０乗 も １

第1話 １ な ０乗 🌙

　　🌬️🪞🌊　　 ０　乗　　:　　 是央　 ゼオ　 乗　　 :　　 ゼロ　乗 🌙

　　　　　　　　　;

　　　 解放🎵　を急ぐべき、　シナ⚡　による、　

　桜木　琢磨　市議　らをの　実質　での　拉致⚡　たる　事件ら⚡

　　　　　　　　　;　　　　

　　🦋⛲　　 日本医学　 ;　 和法🎵　

　　三石分子栄養学　➕　藤川徳美院長系　 ;　 代謝医学❗

　　　　;

　 人々の体らの各々の、

​　 構造らや、 機能ら

　　　　　、 が、

​　その遺伝子らも含まれてある、

　　　細胞ごとにおいて、

　色々な　アミノ酸　たちから

　　特定の、

　タンパク質 ✔️　、 らの各々を、

​　　作らしめる❗

　　　　、

　　遺伝子　らの

　　日頃の仕事ら、の、

​健全性 ✔️　にもよって

　　、

​その、健全性ら、 を、

　　能　 ヨ　 く、

​　成し付け得る

​　　、 のに必要な

　　　、

​より、 あるべき、 代謝 ✔️

　　ら、が、

​よく、 成し付けられ得てある、

　 場合らにおいては

　　　、

​　ケガ　、でも、しない限りは

　　　、

​より、 万病を成さず ✔️

　　　に、

​人々は、 在り続ける、

​　　 が

　　　、

​その、　遺伝子 ✔️

　　ら、が、

​老化を、成し、進めたり、

​健全性を、 より、 失わされたり、

​すると、

​より、 万病のどれ彼や、

​　死を、 その人々に成す向きへ、

​余計な、圧力が掛かり、

​それらの健全な人々においては、

​　より、 全く、 軽く済んで、

​　　完治する❗

　　　　、

　　 ありふれた、

​　感染症 ✔️　

　　、 などで、

　　その人々が、

​より、 呆気なく、 死んだり、

​ひどく、 重症化したりする、 向きへも、

​余計な、 圧力が掛かる。

​人々の、

　　遺伝子 ✔️　ら、や、

​　 体の構造ら、とか、

　　あり得る、

​機能ら、の、健全性ら、 を、

　　能く、

​　 成し付ける、 のに必要な

　　　、

​より、 あるべき、　 代謝 ✔️

　　ら、 を、

​能く、　 成し付ける

　　　、 には

　　　、

​酵素 　コウソ 　、 としての、

​　タンパク質 ✔️

　　、 たちのどれ彼を、

　　　 必ず、

​その➖方に、 含む

　　　、

​あるべき、 代謝員 ✔️

　　ら、　をの、

​飲み食いなどによる、

　　摂取ら、

​が、 必要であり、

​その摂取らにおいて、

　　 より、

​漏れ、ら、を、成し付けない❗

​事が、 必要だ、

​が、

​代謝 ✔️　らの各々においては

　　　、

​タンパク質 ✔️　な、

　酵素 　コウソ 　 、 と

　　　、　

　 補酵素 　 ホコウソ 　、

​　　 な、

　ビタミン ✔️　

　　、らの、どれ彼か

　　、

​補因子　、 な、 　ミネラル ✔️

　 、らのどれ彼かと、

​　　が、

　➖定の度合い以上で、

​　合体 ✔️　する

　　　 、

​　事が、 必要とされてあり、

​　 その度合いが、

　➖定　以下である、

​　 場合らにおいては

　　　、

​その　代謝 ✔️　、らは、 成されず ✔️

　　　、

​万病 ✔️　への　要因性を、 それ自らに、

​　 帯びる事になる。

​他の、 大勢の人々にとっては、

​　全く、 問題性の無い🎵

　　　、

​特定の、 　代謝員 ✔️　ら、　をの、摂取ら、の、

​　成しようら、 が

　　　、

​　 特定の人々には、

​その、あるべき、　代謝 ✔️　ら、 での、

​　不⚡️　足 ✔️　性　ら、 を、 成すべくして、 成す

　　　、

​　不 ✔️　➕分なものである

　　事が、 あり得

　　　、

​そうした、 考えよう、は

　　　、

​ほぼ、 同➖な物らを飲み食いし

　　　、

​同じような、 訓練

　　ら、などでの、

