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生物 高校生

左の画像の赤線部では光リン酸化はH+やATP合成酵素によってされるものと思いましたが、右の画像の赤線部ではATPによってリン酸化されるとあるのは何故ですか?🙇🏻‍♀️

V ●水の分解を放出して酸化された反応中心クロロフィルは,他の物質からe を受 け取りやすい状態になっている。この状態にある光化学系IIの反応中心クロロフィル は、水からe を得て還元され,活性化する前の状態に戻る。 eを失った水は分解され、 酸素とHが生じる (図8-①)。 ●電子伝達 光化学反応で活性化された光化学系Ⅱ から放出されたは,eの受け渡 しをするタンパク質で構成された電子伝達系と呼ばれる反応系内を移動する。このと electron transport system き同時に,Hがストロマからチラコイド内腔に輸送され,チラコイド膜をはさんで Hの濃度勾配が形成される (図3-2)。 電子伝達系を経たe は, 活性化された光化学 酸化 系Ⅰの反応中心クロロフィルを還元する。 ●NADPHの合成 活性化された光化学系Ⅰから放出された2個のと、2個のH+に よってNNADPが還元され, NADPHとHが生じる(図3-③)。 ●ATPの合成 光化学系ⅡI での水の分解や, 電子伝達系におけるH+の輸送によって、 チラコイド内腔のHの濃度はストロマ側よりも1000倍程度高くなる。こうして, チ ラコイド膜をはさんでH+の濃度勾配が形成される。 この濃度勾配に従ってH+ は ATP ごうせいこう。 ATP synthase 合成酵素を通ってストロマへ拡散し、これに伴ってATPが合成される (図8-④)。 こ さんか の過程は光リン酸化と呼ばれる nhotophosphorylation このような過程によって, 光エネルギーに由来するエネルギーがNADPHとATP に貯えられる。 これらは, ストロマで起こる反応に利用される。 電子伝達系 NADP +2H+ NADPH + H+) 光 光化学系 Ⅱ 光 光化学系 1 チラコイド膜 (H+ 光合成色素 e x2 反応中心 クロロフィル 1) (H+ 反応中心 (H+ (H+ (H+ H2O 2 H+ + O2 クロロフィル H+ | チラコイド内腔: H+濃度 (H+ (H+ ストロマ: H+濃度低 図 8 チラコイドで起こる反応 MOVIE (円) ATP 合成酵素 (H+ リン酸 (P+ADP (H+) ATP

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英語 高校生

(4)について This is why にしてしまいました。  This is becauseというようなThis is whyの表現ではだめな理由を教えてください

(60分) Ⅰ 次の英文を読んで、下の設問 (1)~ (11) の語には注が付いています。 に答えなさい。 なお、 Food is fuel. When your body needs energy, you eat. When it doesn't you don't. It should be so simple when you think about it, but that's exactly the problem: us big smart humans can and do think about it, (, introduces all manner of problems and neuroses*. Have you noticed how you always have "room for dessert"? You might have just eaten the best part of a cow, or enough cheesy pasta to sink a gondola, but you can manage that fudge brownie or sundae. Why? How? If your stomach is full, how ice cream triple-scoop b) eating more even physically possible? It's largely because your brain makes an executive decision and decides that, no, you still have room. The sweetness of desserts is a palpable* reward (7)that the brain recognizes and wants so it overrules the stomach. C Exactly {c case is ③ is 4 the this why) uncertain. It may be that humans need quite a complex diet in order to remain in tip-top* condition, so rather than just relying on our basic metabolic systems to eat whatever is available, the brain steps in and tries to regulate our diet better. And this would be fine if that was all the brain does. But it doesn't. So it isn't. Learned associations are incredibly powerful when it comes ( d ) eating. You may be a big fan of something like, say, cake. You can be eating cake for years without any bother, then one day you eat some cake that makes you vomit. Could be some of the cream in it has gone sour; it might contain an ingredient you're allergic to; or (and here's the annoying one) it could be that something else entirely made you throw up shortly after eating cake. out of The disgust eating poiso g And it consider th The brain than food, it doesn't worryingl needlessl one of li shovelin the brai (注) (1) (2

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

下線部(1)の文構造が分かりません。特に2行目の文構造が分かりません。強調のdoであることは分かりますが、その後のthat以降が関係詞?かすらも分からないので、誰か教えて下さい!

次の英文は1991年に出版された本からのもので、 研究分野としての「人工知 能」 (Artificial Intelligence) について述べています。 下線部(1)~(3)を日本語に訳 しなさい。 What is Artificial Intelligence (AI)? Just about the only characterization of Al that would meet with universal acceptance is that it involves trying to make machines do tasks which are normally seen as requiring intelligence. There are countless refinements of this characterization: what sort of machines we want to consider; how we decide what tasks require intelligence and so on. One of the most important questions concerns the reasons why we want to make machines do such tasks. AI has always been split between people who want to make machines do tasks that require intelligence because they want more useful machines, and people who want to do it because they see it as a way of exploring how humans do such tasks. We will call the two approaches the engineering approach and the cognitive-science respectively. (2) (1) approach The techniques required for the two approaches are not always very different. For many of the tasks that engineering AI wants solutions to, the only systems we know about that can perform them are humans), so that, at least initially, the obvious way to design solutions is to try to mimic what we know about humans. For many of the tasks that cognitive-science Al wants solutions to, the evidence on how humans do them is too hard to interpret to enable us to construct computational models, so the only approach is to try to design solutions from scratch" and then see how well they fit what we know about humans. The main visible difference between the two approaches is in (3) their criteria for success; an engineer would be delighted to have create something that outperformed a person; a cognitive scientist would regard it as a failure. -1- M7 (492-61

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