Usar la regla binomial

Miguel escribe el cálculo en la pizarra utilizando la regla binomial: 

4 × (¼) × (¾)³ = 4 × ¼ × (27/64) = 108/256 = 42.2%

El Dr. Lorenzo mira alrededor y nota algunas expresiones de desconcierto en el aula. Varios estudiantes no están seguros de cómo pasar de esta expresión numérica a una comprensión más profunda de cómo funciona la regla binomial en genética.

Dr. Lorenzo: Esta fórmula surge de la expansión binomial (a + b)ⁿ. Para un solo evento, como el genotipo de un hijo, si ‘a’ es la probabilidad de estar afectado (1/4) y ‘b’ es la probabilidad de no estar afectado (3/4), y si tenemos n = 4 hijos, entonces cualquier número específico de hijos afectados puede determinarse mediante el término:

p = k x aᵏ × b⁽ⁿ⁻ᵏ⁾

donde, 

  •  p es la probabilidad del evento que queremos calcular (en este caso, 1 de 4 hijos con la enfermedad)

  •  k es el número de eventos que queremos (en este caso, 1 hijo)

  •  n es el número total de eventos (en este caso, 4 hijos)

  •  a es la probabilidad del evento que queremos (en este caso, ¼)

  •  b es la probabilidad de los otros eventos (en este caso, ¾)

Como queríamos exactamente un hijo afectado entre cuatro, fijamos k = 1, a = 1/4 y b = 3/4. El coeficiente (n elige k) = (4 elige 1) = 4 indica el número de maneras distintas de ordenar exactamente un hijo afectado entre cuatro nacimientos. Cada escenario tiene una probabilidad de (1/4)¹ × (3/4)³. Al multiplicar todo:

4 × (1/4) × (3/4)³ = 4 × 0.25 × (0.75)³  = 0.421875, es decir, aproximadamente un 42.2%.

Este cálculo tiene en cuenta cada posible orden de nacimiento de ese único niño afectado.

Podemos adaptar fácilmente este caso a situaciones como “exactamente dos hijos afectados de cuatro”. En ese caso, usaríamos (4 elige 2), (1/4)² y (3/4)². La clave es: el teorema binomial garantiza que sumamos todas las disposiciones, en lugar de centrarnos en una sola secuencia de nacimientos. Esto es crucial en genética, donde cada embarazo es un evento independiente. Dominando esta fórmula, podéis predecir con precisión la distribución de genotipos dentro de las familias y responder a preguntas sobre cuántos hijos podrían estar afectados o no en distintas circunstancias.

 

Continuar con: 

Reflexión adicional

Map: CS13 - BIOESTADÍSTICA: INTRODUCCIÓN A LAS PROBABILIDADES ESPAÑOL (1064)
Node: 20098
Score:

reset

OpenLabyrinth
OpenLabyrinth is an open source educational pathway system

Review your pathway

  • Για να εξασφαλιστεί η σωστή αναδίπλωση και λειτουργία της περιοριστικής ενδονουκλεάσης, μεγιστοποιώντας τη καταλυτική της δραστηριότητα
  • Propose LLMc to Andreas
  • Lab Results
  • Observación celular tras 12-18 horas de incubación
  • Descrierea 1
  • Description 1
  • The spectrophotometer (The centrifuge)
  • Brentuximab-Vedotin+AVD
  • Allow everyone to speak freely
  • Node 16: Ask for specific feedback about her experience so far
  • Node 17: Move to set realistic expectations about the systems
  • Assign a coordinator but without explaining roles
  • Descrierea 2
  • Epilogue
  • Συζητάτε με τον ασθενή τα νέα δεδομένα
  • 37⁰C, atmospheric O2 levels, atmospheric CO2 levels.
  • Allow only one profession to speak the entire time
  • OEPA (Oncovin/Vincristine, Etoposide, Prednisone, Adriamycin/Doxorubicin)
  • Structure the flow
  • Παρατήρηση κυττάρων μετά από 12–18 ώρες επώασης
  • Επίσκεψη για επανέλεγχο στους τρεις μήνες
  • ABVD (Adriamycin/Doxorubicin, Bleomycin, Vinblastine, Dacarbazine)
  • Descrierea 3
  • BEACOPP (Bleomycin, Etoposide, Adriamycin/Doxorubicin, Cyclophosphamide, Oncovin/Vincristine, Procarbazine, Prednisone)
  • 37⁰C, atmospheric O2 levels, 5% CO2 levels.
  • Provide tele-wound care education
  • Focus only on glucose control
  • >Να διπλασιάσουμε το αριθμό των φωτονίων.
  • Biuret Test
  • Usar la regla binomial

Reminder

empty_reminder_msg

FINISH

Time is up