​運動性らを成し付けもし

　　　、

​同じような、 寮での、

​暮らしようらも成し

　　、

​遺伝子らの、

　より、 似たり寄ったりな、

​同➖な、人種の、 人々

　　　、 などが、

​万病の、 どれ彼らを成して、

​重症化もし、 死んだりもする、

​人々と

　　　、

​それらを成しても、

　　 より、

​軽く済まして、 完治し得たり、

​あるいは、

　全く、 それらを成さずに、

​その健康性を成し続け得たりする、

​人々とに、

​分かれる

　　、

　 事　などへ宛てて

　　　、

​それを構成し得る、

​因果 ✔️　性　などを、

　 よく、辻褄の合う

　　形で、

​説明し得る、 考えようら

　　、 への、

​照らし合わせの基準系に、 成り得る、

​もの、であり

　　、

​現に、

​三石分子栄養学　➕　藤川院長系　においては、

​そう、され得てある。

​この、 確率的な、 親和力　

　　　ら、 での、

​　不⚡️　足 ✔️　性　

　　ら、 を、

　　 より、

​　埋め余し得る❗

　 摂取らの成しようら、

​　　　を、

　　より、

​　 成さなければ、 　成さない ✔️　程に

　　　、

​　その手の人々は、

　　 健康性や、

​　 完治 ✔️　、　 、　 自らを、

​　 より、 遠ざける、 向きへ、

​　余計な、 圧力らを掛け増す事になる　　　】

　　　　。

　　 🤽🪞🦈　　 〘　　溺れ🌙　 得よう、　への　 気付き法🌙　 ら🌙

https://blog.goo.ne.jp/callthefalcon01/e/b5a87b9651fd4652f3b252d04572741c

🦖🌊🌘 喉 で、 つながり得る⚡️　、 餅ら ✔️

https://blog.goo.ne.jp/callthefalcon01/e/ce02a3b9abb229022e63a4bc882ed7f1

　　🦖🌖🏄️　　 みぞし法🎵　　;　　 ハイムリック法🎵

https://blog.goo.ne.jp/callthefalcon01/e/6ae5ecb970fc0fb9264978f27a3e5388

　　🦖🌎🏄️　　 『　 分離🌙　 』　性　による、　善悪🌙　

https://blog.goo.ne.jp/callthefalcon01/e/8c6cb50f67274210c07446eb80877f52

　　 🌍🌎　　 『　　メチル基　 ＣＨ3　 ➕　 Ｂ３　　』

　　　　　　 ;

メチル基　　ＣＨ3 　　、　の 不足 ✔️

　　　は、

　　　脂肪肝 ✔️　、により、　生じる❗

　　　　 ；

　　　藤川徳実院長❗

　　　　 ;

　　・ナイアシン　は、

　　　ＣＨ3　　、を　、　自らの側へ受け容れる、

　　メチル基 、への、受容体　なので、　

　　　　　理論的には、

　　メチル基での不足が、起こり得る❗

　　　。

　　・その場合においては

　　　　、

　　ＣＨ3　、を、　自らの側から、他者へ与え付け得る

　　　、

　　メチル基、　をの、　供与体である

　　　　、

　　　レシチン　　1200　mg　　✖️　　2

　　　、

　　　を併用すれば、

　　メチル基での不足は、容易に解消できる❗

　　　。

　　・もしくは、　

　　メチル基　をの供与体　な、　ベタイン　、を併用する。

　　ナイアシン・アミドで、不調になられる方は、

　　　メチル基　が　不足しやすい ✔️

　　　、

　　　体質の可能性があります。

　　　まず、　

　　高 ✔️ タンパク　　/　　低 ✔️ 糖質 食で、

　　　脂肪肝 ✔️　を改善させる❗

　　　　。

　　そして、　

　　ナイアシン　アミド　に、

　　レシチン　　1200　mg　　✖️　　2

　　　　、　を併用する。

　　　当院の患者で、

　　”　　レシチン　　7000　mg　程度を併用する❗

　　　　と、

　　　ナイアシン　、による効果が高まる❗　　”

