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Problema genético-Altura de una planta

Problema genético-Altura de una planta


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Una variedad endogámica de plantas tiene una altura media de 24 cm. Una segunda cepa de la misma especie también tiene una altura media de 24 cm. Cuando se cruzan estas plantas, las F1 también tienen 24 cm de altura, sin embargo, cuando se cruzan las F1, las plantas F2 muestran una amplia gama de alturas, la mayor parte son similares a P1 y F1 pero aproximadamente. 4 de cada 1000 miden solo 12 cm de altura y 4 de 1000 miden 40 cm de altura. ¿Qué fracción de las plantas F2 será aprox. 28cm de altura?

a) 3/4

b) 16/9

c) 56/256

d) ninguno

La respuesta dada es c).


De la fuente que cita Amory:

Sabes que el número de descendientes se muestra en el triángulo de Pascal, ¿verdad?

Para dos alelos tienes 1: 2: 1

Para tres alelos 1: 3: 3: 1

Para cuatro 1: 4: 6: 4: 1, etc.

Entonces, si 4 de cada 1000 miden 12 y 36 cm de altura, eso significa que cada 250 plantas tiene esa altura. ¿Y en qué nivel del triángulo de Pascal tienes la suma de 250? Para dos alelos: 1 + 2 + 1 = 4 Para tres: 1 + 3 + 3 + 1 = 8 Para cuatro: 1 + 4 + 6 + 4 + 1 = 16 etc. hasta 1: 8: 28: 56: 70: 56: 28: 8: 1 Aquí ves que tienes 9 opciones de altura. La diferencia es de 36 cm - 12 cm = 24 cm. 24 cm / 9 = 3 cm, entonces 1 planta tendrá 12 cm, 8 plantas serán 15 cm, 28 plantas serán 18 cm, 56 plantas serán 21 cm, 70 plantas serán 24 cm (es decir, "la mayoría de F2 son como P1 y F1 ") y 56 plantas tendrán 27 cm de altura de 250 plantas. Por tanto, C es el más cercano.


Biología Vegetal

Las presiones del desarrollo, particularmente en los países tropicales, están provocando un aumento alarmante en la tasa de extinción de especies, lo que hace que el resurgimiento actual de la sistemática sea especialmente oportuno. Dada la estimación razonable de que los sistemáticos solo han descubierto y nombrado quizás el 10% de las especies en la tierra, y el hecho de que solo una pequeña fracción de esas especies se ha estudiado en detalle, queda mucho trabajo por hacer en poco tiempo. Muchas especies se extinguirán incluso antes de que las conozcamos, no es de extrañar que los sistemáticos sientan que están viendo arder una biblioteca enorme y diversa antes de que se haya preparado un catálogo de fichas (¡o antes de que alguien haya leído incluso el 1% de los libros!) . Los métodos recientemente desarrollados para la recopilación de datos y el análisis de las relaciones filogenéticas nos colocan en el umbral de una comprensión profunda de la historia del mundo biológico. La pérdida de la diversidad biológica es, por tanto, un desastre, tanto desde un punto de vista económico (¿Cuántos organismos útiles para la alimentación, la medicina o la tecnología se extinguirán?) Como desde un punto de vista intelectual más amplio (¿Cómo llegó a ser la diversidad de especies la forma en que se ¿es?).

Los sistemáticos deben tener habilidades técnicas para extraer información en todos los niveles de investigación (por ejemplo, morfología, citología, genética, secuencias de ADN, química orgánica, anatomía, ecología) y los antecedentes teóricos para interpretarla correctamente. La sistemática biológica moderna integra una amplia gama de disciplinas que van desde la biología molecular, celular y del desarrollo, hasta la ecología y la biología evolutiva. Las técnicas de recopilación de datos incluyen secuenciación de ADN, electroforesis de proteínas, microscopía electrónica y óptica, experimentos de crecimiento controlado y estudios de campo de ecología y distribución. Los métodos analíticos son intensivos en computación: hardware como tabletas digitalizadoras y cámaras de video se utilizan para la descripción automatizada de la morfología (morfometría), se utilizan estadísticas multivariadas para describir y comparar especies y otros taxones, se utilizan programas cladísticos numéricos para la reconstrucción de la filogenia.

