiche F 3 liscio e gial l o liscio, giallo oppure verde F3 A, B A, B oppure b liscio oppure rugoso, verde A oppure a, B liscio o rugoso, verde o giall o A oppure a, B oppure b 28 rugoso e giall o a, B 68 35 rugoso e verde o giallo liscio e verde a, B oppure b A, b 67 liscio o rugoso, verde A oppure a, b 30 rugoso, verde a, b Prof. Mario Ventura AB ABb AaB AaBb aB aBb Ab Aab ab Università di Bari Interpretazione Mendel scoprì che i genotipi e le loro frequenze possono essere determinati mediante la seguente espressione matematica (A + 2Aa + a) (B + 2Bb + b) = AB + ABb + Ab + AaB + AaBb + Aab + aB + aBb + ab 1 2 1 2 4 2 1 2 1 38 65 35 60 138 67 28 68 30 Questa osservazione ci dice che tutti i caratteri possono combinarsi liberamente fra di loro, cioè sono distribuiti in modo indipendente nelle cellule germinali producendo 9 differenti genotipi nella progenie. Prof. Mario Ventura Università di Bari Combinazione casuale dei gameti a formare nella progenie il rapporto fenotipico 9:3:3:1 x AaBb AB 1/4 Ab 1/4 ab 1/4 AABB 1/16 AABb 1/16 AaBb 1/16 AaBB 1/16 Ab 1/4 AABb 1/16 AAbb 1/16 Aabb 1/16 AaBb 1/16 ab 1/4 AaBb 1/16 Aabb 1/16 aabb 1/16 aaBb 1/16 aB 1/4 AaBB 1/16 AaBb 1/16 aaBb 1/16 aaBB 1/16 AaBb Gameti AB 1/4 Prof. Mario Ventura 9 : 3 : 3 aB 1/4 : 1 Università di Bari 2a legge di Mendel Durante la formazione dei gameti la segregazione di una coppia di alleli di un locus e’ indipendente dalla segregazione degli alleli di un’altro locus Prof. Mario Ventura Università di Bari Esercizi Esercizio 1 Prof. Mario Ventura Università di Bari Esercizi Esercizio 2 Prof. Mario Ventura Università di Bari Esercizi Esercizio 3 Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità e genetica Prof. Mario Ventura Capitolo 2 Università di Bari Probabilità: Calcolo della probabilità di un evento semplice la probabilità di un evento è il rapporto tra il numero dei casi favorevoli all'evento e il numero dei casi possibili, purché questi ultimi siano tutti equiprobabili Indicando con Ω l'insieme di casi possibili e con |Ω|=n la sua cardinalità, con A un evento e con nA il numero dei casi favorevoli ad A (ad esempio, nel lancio di un dado Ω={1,2,3,4,5,6}, n = 6, A = "numero pari", nA = 3), la probabilità di A, indicata con P(A), è pari a: Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità: proprietà Dalla definizione seguono tre regole: 1. la probabilità di un evento aleatorio è un numero compreso tra 0 e 1; 2. la probabilità dell'evento certo è pari a 1 (esempio se A = "numero compreso tra 1 e 6", nA = 6 e nA/n = 1); Prof. Mario Ventura Università di Bari Esercizi di probabilità Problema 1 Calcolare la probabilita', lanciando un dado, di ottenere un numero superiore a 4. Nel lancio di un dado posso ottenere un numero superiore a 4 se esce 5 oppure 6, quindi ho due casi favorevoli. I casi possibili sono 6 (le sei facce del dado), quindi: p = 2/6 = 1/3 = 0.3333 = 33.33% Problema 2 Calcolare la probabilita', lanciando una moneta di ottenere testa. Nel lancio di una moneta posso ottenere o testa o croce. I casi favorevoli sono 1; i casi possibili sono 2 (le due facce della moneta), quindi: p = ½ = 0.5 = 50% Prof. Mario Ventura Università di Bari Esercizi di probabilità Problema 3 Un sacchetto contiene 20 palline, 10 bianche , 6 rosse e 4 verdi. Calcolare la probabilita' che, estraendo a caso una pallina, essa sia verde. Le palline verdi sono 4 quindi ho 4 casi favorevoli. I casi possibili sono 20 (numero totale di palline), quindi: p = 4/20 = 0.2 = 20% Problema 4 Calcolare la probabilita', estraendo una carta da un mazzo di 40, di trovare un asso. In un mazzo di 40 carte