　　　　、

　　　と言っていた人がいます　　　】

　　　　　　。

🌍🌎 武漢　コロナ ✔️ 　、　 などに　感染したら、

　　　　　　　飲んでは、いけない ✔️　 、 薬ら 　 ;

https://blog.goo.ne.jp/callthefalcon01/e/19dbcde1460060f8ffb5b682fed103e4

🌕🌍 『　　レシチン　　』

　 　 ;

【 　 lecithin 　

　　　　　、 　は、

　　グリセロ・リン　脂質　の　➖種。

　 自然界の動植物において、

　すべての細胞らの中に在り

　　　、

　生体膜　をの　主要な構成分。

　レシチン 　

　　、 という名は、

ギリシャ語で、　 　卵黄🎵 　を意味する 、

λέκιθος 　　（ 　 lekithos 　、 　レキトス 　 ）

　 に由来する。

　 レシチン 　、は、

　　 元は、

リン　脂質　の 　➖種類である

　　　、

　ホスファチジル　コリン

（ 　Phosphatidyl　choline　 ） 　、への、

　　別名であったが

　　　、

　　現在では

　　　、

リン　脂質　を含む、 　脂質　から成る、

　製品のことを、 総称して、

　レシチン 　

　　、 と呼んでいる。

市場　などでは、 原料に、

何を使用しているかで、分類され

　　、

卵黄　を　原料とするものは、

「 　卵黄 レシチン　 」

　　、

大豆を原料とするものは、

「　 大豆 レシチン 　」

　　　 、

と呼ばれ、区別される。

レシチン　の　特性として

　　　、

油を、 水に分散させて、

　粒の各々を作る

　　　、 　

『　　乳化　力 ✔️　　』

　　　、と

　　　、

皮膚　や　粘膜　から、

物質を透過させて吸収する❗

　　、

浸透の作用がある。

これらがゆえに、

医薬用な、 リポソーム 　、への材料、とか、

静脈への注射用な、 　脂肪　乳剤　、に、

　痔　や　皮膚病　への　治療薬として、

　利用されている。

　体内で、

　　脂肪 ✔️　 、が、

エネルギー　として、

利用され、貯蔵される際に

　　　、

　タンパク質 、 と結びついて、

　『 　リポ・タンパク質 　 』　、 となり

　　　、

血潮らの中を移動する

　　が、

　この、　タンパク質　、と、　脂肪　との結合に、

　 『 　レシチン 　 』 　、を必要とする❗

　　　　 。

体内の、　 レシチン　の　総量は、

　体重が、 　６０ Ｋg 　

　　　、 の、 　ヒトで、

　６百 グラム 　、程度である。

　レシチン　の　 不⚡　足 　

　は、

　疲労 ✔️　、 　 免疫力の低下 ✔️　、　 不眠 ✔️　、

　動脈　硬化 ✔️　、 　 糖尿病 ✔️　、

　悪玉　コレステロール　の　沈着 ✔️

　　　 、

　　　などの、

　多くの症状ら、 への、 原因ら、の、

　➖定の度合いで、 あり得る　　　】 ;