Se necesitan especialistas en todos los grupos de plantas, plantas con flores, así como en las algas, musgos, helechos y hongos (incluidos los líquenes) menos estudiados. Esta concentración es apropiada para estudiantes que planean estudios de posgrado en estas áreas. Las posibilidades de empleo más inmediatas se encuentran en el Servicio de Parques Nacionales, el patrimonio natural y estatal y los programas de plantas en peligro, las empresas consultoras privadas, las organizaciones de conservación, los jardines botánicos y los herbarios. La biología sistemática es una buena manera de satisfacer los deseos de viajar, hacer ciencia y contribuir a la sociedad, todo al mismo tiempo.

Los estudiantes que cumplan con los requisitos de la Concentración en Biología Vegetal recibirán una nota en su expediente académico oficial.


Una planta parásita apestosa perdió su cuerpo y gran parte de su patrón genético

Sapria himalayana, originaria del sudeste asiático, es un endoparásito que vive dentro de su enredadera durante años antes de emerger como una flor moteada que puede medir 20 centímetros de ancho.

C. Davis / Universidad de Harvard

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10 de febrero de 2021 a las 6:00 am

Durante la mayor parte de sus vidas, las plantas del Sapria Los géneros son apenas nada: finas cintas de células parásitas que se enrollan dentro de las enredaderas en las selvas tropicales del sudeste asiático. Se vuelven visibles sólo cuando se reproducen, brotando de su anfitrión como una flor del tamaño de un plato que huele a carne podrida.

Ahora, una nueva investigación sobre el libro de instrucciones genéticas de esta planta rara revela hasta dónde ha llegado para convertirse en un parásito especializado. Los hallazgos, publicados el 22 de enero en Biología actual, sugieren que al menos una especie de Sapria ha perdido casi la mitad de los genes que se encuentran comúnmente en otras plantas con flores y ha robado muchos otros directamente de sus huéspedes.

La genética recableada de la planta se hace eco de su extraña biología. Sapria y sus parientes de la familia Rafflesiaceae han descartado sus tallos, raíces y cualquier tejido fotosintético.

“Si estás en el bosque de Borneo y estas [plantas] no están produciendo flores, nunca sabrás que están allí”, dice Charles Davis, biólogo evolutivo de la Universidad de Harvard.

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Durante años, Davis ha estado estudiando la evolución de este grupo de parásitos de otro mundo, que incluye la flor más grande del mundo, Rafflesia arnoldii (SN: 10/01/07). Cuando algunos datos genéticos mostraron una relación cercana entre estos parásitos y sus huéspedes enredaderas, Davis sospechó una transferencia genética horizontal. Ahí es donde los genes se mueven directamente de una especie a otra, en este caso, del huésped al parásito. Pero nadie había descifrado todavía el genoma, el libro de instrucciones genéticas completo, de estas plantas.

Así que Davis y su equipo secuenciaron muchos millones de piezas de Sapria himalayanaGenoma, ensamblándolos en una imagen cohesiva. Cuando el equipo analizó el genoma, encontraron una gran cantidad de rarezas.

Aproximadamente el 44 por ciento de los genes que se encuentran en la mayoría de las plantas con flores faltaban en S. himalayana. Sin embargo, al mismo tiempo, el genoma tiene aproximadamente 55.000 genes de longitud, más que el de algunas otras plantas no parasitarias. El recuento está inflado por muchos segmentos repetidos de ADN, encontró el equipo.

La pérdida de los pigmentos de clorofila responsables de la fotosíntesis es común en las plantas parásitas que dependen de sus huéspedes para su sustento. Pero S. himalayana incluso parece haber eliminado todos los restos genéticos de sus cloroplastos, las estructuras celulares donde se produce la fotosíntesis.

Los cloroplastos tienen su propio genoma, distinto del genoma nuclear que dirige las células de una planta y las mitocondrias que producen energía para las células. S. himalayana parece haber perdido este genoma por completo, lo que sugiere que la planta ha purgado los últimos vestigios de su vida ancestral que le permitieron producir su propio alimento.

"No hay otro caso" de un genoma de cloroplasto abandonado entre las plantas, dice Davis. Trabajos anteriores de otros investigadores habían sugerido que podría faltar el genoma. "Nuestro trabajo verifica claramente que, de hecho, ha desaparecido por completo", dice, y señala que incluso los genes en S. himalayanaEl genoma nuclear que regularía los componentes del genoma del cloroplasto ha desaparecido.

