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生物 大学生・専門学校生・社会人

これで合ってるか教えて欲しいです💦間違ってたら答え教えて欲しいです。

1. 代表的なグラム陽性菌を1種類、 和名で答えよ。 黄色ブドウ球菌 2.代表的なグラム陰性菌を1種類、 和名で答えよ。 大腸菌 3. 通性嫌気性菌が呼吸で生成する ATP量は、発酵で生成する ATP量の何倍かを答えよ。 19倍 4.増殖に塩分を要求しないが、10%程度の塩分存在下でも増殖可能な微生物の総称名を答えよ。 耐塩性微生物 5. 水分活性は水分のうちの何の割合なのかを答えよ。 自由水の割合 6.5℃以下の条件でも増殖できる微生物の総称名を答えよ。 低温細菌(好冷菌) 7. 中間水分食品で増殖できる微生物の総称名を答えよ。 耐乾性微生物 8. 耐熱性細菌はあるものを形成することで耐熱性を示す。 あるものを答えよ。 芽胞 97. の耐熱性細菌の代表的な種類を1種類、 和名で答えよ。 枯草菌 10. ウイルスが食品中で増殖できない理由を答えよ。 生きた細胞がないと増殖できないため。 11. アミノ酸の脱アミノ反応で生成する悪臭物質の物質名を答えよ。 アンモニア 12. 有性時代が不明な真菌のグループ名を答えよ。 不完全菌類 13. 増殖できない微生物は存在するが、 品質保証期間は腐敗せず可食可能な状態を何というか、 答えよ。 商業的無菌 14. 保存料とは異なるが、 数日程度の日持を向上させるために使用される食品添加物の名称を答えよ。 日持向上剤 15. デンプンを分解する酵素の名称を答えよ。 アミラーゼ 16. たんぱく質を分解する酵素の名称を答えよ。 プロテアーゼ 17. 赤ワインが赤い理由を答えよ。 ブドウの果皮中のアントシアニン色素が溶出するため。 18. ビール醸造でデンプンを分解するために使用する原料を答えよ。 麦芽 19. 清酒製造の発酵形式を答えよ。 並行複発酵 20.醸造酢の発酵に使用する微生物の名称を和名で答えよ。 酢酸菌

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栄養学 大学生・専門学校生・社会人

この問題の解答と解説をして頂きたいです

1. 代表的なグラム陽性菌を1種類、 和名で答えよ。 2.代表的なグラム陰性菌を1種類、 和名で答えよ。 3. 通性嫌気性菌が呼吸で生成する ATP量は、発酵で生成する ATP量の何倍かを答えよ。 4.増殖に塩分を要求しないが、 10%程度の塩分存在下でも増殖可能な微生物の総称名を答えよ。 5. 水分活性は水分のうちの何の割合なのかを答えよ。 6.5℃以下の条件でも増殖できる微生物の総称名を答えよ。 7. 中間水分食品で増殖できる微生物の総称名を答えよ。 8. 耐熱性細菌はあるものを形成することで耐熱性を示す。 あるものを答えよ。 97. 耐熱性細菌の代表的な種類を1種類、和名で答えよ。 10. ウイルスが食品中で増殖できない理由を答えよ。 11. アミノ酸の脱アミノ反応で生成する悪臭物質の物質名を答えよ。 12. 有性時代が不明な真菌のグループ名を答えよ。 13. 増殖できない微生物は存在するが、品質保証期間は腐敗せず可食可能な状態を何というか、答えよ。 14. 保存料とは異なるが、 数日程度の日持を向上させるために使用される食品添加物の名称を答えよ。 15. デンプンを分解する酵素の名称を答えよ。 16. たんぱく質を分解する酵素の名称を答えよ。 17. 赤ワインが赤い理由を答えよ。 18. ビール醸造でデンプンを分解するために使用する原料を答えよ。 19. 清酒製造の発酵形式を答えよ。 20.醸造酢の発酵に使用する微生物の名称を和名で答えよ。

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化学 大学生・専門学校生・社会人

緊急です、!!!! この反応機構を矢印付きでお願いしたいです、、🥺

21:21 三 46 について | セクション 2.2 NeuroPコアの不斉合成 これ 林ピロリジン触媒存在下での9aの8への有機触媒マイケ ル付加反応とそれに続くアルデヒドの還元は、我々の以 前の報告 [26]と同様に行われ、2段階で89%の収率でアル コール7aが3:1のシン/アンチジアステレオマー混合物と して得られ、シン-7aで86%のee、 アンチ-7aで90%のee であった(図3)。 続いて、 キャンディらの条件下での 酸化Nef反応により、 87%という非常に良好な収率と16:1 のジアステレオマー比で二置換ラクトン11が得られ、 はDBU触媒による熱力学的平衡によってさらに濃縮され た。ラクトンをDIBAL-Hで還元してラクトール6aを得た 後、最初のウィッティヒ反応で開環し、アルコール12を 76%の収率で得た。塩基促進脱離副生成物13の生成を抑 制するために、徹底的な最適化が必要であったことを強 調しておくべきである。 最適化された拡張性と再現性を 備えた条件は、0℃でトルエン中の過剰量のメチル(トリ フェニルホスホニウム) 臭化物から生成したイリドの懸濁 液に6aをゆっくりと制御添加し、その後室温まで昇温す るというものである(詳細は補足情報の表S1およびS2を 参照)。 8 1.A (5mol.%), NO2 P-Nitrophenol (10 mol. %) THF, 15°C, 4 days 2. NaBH4, MeOH, 0 °C, 1 h 89% (two steps), syn/anti 3:1 OPMB 9a *NO2 + HO. HO. OPMB syn-7a anti-7a 86% ee NO2 OPMB 90% ee MePPh3Br, KHMDS Toluene 20°C to rt, 16 h NaNO2 AcOH DMF, 40°C, 16h 1.DBU (20mol.%.) HO THF, r.t., 16 h 2. DIBAL-H Toluene, 87%, trans/cis 16:1 OPMB OPMB 11 -78 to -50°C, 30 min 6a 97% (two steps) HO. HO -OPMB 12 76% スキーム3 13 9% OPMB A Ph Ph OTMS

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

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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