　　。

　　🦈⛲　　肺　、が、　鼻水のごとき液で、覆われ、固められて、　

　　　　　　窒息⚡️　 死 ✔️

https://blog.goo.ne.jp/callthefalcon01/e/fa6f1d716e3be15cd662c640c2b4bda3

　 🌬️🦅🌊　　人々の体で　使い回される、元素 🌙 ら

https://blog.goo.ne.jp/callthefalcon01/e/c917537fcc40713eadcb3c19d859ac45

　 🌬️🌃🌊　　扌工 知惟　 テクシー　　:　　AI　　、　 による　概要 🌙

　　数学では、　0　の　階乗は、　1　 と決まっており、

　　式で表すと

　　「　　０❗️　　 ＝　　1　　」　 となります。

　　また、　 10　 などの　　0　乗　 も、　 1　 です。

　 0 乗　が、　 1　 であることを説明する例として、

　コピー用紙を折る　問題が挙げられます。

　　コピー用紙を　1 枚 を 手にして、 何回 を 折れるかに挑戦してみましょう。

　そうしたら、 1 回も 折らない 🌙

　最初の状態が、　 0 回 を 折ることであることを実感してみます。

　なるほど、 0 回 を 折ること、　 すなわち

　0 乗　 は、　 元からの　 厚さ　　:　　存在　の　度合い　　、　が

　 同じ、　　すなわち

　 1 倍　である、　 と、 実感できるはずです。

　　🌬️🚰🌊　　 空間 情報 クラブ

　　｜　　インフォマティクス　運営の　Web　メディア

　　なぜ、　 0 乗　は、　1　 なのか❔

　　 2024年1月5日

　２³　 （　 2　の　3 乗　 ）　 は

　　2　✖️　2　✖️　2　 のことで、　 8　 である　ことが

　　分かりやすいのに対して、

　　2⁰　 が、　 1　 であることは、　 イマイチにて

　　ピンときません。

　計算についての説明の前に、　何乗の計算にまつわる

　 用語の説明をしておきます。

　　冪　・冪乗　・累乗　・指数　・底

　　四則演算である、　

　たし算　（　加法　）　、　　ひき算　（　減法　）、　　かけ算　（　乗法　）　、

　 割り算　（　除法　）　　の　　計算の結果が、

　 それぞれにて、　 和　、　 差　、　 積　、　 商　 です。

　 ab　の　計算結果を、 　 冪　（　べき　）　 、

　ab　 の　 演算　を　、　　冪乗　 、　または

　べき乗　、　 と呼びます。

　　冪　（　べき　）　 とは、　 おおい隠す　ことです。

　　冪　　＝　　冖　（　べき　）　 ➕　 幕　　ですが、

　　「　 冖　 」　は、　 布で 物を覆うこと、

　 「　幕　」　で　おおい隠す

　　ことを示しています。

　略字として、　「　巾　」　と書くこともあります。

　累　とは、　かさねることです。

　累乗　は、　 「　 かさねた乗算　 」　 の意味です。

　わが国の教科書では、　累乗　が使われています。

　冪　は、　 常用漢字・当用漢字には 含まれていません。

　そこで、　代わりに使われることになったのが

　平仮名の　「　べき　」　と、 　「　累　」　です。

　 もとからの、　　冪　　と、　 後から使われることになる、　 累　 ですが、

　　使い方に　違いがあります。

　指数　が、　 自然数の場合の　冪乗　　を

　累乗　 と区別する　使い方もありますが、

　冪乗　・べき乗　・累乗　は

　ほとんど　同じ　意味　で　使われます。

　演算の結果は、　 冪　 であり、　　累　では　ありません。

　また、　 冪級数　・巾級数　 という、　 数学用語はありますが、

　累級数　とは、 いいません。

　 🌬️🏜️🌊　　Wikipedia　　階乗 🌙

　　数学において、　自然数 　 n の　階乗

　　（　 かいじょう、　 英: 　 factorial　 ）

　　n ❗️ 　　とは、　　1　 から　 n　 までの　

　　全ての　整数の積 🌙　 のことである。

　例えば、

６❗️　　=　　 ６　　✖️　　５　　✖️　　４　　✖️　　３　　✖️　　２　　✖️　　１

　　　　=　　 ７２０

　　空積の規約の下で、　　０❗️ 　 = 　　１

　　 と定義する。

　 階乗は、　 数学の様々な場面に出現するが、　　特に

　組合せ論　、　 代数学　、　 解析学　 などが 著しい。

　階乗　の　 最も基本的な出自は

　 n 個　の　 相異なる対象を　 1 列　に並べる　方法

　（　 対象の置換　 オッケ　 ）　の　総数が

　　n❗️　 通り　 である

　　という、　 事実である。

　 🌬️🏇🌊　　 YouTuber　　:

