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Biology Senior High

生物基礎の塩基配列の問題です。問いの5が解説を読んでも全然わかりません。どなたか教えてください🙇‍♀️

物理基礎化学基礎/生 出題範囲 生物基礎 B タンパク質は生物のからだを構成する主要な成分である。 DNAの遺伝情報に基 づいてタンパク質が合成されることを遺伝子の発現という。遺伝子が発現する際に (d)まず DNAの塩基配列が mRNAの塩基配列に写し取られる。 この過程を転 写という。次に mRNAの塩基配列がタンパク質のアミノ酸配列に読みかえられる。 この過程を翻訳という。(e)翻訳の過程では, mRNAの連続した塩基3個の配列 (コ ドン)によってアミノ酸の種類が指定される。 表1は,コドンが指定するアミノ酸 の種類をまとめた遺伝暗号表である。 マウスのタンパク質 Mは,遺伝子Mの遺伝情報に基づいて合成されるが, マウ ス P,Q,R では、遺伝子 Mの塩基配列に違いが見られる。 図1は,マウス PR において,それぞれの遺伝子 Mが転写された mRNAの塩基配列のうち, 翻訳が 開始される開始コドン (AUG) の最初の塩基Aを1番目として,1~4番目までと 101~125番目までの塩基配列を示したものである。 なお, マウス P~Rの遺伝子 MのmRNAにおいて, 5~100番目の塩基配列は全て同じであり,この塩基配列 中には翻訳されない領域や終止コドンは存在しない。 表 1 コドンの2番目の塩基 ウラシル(U) UUU シトシン (C) UCU アデニン(A) グアニン (G) フェニルアラニン UUC UCC UAU UAC UGU チロシン システイン UGC セリン U UUA UCA UAA UGA (終止) コ ロイシン (終止) UUG UCG UAG UGG トリプトファン G ド CUU CCU CAU CGU ヒスチジン ン CUC CCC CAC CGC C ロイシン プロリン アルギニン の CUA CCA |CAA CGA グルタミン 1番目の塩基 CUG CCG |CAG CGG AUU ACU AAU JAGU アスパラギン セリン AUCイソロイシン ACC AAC AGC A トレオニン AUA ACA AAA AGA リシン アルギニン AUG メチオニン(開始) ACG AAG AGG |GUU |GCU GAU GGU アスパラギン酸 GUC GCC GAC GGC G バリン アラニン グリシン GUA GCA GAA GGA グルタミン酸 GUG GCG GAG GGG UCAGUCAGUCAGUCAG コドンの3番目の塩基 G3 U番 125 1 101 マウス P マウス Q マウス R AUGC・・・ UUAGCGGACCUAAAUAGGAUCAAAC AUGC・・・UUAGCGCACCCAAAUAAGAUAAAAC AUGC…UUAGCUGACCAAAAUAAGAUUAGAC 図 1 問4 下線部(d)に関連して、 図1中のmRNAの1~4番目の塩基配列 AUGC に ついて,この塩基配列の鋳型となった DNAのヌクレオチド鎖の塩基配列とし て最も適当なものを,次の①~④のうちから一つ選べ。 なお, DNAの塩基配 列の転写は左から右方向に進行するものとする。 4 ① AUGC 2 ATGC 3 TACG UACG 5 下線部(e)に関連して, マウスPの遺伝子 Mから合成されるタンパク質M (以下, タンパク質 Mp)のアミノ酸数として最も適当なものを,次の①~⑦の うちから一つ選べ。 なお、 翻訳はmRNAの塩基配列の最初の開始コドン (AUG) から開始され, 終止コドン(UAA, UAG, UGA) で終了する。 5 ①34 35 ③ 36 37 38 39 ⑦ 40

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Political economics Senior High