Puede que sea demasiado pronto para declarar que el genoma del cloroplasto está completamente ausente en acción, advierte Alex Twyford, biólogo evolutivo de la Universidad de Edimburgo que no participó en esta investigación. Puede ser difícil probar definitivamente que el genoma ha desaparecido, dice, especialmente si el cloroplasto es "inusual en su estructura o abundancia" y, por lo tanto, es difícil de identificar.

Entre las partes restantes del genoma nuclear, el equipo también encontró que más del 1 por ciento de S. himalayanaEl genoma proviene de genes robados de otras plantas, probablemente sus huéspedes actuales y ancestrales.

La escala potencial del genoma desaparecido y el volumen de bits repetidos de ADN son "una locura", dice Arjan Banerjee, biólogo de la Universidad de Toronto Mississauga que tampoco participó en este estudio. La "escala industrial" del robo de genes de la planta también es impresionante, dice.

Todavía quedan muchos elementos extraños en S. himalayanaEl genoma para explorar, dice el coautor del estudio Tim Sackton, un biólogo evolutivo también en Harvard. Por ejemplo, la planta ha hinchado su genoma con ADN extraño, mientras que la mayoría de los parásitos optimizan sus genomas. "Hay & # 8217 algo extraño y diferente en esta especie", dice, y agrega que muchos de los fragmentos de ADN que la planta parásita le está robando a su huésped no parecen codificar ningún gen, y probablemente no hagan nada importante. .

El nuevo descubrimiento ilustra el nivel de compromiso S. himalayana y sus parientes se han dado a la evolución de un estilo de vida parasitario, y proporcionan una comparación con otros parásitos vegetales extremos (SN: 31/7/20). Y para Davis, plantas como S. himalayana puede ayudar a los investigadores a determinar algunos de los límites de la biología. Estas plantas han perdido la mitad de sus genes, pero aún sobreviven, señala. & # 8220 Tal vez estos organismos que amplían los límites de la existencia nos digan algo sobre hasta qué punto se pueden doblar las reglas antes de romperlas ”.

Preguntas o comentarios en este articulo? Envíenos un correo electrónico a [email protected]

Una versión de este artículo aparece en la edición del 13 de marzo de 2021 de Noticias de ciencia.


Resultados

Efectos de las interacciones genotipo × ambiente sobre los rasgos de altura de las plantas en la soja

Para evaluar si G × E afecta la altura de la planta en una población natural de soja, se seleccionaron 308 cultivares representativos de una colección central de germoplasma de soja [61] y se plantaron en dos sitios experimentales distintos, Boluo (BL, 114,29 ° E, 23,17 ° N ) y Hainan (HN, 109,48 ° E, 18,31 ° N). Se determinaron tres rasgos relacionados con la altura de la planta (SH, altura del brote SNN, número de nudos del tallo y AIL, longitud promedio de los entrenudos) a partir de muestras de campo. En estas pruebas, los valores medios de SH, SNN y AIL fueron 81,46, 34,05 y 36,24% más altos, respectivamente, en BL que en HN (PAG valor & lt 0,001) (Fig. 1a, byc). Esto demostró que la altura de la planta en la soja varió significativamente entre dos ambientes distintos. Además, el análisis genético sugirió que las distribuciones para los tres rasgos probados medidos en dos ambientes eran aproximadamente normales de acuerdo con los valores de Kurtosis y Asimetría calculados en tres repeticiones (Tabla 1). Heredabilidad en sentido amplio (h 2 B) para todos los rasgos en los ambientes probados varió de 0,74 a 0,92, observándose valores generalmente más altos para SH que para los otros dos rasgos (Tabla 1). Independientemente de estas diferencias relativamente pequeñas entre los rasgos, los resultados de este documento sugieren claramente que la variación en SH, SNN y AIL dependen principalmente de los efectos genotípicos en un solo entorno. En todas las ubicaciones, sin embargo, los valores de h 2 B para SH, SNN y AIL oscilaron entre 0,38 y 0,40, todos los cuales fueron significativamente más bajos que en entornos individuales. Tomados en conjunto, estos resultados sugieren fuertemente que SH, SNN y AIL están todos muy afectados tanto por el genotipo como por el medio ambiente. Para determinar aún más G × E, se realizó un ANOVA de dos vías. Como se esperaba, los resultados mostraron que SH, SNN y AIL se vieron afectados significativamente (PAG value & lt 0.001) por ambiente, genotipo y G × E (Tabla 2). Sin embargo, el medio ambiente en sí está formado por muchos factores, como la temperatura, la duración del día, las precipitaciones, las propiedades del suelo, etc. Para clasificar estas innumerables influencias ambientales, evaluamos aún más los efectos de varios factores ambientales primarios, junto con QTL y QTL × ambiental (QTL × E) en los rasgos probados. El análisis de factores ambientales específicos de esta manera podría contribuir a mejorar la soja con arquitecturas de brotes optimizadas para conjuntos específicos de condiciones ambientales.