　奇数　の　2 乗　から、　 1　を引いた数は

　 8　の　倍数になるって 、　マジ❔

9の2乗　 ➖　 1　　＝　　80

7の2乗　 ➖　 1　　＝　　48

3の2乗　 ➖　 1　　＝　　8

5の2乗　 ➖　 1　　＝　　24

　🌬️🚵🌊　　Wikipedia 🌙

　🌬️🏄️🌊　　帰納 🌙

　個別的・特殊的な　事例から

　➖般的・普遍的な　規則・法則を見出そうとする

　論理的推論の方法

　　この項目では、

　Induction　 をの訳としての　 「　 帰納　 」　、　　特に

　枚挙的 帰納法 について 説明しています。

　Recursion　 をの訳としての　 「　 帰納　 」　については

　「　 再帰　 」　 をご覧ください。

　帰納　 （　 きのう、　 英: 　 Induction、　 希: 　 επαγωγή

　　 （　 エパゴーゲー　 ）　 とは、

　個別的・特殊的な　事例から、　 ➖般的・普遍的な

　規則・法則　を見出そうとする　 論理的推論の方法のこと。

　演繹においては

　前提が、　真であれば、 結論も、 必然的に真であるが、

　帰納においては

　前提が、　真であるからといって

　結論が 真である ことは、 保証されない。

　なお、　 数学的帰納法　・構造的帰納法　・整礎帰納法　・完全帰納法

　・累積帰納法　 （　 英語版　 ）　 ・超限帰納法　 などの　帰納法は、

　 その名前と違い、　帰納ではなく、　 演繹 である。

　🌬️🦣🌊　　AI　による　概要 🌙

　演繹　（　 えんえき　）　 とは、

　大きな前提から、 結論を推論する思考法で、

　論理学の考え方の➖つです。

　演繹法　とも呼ばれ、　演繹的　推理　とも呼ばれます。

　演繹法では、　➖般論や 社会通念上のルール、　規則　 などの

　大前提を基本に、　さらに、 前提を加えて

　条件を付けながら、 論理を積み重ねて、 結論を導き出します。

　たとえば、

　　「　 A　 =　 B　 」　 と　 「　 B　=　 C　 」　 が成り立つ場合

　　「　 A　 =　 C　 」　　であると考えます。

　　演繹法の特徴は、

　➖般の人が納得できる前提を　基本に

　論理を展開する　ため、

　誰でも　納得しやすく、　複雑な　 提是　 テゼ　　:　　テーマ　　、でも

　論理的な 結論を出せる ことです。

　また、 理論的で、 説得力のある 説明ができます。

　　🌬️🌪️🌊　　東大塾長　の　山田 🌙

　　実際は、　 演繹法　 である

　【　 数学的　帰納法　 】

　　証明法を　例題で　わかりやすく　 （　 不等式　など　 ）

　　 東大塾長の山田です。

　この　 辺辞　ペジ　 では、　数学　 B　　の

　「　 数学的　帰納法　 」　 について解説します。

　今回は、　 数学的帰納法の考え方・解き方を，　大学受験で頻出の問題

　　（　 等式　・倍数　・不等式　・漸化式　 ）　 を通して

　 　具体的に、 超わかりやすく解説していきます。

　1. 　　数学的帰納法とは❔　　 超わかりやすく説明

　漸化式では

［1］　　a1　　=　　1

［2］　　an　　➕　　1　　=　　 an　　➕　　n　　

　　　　　　　　　　　　　　　（　　n　　=　　 1,　2,　3,　⋯　　）

［1］　 を　もとにして，　　［2］　において

　　　 n　　=　　 1,　2,　3,　⋯ 　　とすると

　a2　　=　　 a1　　➕　　1　　 =　　 1　　➕　　1　　 =　　 2