1.3.4.5の答えと解説教えてください😭

第1問 次の文章は、アメリカの政治哲学者ジョン・ロールズ (1921-2002) の著作 『正義論』 の一部を解説したものである。 この文章を踏まえたうえで、 ABCの会話を読み、 各問に答えなさい。 〈文章 > ロールズは、「無知のヴェール」という新しい概念装置によって、 社会契約思想を修正する。 「社会契約なんて虚構だ」 という批判がすでにあることを、ロールズは意識している。 そして、 社会契約思想家 たちの言うような、 「原始的な自然状態」 を想定して 「そこで全員がいっせいに社会契約を結ぶ」という論法には さすがに無理がある、 とロールズは認める。 そこを修正してロールズは、 自然状態の代わりに 「無知のヴェール」 という新しい概念を、 思考過程の装置とし て置く。そしてこう問う。 「あなたがオギャーと生まれる直前の赤ちゃんだとして、 どんな境遇に生まれるかを知 ることのできないヴェールをかけられていたら、 どんな社会を望みますか」と。 その自分が生まれる社会は、 大富豪と極貧者に分かれる社会かもしれない。 ほどほどの富者と何とかはできそう な貧者が混在する社会かもしれない。 そして自分が生まれる境遇は、 金持ちの家かもしれないし、貧しい家かもし れない。そこが 「無知のヴェール」 をかけられて見えない、と想定するのである。 これが、 社会契約思想の 「原始 「的な自然状態」に代わるロールズ流の想定である。 そしてロールズはこう推論する。 「こう問われた人の多くは、 自分が最悪の境遇、 その社会ではもっとも貧しい 家に生まれる場合を考えて、最も不利な立場の人でも何とかはできそうな社会がよい、と答えるだろう」と。 大富 豪と極貧者に分かれる社会よりも、 富者もほどほどで貧者もほどほどという社会のほうがマシで、 自分が生まれる 家を前もって知ることができないなら、 後者の社会に生まれたいと思うはずだ、と言うのである。 出典:徳永哲也「正義とケアの現代哲学: プラグマティズムから正義論、 ケア倫理へ』 (晃洋書房、2021年) (出題に あたって一部改変した) <会話文 》 A「私はロールズの意見に賛成だね。 自分がもしとても貧しい家に生まれてしまって、 病院にも行けないリスクを考 えたら、少しくらいは平等な社会に生まれたいから」 B 「そうかな。 ロールズの意見は、おかしいと思うよ。 ロールズが言っているのは、 1000万円を X %の確率で もらえる権利と、 y 万円を確実にもらえる権利とがあったら、 後者のほうがいいってことだよね」 A「それのどこがおかしいの?」 B 「1000万円を X %の確率でもらえる権利の期待値は、 Z 万円、 y 万円を確実にもらえる権利の 期待値は、40万円でしょ。 前者の期待値は後者の2倍。 同じように、 極貧に生まれる心配をするよりも、 大富豪 に生まれる可能性に賭けたほうがいいかどうか、 計算すればいいんだ」 A「そうかなあ、Cさんは、 どう思う?」 C 「私はロールズに賛成はしないけど、Bさんが言っていることもおかしいと思う」 A 「つまり?」 C 「人生は一度きりだから、 何回も試すことはできないよね。 Bさんは、飲んだら10億円がもらえる代わりに、 50% の確率で死ぬ薬と、飲んでもなにももらえないけど、 毒性がまったくない薬を渡されたとき、 死ぬ可能性のある薬 を飲むの?」 1/4

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TOEIC・English Undergraduate

この長文問題の答えと解説をお願いします。

15 語数: 398 語 出題校 法政大 5 We are already aware that our every move online is tracked and analyzed. But you 2-53 couldn't have known how much Facebook can learn about you from the smallest of social interactions - a 'like'*. (1) Researchers from the University of Cambridge designed (2) a simple machine-learning 2-54 system to predict Facebook users' personal information based solely on which pages they had liked. E "We were completely surprised by the accuracy of the predictions," says Michael 2-55 Kosinski, lead researcher of the project. Kosinski and colleagues built the system by scanning likes for a sample of 58,000 volunteers, and matching them up with other 10 profile details such as age, gender, and relationship status. They also matched up those likes with the results of personality and intelligence tests the volunteers had taken. The team then used their model to make predictions about other volunteers, based solely on their likes. The system can distinguish between the profiles of black and white Facebook users, 15 getting it right 95 percent of the time. It was also 90 percent accurate in separating males and females, Democrats and Republicans. Personality traits like openness and intelligence were also estimated based on likes, and were as accurate in some areas as a standard personality test designed for the task. Mixing what a user likes with many kinds of other data from their real-life activities could improve these predictions even more. 20 Voting records, utility bills and marriage records are already being added to Facebook's database, where they are easier to analyze. Facebook recently partnered with offline data companies, which all collect this kind of information. This move will allow even deeper insights into the behavior of the web users. 25 30 (3) - Sarah Downey, a lawyer and analyst with a privacy technology company, foresees insurers using the information gained by Facebook to help them identify risky customers, and perhaps charge them with higher fees. But there are potential benefits for users, too. Kosinski suggests that Facebook could end up as an online locker for your personal information, releasing your profiles at your command to help you with career planning. Downey says the research is the first solid example of the kinds of insights that can be made through Facebook. "This study is a great example of how the little things you do online show so much about you,” she says. "You might not remember liking things, " but Facebook remembers and (4) it all adds up.", * a 'like': フェイスブック上で個人の好みを表示する機能。 日本語版のフェイスブックでは「いいね!」 と表記される。 2-56 2-57 2-58 36

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