vi sono 4 assi, quindi ho quattro casi favorevoli. I casi possibili sono 40, quindi: p = 4/40 = 0.1 = 10% Prof. Mario Ventura Università di Bari Evento composto Si parla di evento composto quando si prendono in considerazione due eventi distinti nello stesso insieme di possibilità. Si considera la probabilità che avvenga almeno uno di essi. Esempi di eventi composti: • Lanciando il dado una sola volta esce il 3 o un numero pari. • Prendendo una sola carta dal mazzo essa è una carta di Picche oppure un Re. Per procedere al calcolo bisogna prima distinguere i casi di eventi INCOMPATIBILI da quelli COMPATIBILI perché le formule sono diverse. Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità composta di eventi incompatibili Due eventi sono incompatibili quando non possono avvenire contemporaneamente ovvero non possono avvenire insieme. Esempio: Lanciando il dado una sola volta l’evento 3 è incompatibile con l’evento numero pari. La formula per calcolare la probabilità di un evento composto incompatibile E1∪E2 è la seguente: In pratica bisogna fare solo la somma delle probabilità semplici dei due eventi. Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità: proprietà Dalla definizione seguono tre regole: la probabilità del verificarsi di uno di due eventi incompatibili, ovvero di due eventi che non possono verificarsi simultaneamente, è pari alla somma delle probabilità dei due eventi; se A = "numero pari", con P(A) = 1/2, e B= "esce il 3", con P(B) = 1/6, la probabilità che tirando un dado si ottenga un numero pari oppure un 3 è: Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità composta di eventi compatibili Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità composta di eventi compatibili Due eventi sono, invece, compatibili se c’è anche una sola possibilità che possano avvenire contemporaneamente. Esempio: prendendo una sola carta dal mazzo l’evento carta di Picche è compatibile con l’evento Re in quanto esiste una carta che li comprende tutti e due (il Re di Picche). La formula per calcolare la probabilità di un evento composto compatibile E1∪E2 è la seguente: In pratica bisogna fare la somma delle probabilità semplici dei due eventi e togliere la probabilità che essi avvengano assieme. Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità composta di eventi compatibili Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità composta di eventi compatibili Prof. Mario Ventura Università di Bari Evento condizionato Si parla di evento condizionato quando si prendono in considerazione due o più eventi distinti che debbano avvenire in successione uno all’altro. Questa è la situazione che si presenta in moltissimi giochi a premi: Totocalcio, SuperEnalotto, Lotto eccetera. In questi giochi vince chi indovina una serie di eventi consecutivi. Si deve quindi effettuare più di una “estrazione”. Prof. Mario Ventura Università di Bari Esempi di Evento condizionato In un sacchetto ci sono 5 palline NERE, 9 BIANCHE e 6 ROSSE. Si vince se, estraendo per 3 volte una pallina, si riesce a fare la sequenza NERA-NERA-NERA. La pallina va rimessa nel sacchetto dopo ogni estrazione. Vediamo se è difficile vincere a questo strano gioco. Un giocatore del Lotto tenta la fortuna giocando i numeri 10-31-44-60-82 su tutte le ruote. Che probabilità ha di fare una CINQUINA? Att.: nel gioco del Lotto i numeri non vengono rimessi nell’urna dopo l’estrazione. Nota: In realtà questa probabilità è un po’ più alta!!! Le combinazioni sono P(k)=n! quindi la Probabilita’ totale e’ P(10e31e44e60e 82)tot = P(10e31e44e60e 82) x n! Prof. Mario Ventura Università di Bari