　a3　　=　　 a2　　➕　　2　　 =　　 2　　➕　　2　　 =　　 4

　a4　　=　　 a3　　➕　　3　　 =　　4　　➕　　3　　 =　　 7

⋯⋯⋯

となり，

　　　a1, 　 a2,　 ⋯,　 an,　 ⋯ の値が、　 1 通りに 定まります。

つまり，

　　「　　初項　 a1　　」　　と

　 「　　ak　 から 　 ak　➕　1　 を求める　規則　　」　　 が与えられれば，

　　すべての自然数　 n　 について，

　　 an 　 を定めることができます。

　これと同じような考え方で，

　自然数 　n 　 に関する　 命題　 P 　 が

　すべての自然数 　n　 について成り立つ　ことを証明したいときに

［1］　　n　　=　　1 　　のとき 、　　P　 が成り立つ。

［2］　　n　　=　　k　　 のとき 、　　P　　 が成り立つ、　と仮定すると，

　　　　n　　=　　k　➕　1 　　のときにも、　 P　 が成り立つ。

　この　［1］， ［2］　を示す　ことによって

　［1］　から　　 n　　=　　1 　　のとき、　　 P　 は　成り立つ。

　①　と　　［2］　 から

　　　 n　　=　　 1　　➕　　1　　 =　　 2　　　 のときも

　　　 P　 は　成り立つ。

　さらに，　 ②　と　 ［2］　 から

　　　 n　　=　　 2　　➕　　1　　 =　　 3　　 のときも

　　　P　 は　成り立つ。

　同様に 、　　 n　　=　　 4,　5,　6,　⋯ のときにも

　　　P　 は　成り立ち，　　結局は、

　　すべての自然数 　n 　について 、　 P　 は、　成り立つ。

　　ことがいえます。

　このような証明法を　 数学的 帰納法　 といいます。

　　2. 　　数学的帰納法　の　等式の証明問題 🌙

　例題　 1

　n　 が　 自然数のとき，　数学的帰納法を用いて、 次の等式を証明せよ。

　　12　　➕　　22　　➕　　32　　➕　　⋯　　➕　　n2

　　　　=　　 16　n　 (　 n　➕　1　 )　 (　 2n　➕　1　 )　　⋯①

　【　 証明　 】

［1］　　n　　=　　1　 のとき

　(　 左辺　 )　　=　　 11　　 =　　 1

　(　 右辺　 )　　=　　 16　⋅　1　⋅　 (　 1　➕　1　 )　 (　 2　⋅　1　➕　1　 )

　　　　　　　　=　　1

　よって，　　 n　　=　　1　　 のとき、　 ①　は　成り立つ。

［2］　　n　　=　　k　 のとき，

　　　①　 が　成り立つ　と仮定すると

　12　 ➕　 22　 ➕　 32　 ➕　 ⋯　 ➕　　k2

　　　 =　　 16　k　 (　 k　 ➕　 1　 )　 (　 2k　➕　 1　 )　　　⋯②

　　n　　=　　 k　 ➕　 1 　　のときを考えると，　　②　から

　　12　➕　　22　➕　　32　➕　　⋯　➕　　k2　➕　　(　 k　➕　1　 )2

　=　　 16　k　 (　 k　 ➕　 1　 )　 (　 2k　➕　1　 )　 ➕　 (　k　➕　 1　)2

　=　　 16　 (　 k　➕　1　 )　

　　 {　 k　 (　 2k　➕　1　 )　　➕　　6　(　 k　➕　1　 )　　}

　　　=　　 16　 (　 k　➕　1　 )　 (　 2k2　 ➕　 7k　 ➕　 6　 )

　　 =　　 16　 (　 k　➕　1　 )　 (　 k　➕　2　 )　 (　 2k　➕　3　 )

　　 =　　 16　 (　 k　➕　1　 )　　

