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生物 高校生

生物のプラスミドの実験の問題です (4)(5)の解き方を教えていただきたいです🙇‍♀️

(1) プラスミドAの転写調節についての、以下の問い①~③に答えよ。ヒーロー プロモーターに結合するものは何か。出 lat② オペレーターに結合するものは何か。 YV 5 ③ X-gal は, β-ガラクトシダーゼで分解されるが、 同じくこの酵素の基質であるラクトース とは違い, β-ガラクトシダーゼの発現を誘導しない。 β-ガラクトシダーゼの発現を誘 導させるために培地に加えたIPTG は、 何と結合するか 16 12 のである 表 2 に示す結果で,以下の(a)~(d) そ れぞれのコロニーに含まれる大腸菌はどれか。 下の解答群の1)~4) の中から, あてはまるもの をすべて選べ。 (2) 制限酵素 H は, DNA 中のある特定の6個の塩基配列を認識して, その部分を切断する。 業中 本鎖DNA に A, G, T, C が偏 (かたよ) りなく分布していると仮定すると, 制限酵素 Hが認 実識する塩基配列は何塩基につき1回出現すると推定されるか t カナマイシ (3)表 2 は操作8で出現したコロニー数をまとめたも 6024 4 表2 大腸菌のコロニー数 大腸菌の 計数に使用 希釈菌液 した培地 →4046 出現した コロニー数 *** (a 培地で培養して生じたコロニー 培地 2 110 (b) 培地2で培養して生じたコロニー TasV & tu 白色 25 希釈菌液 1 培地3 12d 青色 95 培地 4 4 160 希釈菌液3 培地 1 50 (c) 培地で培養して生じた白色のコロニー (d)培地3で培養して生じた青色のコロニー [解答群] モニ ***各希釈菌液の 0.1mL を寒天培地に プラスミドを取りこまなかった大腸菌 ② lacZに外来遺伝子が組みこまれていな プラスミドAを取りこんだ大腸菌 滴下して塗り拡げた。 ③ lacZに外来遺伝子が組みこまれたプラスミドAを取りこんだ大腸菌 ④ lacZにカナマイシン分解酵素の遺伝子の全部が組みこまれたプラスミドAを取りこみ、 組みこまれた遺伝子が発現した大腸菌 (4) 表2に示す結果をもとに, 操作(4)でDNAを混合した後の大腸菌液1mL中の, 以下の(a)~ (c)に示す大腸菌の数を求めよ。 計算結果はa× 10°の形式で表し, b は整数で答えよ。 ただし, 1つのコロニーは1個の大腸菌細胞に由来するものとする。 ① すべての大腸菌 ② lacZに外来遺伝子が組みこまれたプラスミドAを取りこんだ大腸菌 カナマイシン分解酵素の遺伝子の全部が組みこまれたプラスミドAを取りこみ, その遺伝子が発現した大腸菌 (5) 操作(4)でDNAを混合した後の大腸菌の菌液1mLに含まれるすべての大腸菌の中で, プラ スミドAに組みこまれたカナマイシン遺伝子が発現した大腸菌の割合を求めよ。 計算結果は, 百分率(パーセント) で答えよ。 021 2 001 001 [中央大〕 0 0 Day WORK - ROV

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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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