Los rasgos de altura de las plantas de la soja variaron significativamente entre entornos de crecimiento geográficamente distintos. C.A Rasgos de altura de planta de 308 cultivares de soja seleccionados de una colección de germoplasma central y cultivados en dos ambientes distintos. d-f Rasgos de altura de la planta de 168 F9 líneas endogámicas recombinantes (RIL) cultivadas en cuatro entornos. HN: Hainan, ZC: condado de Zhao, HZ: Hangzhou, YZ: Yangzhong, BL: Boluo Las líneas negras y rojas, los bordes superior e inferior y las barras por encima o por debajo de los recuadros representan valores medios y medianos, 25, 75, 5 y Los percentiles 95 de todos los datos, respectivamente, asteriscos y letras diferentes sobre barras de error indican diferencias significativas del mismo rasgo entre diferentes entornos en la prueba t de Student a 1 ‰ (PAG& lt 0,001) nivel de significancia

Variación fenotípica entre líneas endogámicas recombinantes

Dada la prevalencia de G × E identificada para la soja en los experimentos de altura de las plantas anteriores, se seleccionaron dos accesiones de soja representativas, por lo tanto, para desarrollar una población de EIR diseñada para explorar QTL × E de manera más completa en la soja. Además, las caracterizaciones de campo se realizaron en un conjunto ampliado de cuatro entornos de crecimiento geográficamente distintos. En estos ensayos, los rasgos de altura de las plantas de las líneas parentales, BX10 con el genotipo de E1E2E3E4E9dt1dt2tof11Tof12J y BD2 con el genotipo de E1E2E3E4E9Dt1dt2Tof11tof12J, varió significativamente entre los cuatro ambientes probados, con rangos observados que se ubicaron entre 33.56 y 122.00 para SH, 9.63 y 23.00 para SNN y 3.43 y 5.27 para AIL (Tabla 3). Aunque no se observaron diferencias significativas entre las líneas parentales dentro de los entornos individuales, los datos de la población de RIL exhibieron valores máximos y mínimos más allá de los extremos parentales, y la mayoría de las distribuciones de los rasgos probados en cuatro entornos fueron aproximadamente normales de acuerdo con los valores de curtosis y asimetría calculados. más de tres réplicas (Fig. 2). Estos resultados sugieren que los rasgos de altura de la planta de soja son rasgos cuantitativos típicos y ambos padres contienen uno o más genes que contribuyen de manera aditiva a los rasgos probados. Cuando los sitios se observaron por separado, los valores medios de SH, SNN y AIL variaron significativamente en los rangos de 33,20–112,39, 10,07–22,70 y 3,36–5,06, respectivamente (Fig. 1d, e, fy Tabla 3), lo que implica grandes impactos de factores ambientales en los rasgos probados. Además, los resultados de ANOVA revelaron que la variación observada para SH, SNN y AIL entre los RIL se vio significativamente afectada por el ambiente y el genotipo, individualmente o en términos de interacción (PAG valor & lt 0,001) (Tabla 4). Esto fue consistente con los resultados obtenidos al utilizar los cultivares de germoplasma de la colección de núcleos (Cuadro 2). En general, los resultados de este documento demuestran que la población de RIL observada era adecuada para un análisis adicional.

