Низкий рост тела человека наследуется как аутосомный доминантный признак. При обследовании одной африканской популяции пигмеев 64 человека имели нормальный рост тела, а 836 человек – низкий рост. Определить частоту встречаемости гетерозигот в этой популяции.​

Для решения данной задачи необходимо знать некоторые основы генетики.

Аутосомы - это хромосомы, которые не участвуют в определении пола человека. У человека есть 22 пары аутосом, а также одна пара половых хромосом.

Признак низкого роста тела является аутосомным доминантным признаком. Это означает, что один аллель гена достаточен для проявления данного признака. В случае гетерозиготного генотипа, когда у человека есть две разные аллели (одна доминантная и одна рецессивная), проявляется доминантный признак - низкий рост.

Теперь перейдем к решению задачи:

У нас есть 64 человека, которые имеют нормальный рост, и 836 человек, которые имеют низкий рост.

Предположим, что "N" представляет собой нормальный рост, а "n" - низкий рост.

Если все 64 человека с нормальным ростом в популяции являются гомозиготами (имеют одинаковые аллели), то частота нормального роста (q^2) будет равна:
q^2 = 64 / (64 + 836) = 0.0709

Также, если все 836 человек с низким ростом в популяции являются гомозиготами (имеют одинаковые аллели), то частота низкого роста (p^2) будет равна:
p^2 = 836 / (64 + 836) = 0.9291

Так как нормальный рост (N) является рецессивным признаком, то можно предположить, что генотипы низкого роста могут быть гетерозиготными (Nn) или гомозиготными рецессивными (nn).

Предположим, что частота гетерозигот (2pq) в популяции составляет "x".

Тогда у нас есть следующее уравнение:
p^2 + 2pq + q^2 = 1

Подставим известные значения и найдем "x":
0.9291 + 2(0.0709)(x) + 0.0709^2 = 1

0.9291 + 0.1418x + 0.00503 = 1

0.1418x = 0.06587

x = 0.4633

Таким образом, частота встречаемости гетерозигот в данной популяции (Nn) составляет около 0.4633 или около 46.33%.

Обратите внимание, что это приближенное значение, и оно может варьироваться в зависимости от точности изначальных данных и предположений.