　　 {　　(　 k　➕　1　 )　　➕　　1　　}　　

　　 {　　2　(　 k　➕　1　 )　　➕　　1　　}

よって，

　　　n　　=　　k　 ➕　1 　　のときにも、　 ①　は　成り立つ。

　［1］，［2］　から，　すべての自然数　 n 　 について

　　 ①　は　成り立つ。

　　椪堵　 ポント　　:　　Point 🌙

［1］　　n　　=　　1 　　のときを証明する。

［2］　　n　　=　　k　　 のときを仮定し，

　　　n　　=　　 k　 ➕　 1 　　のときを証明する。

［2］　 の証明では，

　　n　　=　　k 　　のとき　 成り立つ　 と仮定した　式を使って，

　　n　　=　　 k　 ➕　 1 　 のときの　式変形をしていくのが、 定石です。

　また， 上の解答の赤字の部分は，

　数学的帰納法の決まり文句です。

　答案は、 この通りに つくっていけば、　OK　です❗️

　　🌬️🏎️🌊　　GIGAZINE 🌖🌙

　　2018年　　1月16日　　 19時00分　　 叉兌　 サエツ　　:　　サイエンス 🌙

　　キリスト教暦での、　 第　千５百年代　な、　16世紀に

　メキシコの　アステカ文明を壊滅的な状況に追い込んだ伝染病の実態が

　 「　 死者の歯　 」　 から浮き彫りに

By 　Siddie Nam

　　日本では、　 戦国時代の真っ盛りであった、　 1519 年　に

　　スペイン人の　エルナン・コルテス　が、　メキシコに上陸してから

　数➕年の間に、　 先住民族である　アステカ人の間では

　　人類史上にて　最悪　とも言われる、　 謎の伝染病がまん延して

　壊滅的な状況に陥りました。

　埋葬されていた　当時の死者の歯を調査したところ、　 その原因は

　「　 サルモネラ菌　 」　 の　 ➖種であった

　 可能性が浮かび上がっています。

Salmonella 　enterica 　genomes 　from v　ictims

　　of 　a 　major 　sixteenth-century　 epidemic 　in 　Mexico

　　　　|

　　 Nature 　Ecology 　& 　Evolution

https://www.nature.com/articles/s41559-017-0446-6

A　 New 　Clue 　to 　the 　1545　 Cocolitzli 　Epidemic 　in　 Mexico -

　　 The 　Atlantic

https://www.theatlantic.com/science/archive/2018/01/salmonella-cocoliztli-mexico/550310/

　　16世紀の　メキシコ　の　壊滅的な伝染病は

　 サルモネラ菌　が　原因　、　と考えられる

　　　　 |　

　　Nature 　Ecology 　and 　Evolution

　　　　|

　　 Nature 　Research

http://www.natureasia.com/ja-jp/research/highlight/12328

　　この研究を進めたのは、

　マックス・プランク・ヒト・サイエンス研究所の人類学者である

　キルステン・ボス氏らによる研究　 致廡　 チム　　:　　チーム　 。

　伝染病で亡くなった住人の　歯の内部に含まれる

　 参封　 サンプ➖　　:　　サンプル　　、　を分析することで

　病原体の　 DNA　 を抽出し、

　アステカ人を破滅寸前に追いやった原因を明らかにしています。

　16世紀に　メキシコに上陸した　スペイン人は、

　天然痘や　麻疹、　チフス ⚡️　 などの

　多くの病気を現地に持ち込んだ、　 といわれており、

　現地の人々は、　 これらを総称して、　 「　 ココリツトリ　 」

　　と呼んでいた、　 とのこと。

　 1545年に、 最初の流行が発生し、　その後な、　1576 年に、　再び

　被害が拡大します。

　そのたびに、　数百万人単位の死者が続出し、

　アステカ文明の人口は、　 2000万人から 200万人へと激減した

　 とみられており、

　その様子を目の当たりにした、　フランシスコ会修道士は

　「　　朝から夕方にかけて、　司祭たちは、 死体を運び、

　それを溝に放り込んで埋めた　　」　、　と記しています。

　　この　ココリツトリ　の詳細は、　これまでに、

　　ほとんどが、 明らかにされておらず、

　　天然痘 や　麻疹　などの　病気である、 と考えられてきましたが、

　 最新の　DNA 分析 技術　を用いることで

　その正確な姿が明らかにされてきています。

　研究を行った ボス氏は、　メキシコの南部にある

　大規模な　ミシュテカ　の　墓地に埋葬された　死者

　11 人の歯　を取り出して、 その中に残された病原体の

　 DNA　を詳細に調査しました。

　 🐉🌍🏝️　　『　　RＮA　 疫鎮　 問題⚡️　　』

　　　　　 :

　 【　　　遺伝子　　:　　 DＮA　　:　　 デオキシ　リボ　核酸　　、　

　　　　らは、

　　毎日に、　 いつでも、　 色々な　アミノ酸　たち　から、

　 色々な　タンパク質　らの　各々　を　作り出さしめる

　　仕事　ら　を　させられており

　　　　、

　　そのお蔭で、　 我々なる　人 　などの、

　　命　と　健康性　とが、　成し付けられ得て来てあり

　　　　　、

　　 準　遺伝子　とも　言うべき、

　　RＮA　　　:　　 リボ　核酸　　 、　 たちの内の

　　　　、

　　 伝令　RＮA　　:　　メッセンジャー　 RＮA　　:

　　m RＮA　　、　　たちの各々は

　　　　　、

　　 遺伝子　を　構成する

　　３つ　で　➖つ　の　並びよう　な　 塩基　らの

　その　顔触れ　に　対応せる

　　塩基　らを　 自らの側に　揃　 ソロ　 え

　　　　 、

　 運搬　 RＮA　 　 :　　 トランスファー　RＮA　　 :