Distribuciones de los rasgos de altura de la planta en 168 F9 Los RIL se criaron en cuatro entornos de crecimiento geográficamente distintos. Los valores parentales se indican mediante flechas rojas (BX10) y negras (BD2), respectivamente. Sesgo: Sesgo Kurt: Curtosis SH: altura del brote SNN: número de nodo del tallo AIL: longitud promedio del entrenudo ZC: condado de Zhao, HZ: Hangzhou, YZ: Yangzhong, BL: Boluo

Identificación de QTL que contribuyen a los rasgos de altura de la planta.

Se había construido un mapa de ligamiento genético de alta densidad que constaba de 3319 marcadores bin recombinantes utilizando la población de RIL desarrollada en un estudio anterior [62]. Para identificar los QTL significativos, se calcularon los valores medios de los rasgos para cada línea de RIL. El análisis QTL posterior identificó un total de 19 loci significativos que contienen 51 QTL para los tres rasgos evaluados, con 23, 13 y 15 QTL asociados con SH, SNN y AIL, respectivamente. Los valores de LOD de estos QTL variaron de 2,50 a 16,46 y explicaron el 2,80 al 26,10% de la variación fenotípica (archivo adicional 1: Tabla S1). Dentro de los entornos, se identificaron 13, 16, 13 y 9 QTL en el condado de Zhao (ZC, 114,48 ° E, 37,50 ° N), Hangzhou (HZ, 120,69 ° E, 30,51 ° N), Yangzhong (YZ, 118,20 ° E, 26,17 ° N) y sitios de campo BL, respectivamente. Sin embargo, solo dos loci, Loc11 y Loc19–1, que contienen un total de 20 QTL, se identificaron en cada uno de los cuatro entornos distintos. Curiosamente, el efecto aditivo de Loc11 se derivó de BX10 y BD2 según se determinó en las dos estaciones experimentales del sur (incluidas YZ y BL) y dos del norte (ZC y HZ), respectivamente. Además, siete loci (QTL) fueron significativos solo para un rasgo único observado dentro de uno de los cuatro entornos probados. Otros loci contribuyeron a la variación en dos o más rasgos y / o al menos dos entornos (Archivo adicional 1: Tabla S1). La variación en los números significativos de QTL y el alcance de los efectos aditivos de estos QTL sugiere que los QTL de altura de la soja podrían depender en parte de las condiciones ambientales específicas presentes dentro de los sitios individuales, lo que resulta en la altura de la planta influenciada por el genotipo, el ambiente y G × E.

Contribuciones de QTL a los rasgos de altura de la planta de soja en diversas condiciones ambientales

Con el fin de explorar la estabilidad de las contribuciones de QTL detectadas a los rasgos de altura de la planta, los datos de QTL y altura de la planta de los cuatro entornos probados se sometieron a análisis de componentes principales (PCA). En este caso, los dos primeros componentes principales representaron el 44,3 y el 25,7% de la variación total del rasgo y los efectos aditivos de QTL, respectivamente (Fig. 3a). Los rasgos asociados con la altura de la planta (SH, SNN y AIL) tendieron a agruparse, lo que indica una alta correlación entre ellos. Por el contrario, los efectos QTL aditivos totales para los rasgos de altura de la planta (p. Ej. qSHt, qSNNt y qAILt) tendieron a agruparse por separado, en la medida en que se observaron ángulos de casi 90 ° entre los vectores direccionales (Fig. 3a), lo que indica que estos efectos actúan de forma independiente. Estos resultados sugieren que los QTL detectados no explican completamente el grado de variación en los rasgos de altura de las plantas observados en diversos ambientes, con el hecho de que la mayoría de estos 51 QTL no fueron significativos en una o más pruebas, lo que refuerza la conclusión de que las condiciones específicas del sitio influyeron significativamente resultados de la altura de la soja. Para probar esta hipótesis, qSHt, qSNNt y qAILt fueron reemplazados por efectos QTL aditivos totales (qSHs, qSNNs y qAILs) de los entornos correspondientes en más PCA. De acuerdo con los resultados de PCA anteriores, los dos primeros componentes principales de esta prueba representaron el 59,2 y el 16,8% de la variación total, respectivamente (Fig. 3b). Además del vector para qSNNs, los otros 5 vectores agrupados estrechamente (Fig. 3b), lo que sugiere, de acuerdo con nuestra hipótesis, que los rasgos estudiados están altamente correlacionados. Por otro lado, los resultados inesperados de PCA para qSNNs, cuyo vector se desvió considerablemente del vector para SNN, implicaba fuertemente que las diferencias ambientales afectaron en gran medida los QTL para SNN. Para minimizar los efectos ambientales, los datos del rasgo de altura de la planta (SH, SNN y AIL) fueron reemplazados por datos corregidos (SHc, SNNc y AILc) y nuevamente sometidos a PCA. Como se esperaba, los dos primeros componentes principales explicaron la mayor parte de la variación, en este caso, 42,9 y 24,5% de la variación total, respectivamente (Fig. 3c). Además, los tres vectores de efectos aditivos (qSHs, qSNNs y qAILs) estaban relativamente cerca de sus rasgos correspondientes (SHc, SNNc y AILc). Tomados en conjunto, todos los resultados anteriores indican claramente que tanto G × E como QTL × E contribuyen a los fenotipos de altura de las plantas en la población de soja probada.