Note (trucchi!) di Probabilità La probabilità indica la frequenza di un evento. Dire con che frequenza e’ sinonimo del chiedere con che probabilità si verifica un certo evento. Per determinare la probabilità di un evento, si devono considerare tutti i possibili risultati di un processo. L’insieme di tutti gli eventi è detto spazio campione. La probabilità di un evento è la frequenza di quell’evento nello spazio campione, quante volte si verifica quell’evento su tutti i possibili elementi dello spazio campione (lancio dado probabilità di avere un due!) REGOLA MOLTIPLICATIVA (PER), è la probabilità che due eventi avvengano contemporaneamente (l’uno E l’altro) REGOLA ADDITIVA (SOMMA) è la probabilità che almeno uno dei due eventi si verifichi (l’uno O l’altro) Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità binomiale Se l’ordine di scelta non e’ noto si devono considerare tutte le possibili combinazioni e per questo si ricorre alla probabilita’ binomiale Consideraiamo una coppia di eterozigoti per un allele recessivo che in condizioni di omozigosi da’ fibrosi cistica. Se la coppia avesse 4 figli ci aspetteremmo che esattamente tre di essi siano normali ed uno normale? ASSOLUTAMENTE NO Sebbene sia un risultato non e’ l’unico. I possibili sono: 1. 4 normali (N) 2. 3 normali (N) e 1 malato (M) 3. 2 normali (N) e 2 malati (M) 4. 4 malati (M) RICORDA: si applica se non è noto l’ordine!!! Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità binomiale Sebbene sia un risultato non e’ l’unico. I possibili sono: 1. 4 normali (N) 2. 3 normali (N) e 1 malato (M) // 1 normale (N) e 2 malati (M) 3. 2 normali (N) e 2 malati (M) 4. 4 malati (M) considerando che gli eventi sono tutti indipendenti si possono considerare tutte le probabilità associate! P1 = 3/4 x 3/4 x 3/4 x 3/4 = 81/256 P4 = 1/4 x 1/4 x 1/4 x ¼ = 1/256 P2 = in questo caso bisogna considerare tutte le possibilità P3 = in questo caso bisogna considerare tutte le possibilità Prof. Mario Ventura RICORDA: si applica se non è noto l’ordine!!! Università di Bari Probabilità binomiale Sebbene sia un risultato non e’ l’unico. I possibili sono: 2. 3 normali (N) e 1 malato (M) P2 = in questo caso bisogna considerare tutte le possibilità evento2a NNNM; ¾x¾x¾x¼ evento2b NNMN; ¾x¾x¼x¾ evento2c NMNN; ¾x¼x¾x¾ evento2d MNNN ¼x¾x¾x¾ e tutti gli eventi ci vanno bene ... (l’uno O l’altro) quindi sommo le 4 per ottenere la totale P tot = P2a+P2b+P2c+P2d = 108/256 Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità binomiale Sebbene sia un risultato non è l’unico. I possibili sono: 3. 2 normali (N) e 2 malati (M) P3 = in questo caso bisogna considerare tutte le possibilità (che sono piu del caso precedente!!!! evento 3a NNMM; evento 3b NMNM; ¾x¾x¼x¼ ¾x¼x¾x¼ evento 3c MNMN; ¼x¾x¼x¾ evento 3d MMNN; ¼x¼x¾x¾ evento 3e NMMN; ¾x¼x¼x¾ evento 3f MNNM ¼x¾x¾x¼ quindi sommo le 6 per ottenere la totale P tot = P3a+P3b+P3c+P3d+P3e+P3f = 54/256 Prof. Mario Ventura Università di Bari Probabilità binomiale Semplificando ... con una formula che ci trova le combinazioni e le probabilità assieme si ha: Dati due eventi P e Q a cui è possibile associare una probabilità p e q ed n il numero di eventi totali ed x le il numero di volte che si verifica l’evento P e y il numero di volte che si verifica l’evento Q, allora la formula generale sarà: n! px qy x! y! RICORDA: si applica se non è noto l’ordine!!! Prof. Mario Ventura Università di Bari Rivedendo il caso 3 con la Probabilità binomiale Sebbene sia un risultato non è l’unico. I possibili sono: 3. 