　　t RＮA　　、　　をして　

　　　　、　

　　 リボゾーム　へ　持って行かせ

　そこで、　その　塩基　ら　の　➖つ　ごと　の　並びよう　へ　対応する

　　➖種員　の　アミノ酸　を　特定する

　　　という事を繰り返して

　　色々な　アミノ酸　たち　から、　立体的に

　　 特定の　タンパク質　を　作り出さしめており

　　　　、

　　それらを　日常的に　成し行い付け得てある

　　　のに対して

　　　　　、

　　 RＮA　 ワクチン　らは

　　　　、

　　その体の主の　遺伝性　らとは、　

　　 関係　が　無く⚡️

　その主へ至る　累代員らの　可能的な　遺伝性　らへの

　　淘汰圧ら　の　影響性　らに、

　より、　 関わり　が　無い⚡️　

　　 が　 ゆえもあって

　　　　、

　 その体ごとの、　遺伝子らの、

　より、　全体な　働き得ようらへ、

　どんな　阻害性　の　影響性　らや

　どんなに　余計な　 過剰性　の　影響性　ら　などを

　 与え付け得るか、　といった　向きの

　 可害　 ベガイ　　:　　リスク　　、　ら　など　を、

その宛ての　主らへ、　宛て付けるものでもある　　

　　ので

　　　　、

　　出来る得る限り、

　我彼への　その投与を避けて、

　より、　 質的な　栄養　らをの　充足　と

　適度な　運動性　らとに　よる　

　　事の方が、

　人々が、　その命と健康性とを成し付けるのに必要な

　　代謝　らを、

　より、　漏れ⚡️　を　無しに、　

　　成し付け得てゆくようにする上で、

　 より、　望ましい　もの　として、 ある☀　　　】

　歯の中の、　柔らかく生きている組織である　歯髄には

　多くの血管が通っており、

　血液の中に入り込んだ　病原体も、

　もれなく、 歯髄の中に流れ込みます。

　そして、　患者の死後には、

　歯の外側にある、　硬い エナメル質　が

　何世紀もの間にわたって、　 病原体の　DNA　を保護する

　役目を担う、　とのこと。

　ボス氏は、　この血液の痕跡から、　DNA　を抽出する

　新しい技術を用いることで、　その病原体が

　病原菌の➖種である、　サルモネラ菌の

　DNA　 を　構成する、

　塩基　配列　を持つ　ことを発見しました。

By 　John Patrick Robichaud

　　この病原菌は、

「　 チフス　を引き起こす　細菌　 」　を意味する

　Salmonella　 enterica　　あるいは

　S. enterica　 と呼ばれており、

　今回に、 この菌が見つかったことで、

アステカ文明を破滅に追いやる原因の一つとなった伝染病は

　チフス　であったことを強く裏付けています。

　さらに、 スペイン人が上陸する以前に死亡していた

　5 人の 歯髄　 参封　 サンプ➖　 には

　S. enterica　が　含まれていない ことも、

　この説を裏付けるものとなっている、　とのこと。

　チフス　による　発熱は、

　病気の人の糞便で汚染された ⚡️　 食物や水を介して広がるもので、

　現代の社会では、　 多くの人が密集している

　貧しい環境で、 多くみられます。

　論文では、　サルモネラ菌　が

　他の病原体と相互作用した可能性がある

　ことも 認めており、

　今回に用いられた手法も、 その可能性を残すものである

　 とのこと。

　この手法では、　 DNA　を検出することしかできない中で、

　➖部の　ウイルス　 は、

　 RNA　で　分裂を行っている　ことから、

　今回の手法では、 見つけられなかった

　他の要因があることを　 研究 致廡　チム　 は、 認めています。

　 しかしながら、

　古い　DNA　 を用いた分析手法は、

　これまで知ることができなかった

　過去の状況を知る 手がかりになる ことが期待されています。

　フランスの公立大学・エクス＝マルセイユ大学の微生物学者、

　ニコラス・ラスコヴァン氏は

　「　　この、 古い DNA に関する分野で、

　　新たな　 捨歩　 ステプ　　:　　ステップ　　は、

　　人間　への　共生物である　細菌　に

　注目を集めることにつながるでしょう　　」

　　と語っています。