Análisis de componentes principales (PCA) entre QTL detectables y rasgos de altura de la planta de soja en entornos variados. Las parcelas de PCA se elaboraron en base a a los tres rasgos probados y los efectos aditivos totales de los QTL para cada rasgo B los tres rasgos probados y los efectos aditivos de los QTL en entornos únicos, y C efectos aditivos de los QTL en entornos individuales y valores corregidos para cada rasgo probado SH: altura del brote SNN: número de nodo del tallo AIL: longitud promedio del entrenudo qSHt, qSNNt y qAILt representan la suma de los efectos aditivos de los QTL para SH, SNN y AIL en todos los entornos, respectivamente qSHs, qSNNs y qAILs representaron la suma de los efectos aditivos de QTL para SH, SNN y AIL en ambientes individuales, respectivamente SHc, SNNc y AILc representan valores corregidos para la soja SH, SNN y AIL, respectivamente Las contribuciones a la variación fenotípica están representadas por el color y la longitud de los vectores

Efectos de la interacción genotipo × factor ambiental sobre los rasgos de altura de la planta expresados ​​en RIL

Con el fin de evaluar más a fondo los efectos de los principales factores ambientales en los rasgos de altura de la planta de soja, se realizaron análisis de correlación y PCA con datos recolectados para los rasgos probados, factores agrometeorológicos y propiedades químicas básicas del suelo. Los resultados de PCA mostraron claramente que los dos primeros componentes principales representaron más del 88% de la variación total, y los vectores de AD y AMaT se agruparon estrechamente con los vectores de SH, AIL y SNN (Fig. 4a). Esto sugiere que tanto AD como AMaT contribuyen a mejorar SH, SNN y AIL. Aunque AMiT, EAT y AT agrupados por separado de la mayoría de los otros vectores, su ubicación por debajo de 90 ° implica que estos tres factores ambientales también podrían mejorar SH, SNN y AIL (Fig. 4a). Esto se vio respaldado por los resultados del análisis de correlación de Pearson, en el que se identificaron correlaciones significativas entre los rasgos probados y los factores agrometeorológicos y los coeficientes de correlación variaron entre 0,220 y 0,827 (PAG valor & lt 0.01) (Tabla 5). Se obtuvieron resultados contrastantes cuando no hay vectores de factores del suelo agrupados estrechamente con SH, SNN o AIL (Fig. 4b). Excepto por el ángulo entre pH y AN, todos los demás ángulos entre los vectores AP y AK y los rasgos de altura de la planta fueron mayores de 90 °, lo que sugiere que hubo efectos de interacción positivos o negativos del pH y AN, o AP y AK en la altura de la planta. rasgos (Fig. 4b). Esto se confirmó aún más en el análisis de correlación de Pearson, en el que se establecieron correlaciones positivas significativas para pH y AN, y correlaciones negativas para AP y AK con SH, SNN y AIL (Tabla 5). Estos resultados demuestran claramente que tanto las propiedades agrometeorológicas como las del suelo influyen en los rasgos de altura de las plantas, pero los factores agrometeorológicos predominan en gran medida.