2 normali (N) e 2 malati (M) Dati due eventi P [2 normali (N)] e Q [2 malati (M)] a cui è possibile associare una probabilità p [¾] e q [¼] ed n il numero di eventi totali [4] ed x le il numero di volte che si verifica l’evento P [2] e y il numero di volte che si verifica l’evento Q [2], allora la formula generale sarà: n! px qy 4! = 3/42 1/42 = 54/256 x! y! 2! 2! RICORDA: si applica se non è noto l’ordine!!! Prof. Mario Ventura Università di Bari La Legge dei grandi Numeri (Legge del Caso) Nel 1713 Jakob Bernoulli, matematico svizzero, enunciò un teorema diventato famoso col nome di Legge dei grandi numeri. Questo teorema avvicina il concetto di probabilità statistica a quello di probabilità matematica fino a farli coincidere. Infatti esso dice: La frequenza relativa con cui un evento casuale si manifesta tende ad assumere il valore della sua probabilità matematica quanto più il numero delle osservazioni è alto. La matematica afferma che lanciando una moneta esce Testa con probabilità p(Testa)=1/2; cioè nel 50% dei casi (probabilità matematica o teorica). Prof. Mario Ventura Università di Bari La Legge dei grandi Numeri (Legge del Caso) Ma siamo sicuri che lanciando una moneta 10 volte esca per 5 volte Testa? Certamente no. Se però fai un esperimento - magari con un computer - e simuli il lancio casuale di una moneta per tantissime volte, e vai a calcolare il rapporto fra il numero di volte che il risultato è stato Testa e il numero totale dei lanci, ti accorgi che questo rapporto si avvicina sempre di più al 50% stabilito dalla matematica quanti più lanci fai. Dal grafico si vede che aumentando il numero di lanci la frequenza in % dell’evento Testa si avvicina sempre di più al valore teorico del 50%. A 20.000 lanci i due valori sono praticamente uguali. Il bello è che questo si verifica per qualunque fenomeno casuale. Alla fine anche il Caso è governato da una Legge! Prof. Mario Ventura Università di Bari Esercizi Esercizio 1 Ho un sacchetto con 5 palline di cui 3 rosse ed 2 verdi. Eseguendo 1 estrazione e rimettendo sempre in gioco la pallina estratta con che probabilità ottengo: 1. 2. 3. 4. 5. 3 rosse 2 rosse e 1 verde 3 verdi la prima rossa, la seconda verde e la terza verde una rossa ed una verde Prof. Mario Ventura Università di Bari Esercizi Esercizio 2 Ho un sacchetto con 5 palline di cui 3 rosse ed 2 verdi. Eseguendo 1 estrazione e NON rimettendo in gioco la pallina estratta con che probabilità ottengo: 1. 2. 3. 4. 3 rosse 2 rosse e 1 verde 3 verdi la prima rossa, la seconda verde e la terza verde Prof. Mario Ventura Università di Bari Esercizi Esercizio 3 Incrociando una pianta a fiore rosso con una a fiore bianco entrambe linee pure si sono ottenute piante a fiore bianco. Autoimpollinando questa pianta qual è la probabilità di ottenere: a. due piante a fiore bianco b. due piante a fiore rosso c. 7 piante di cui 3 a fiore rosso e 4 a fiore bianco? d. due piante onozigoti e. due piante eterozigoti f. tre omozigoti recessive g. 4 omozigoti dominanti h. 8 piante di cui 5 omozigoti e 3 eterozigoti Prof. Mario Ventura Università di Bari Esercizi Esercizio 4 Possiedo due dadi a 6 facce di cui uno a numeri rossi e l’altro a numeri neri. Lanciando contemporaneamente i due dadi si calcoli la probabilita’ di: a. avere due numeri pari b. avere due numeri dispari c. avere due numeri pari dello stesso colore d. avere un numero rosso e. avere il 6 rosso ed il 5 nero f. avere un numero pari rosso ed un numero dispari nero Prof. Mario Ventura Università di Bari Esercizi Esercizio 5 Ho due dadi qual è la probabilità di avere: a. due 6 b. multipli di due c. multipli di 5 d. due numeri uguali e. due numeri diversi Prof. Mario Ventura