Gráfico de análisis de componentes principales (PCA) de las relaciones entre los rasgos de altura de las plantas, los datos agrometeorológicos y las propiedades químicas básicas del suelo. Las parcelas de PCA se elaboraron en base a a los tres rasgos de altura de las plantas y los datos agrometeorológicos, y B los tres rasgos de altura de la planta y las características básicas del suelo SH: altura del brote SNN: número de nodo del tallo AIL: longitud promedio de los entrenudos AMaT: temperatura máxima promedio AMiT: temperatura mínima promedio AT: temperatura acumulada EAT: temperatura acumulada efectiva AD: duración promedio del día AN: nitrógeno disponible AP: fósforo disponible AK: potasio disponible Las contribuciones a la variación fenotípica están representadas por el color y la longitud de los vectores

Interacciones QTL × factor ambiental en RIL

Con el fin de explorar más a fondo los principales factores que imparten efectos aditivos de QTL, también se realizaron análisis de correlación de Pearson y PCA para factores agrometeorológicos, propiedades del suelo y efectos aditivos de QTL. Aquí, AD y AMaT estrechamente agrupados con qSHs y qAILs, mientras que AMiT, EAT y AT se distribuyen por separado (Fig. 5a), lo que es consistente con las relaciones obtenidas en PCA de factores ambientales y rasgos de altura de planta (Fig. 4a). Curiosamente, qSNNs alineados muy de cerca con AMiT, pero estaban lejos de AMaT, lo que sugiere que los efectos aditivos de qSNNs aumentó con aumentos en AMiT o reducciones en AMaT. La relación positiva entre qSNNs y AMiT, así como la relación negativa entre qSNNs y AMaT se confirmaron aún más mediante el análisis de correlación, en el que el coeficiente de correlación de Pearson fue de 0,491 entre qSNNs y AMiT, o - 0,263 entre qSNNs y AMaT (PAG valor & lt 0.01) (Tabla 5). Una evaluación adicional de las propiedades del suelo y los rasgos de altura de las plantas mostró que qSHs se correlacionaron significativamente negativamente con la AP, pero se correlacionaron positivamente con el pH. Mientras tanto, qSNNs exhibieron correlaciones negativas significativas con AN y correlaciones positivas con AK, mientras que qAILs tuvo correlaciones positivas significativas con dos factores del suelo (pH y AN), pero se correlacionó negativamente con AK (Fig. 5b, Tabla 5). En conjunto, estos resultados demuestran que tanto los factores agrometeorológicos como las propiedades del suelo pueden afectar significativamente los efectos aditivos de los QTL en la regulación de la altura de la planta de soja.

Gráficos de análisis de componentes principales (PCA) de relaciones entre QTL detectables, datos agrometeorológicos y propiedades químicas básicas del suelo. Los gráficos de PCA se dibujaron en función de las relaciones entre a efectos aditivos de los QTL en entornos únicos y datos agrometeorológicos, y B efectos aditivos de los QTL en ambientes individuales y características básicas del suelo AMaT: temperatura máxima promedio AMiT: temperatura mínima promedio AT: temperatura acumulada EAT: temperatura acumulada efectiva AD: duración promedio del día AN: nitrógeno disponible AP: fósforo disponible AK: potasio disponible qSHs, qSNNs y qAILs representan la suma de los efectos aditivos de los QTL sobre la altura de los brotes de soja, el número de nudos del tallo y la longitud promedio de los entrenudos, respectivamente, en ensayos de un solo ambiente. Las contribuciones a la variación fenotípica están representadas por el color y la longitud de los vectores.


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Biología y genética del desarrollo

Los amplios campos de la Biología del Desarrollo y la Genética son altamente interdisciplinarios con presencia en todas las áreas básicas de las ciencias médicas, así como en la biología animal y vegetal. Comprender cómo se desarrollan los organismos requiere una comprensión a nivel de sistemas de cómo las células logran diferentes destinos y qué combinaciones de señalización intercelular y circuitos reguladores intracelulares generan patrones codificados espacial y temporalmente a lo largo del eje del cuerpo. Con la expansión sin precedentes de técnicas en genómica, biología molecular y bioquímica, los estudios en biología del desarrollo requieren una perspectiva integradora, aplicando un enfoque de nivel & quotsystems & quot que combina enfoques computacionales y genómicos con técnicas de biología celular y molecular para estudiar los fenómenos del desarrollo. En particular, los enfoques genéticos permiten muchos conocimientos clave sobre el desarrollo para comprender cómo los genes controlan la diferenciación de las células y la formación de patrones. En lo que respecta a nuestra misión educativa, estamos profundamente comprometidos con la formación de investigadores destacados que estén bien preparados para abordar los emocionantes desafíos que les esperan en esta área floreciente.

Biología del desarrollo

Los laboratorios que trabajan en esta área buscan comprender cómo un organismo multicelular surge de una sola célula, el óvulo fertilizado. La investigación en esta área abarca una amplia gama de temas, enfoques y sistemas experimentales, incluido el desarrollo del erizo de mar, la especificación muscular en ratones, el desarrollo de la cresta neural en vertebrados, el desarrollo de nematodos postembrionarios, el desarrollo de Arabidopsis, el desarrollo de células T de ratón, Drosophila desarrollo del mesodermo, Xenopus vías de señalización, circuitos reguladores de células madre, genómica y bioinformática de células madre y evolución del desarrollo.

La genética es la base de toda la biología y gran parte de la investigación biológica. Nos basamos en nuestra rica historia en genética, en la que genetistas de Caltech como Morgan, Beadle, Delbruck, Benzer, Wood, Lewis y Hood sentaron las bases de nuestra comprensión de los genes, la función de los genes, las vías genéticas y las secuencias del genoma. La investigación actual sobre genética en Caltech incluye genética moderna del desarrollo y del comportamiento utilizando moscas, gusanos, ratones, levadura, Arabidopsisy pez cebra para dilucidar el control genético del desarrollo, la fisiología y el comportamiento.

Biología del desarrollo y de las células madre

Los laboratorios que trabajan en el área de la biología de células madre se están enfocando en las decisiones sobre el linaje celular en el embrión temprano y lo que impulsa a las células de un estado pluripotente a un estado más restringido, lo que eventualmente conduce a la diferenciación en tipos celulares definidos. Para lograr estos objetivos, utilizamos una variedad de enfoques que incluyen imágenes en vivo de alta resolución, rastreo de linaje, perfiles genómicos y epigenómicos en todo el embrión y a nivel de una sola célula junto con enfoques de perturbación.


Durante las últimas dos décadas, las mejoras revolucionarias en la tecnología de secuenciación de ADN la han hecho más rápida, precisa y mucho más barata. Ahora podemos secuenciar hasta 10 billones de letras de ADN en solo un mes. Aprovecho estos avances tecnológicos para ensamblar genomas para una variedad de organismos y sondear la base genética de los trastornos neurológicos, incluidos el autismo y la esquizofrenia, comprender mejor la progresión del cáncer y comprender las estructuras complejas de los genomas de las plantas superiores.


Problema de genética-Altura de una planta - Biología

BIOLOGY 100 - Biología humana

PROBLEMAS DE PRÁCTICA GENÉTICA

Para cada uno de los genotipos diploides presentados a continuación, determine la composición genética de todos los posibles gametos haploides.

Utilice el cuadro de Punnett para determinar todos los genotipos de la descendencia (y sus frecuencias relativas) de los siguientes cruces:

In the problem above, the "R" allele is a dominant allele specifying for round seeds (in peas), while the "r" allele is the recessive allele specifying for wrinkled seeds. Give the expected frequencies (as percentages or ratios) for the phenotypes of the offspring resulting from each of the crosses above.

A brown mink crossed with a silverblue mink produced all brown offspring. When these F1 mink were crossed among themselves they produced 47 brown animals and 15 silverblue animals (F2 generation). Determine all the genotypes and phenotypes, and their relative ratios, in the F1 y F2 generations.

In sheep white is due to a dominant gene (W), black to its recessive allele (w). A white ewe mated to a white ram produces a black lamb. If they produce another offspring, could it be white? If so, what are the chances of it being white? List the genotypes of all animals mentioned in this problem.

In tomatoes the texture of the skin may be smooth or peach (hairy). The Ponderosa variety has fruits with smooth texture. The red peach variety has fruits with peach texture. Crosses between the two varieties produce all smooth fruits. Crosses between these smooth fruited F1 plants produced 174 peach textured fruits and 520 smooth textured fruits. How are these skin textures inherited?

A brown mouse is mated is mated with two female black mice. When each female has produced several litters of young, the first female has had 48 black and the second female has had 14 black and 11 brown young. Deduce the pattern of inheritance of coat color and the genotypes of all of the parents.


Ver el vídeo: Ejercicio 46. Hemofilia y albinismo. Problemas de genética. (Junio 2022).