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クレアチンは、グリシンとアルギニンから合成される非必須アミノ酸で、無酸素運動のエネルギー供給に重要な役割を果たします。クレアチンの合成は腎臓と肝臓で行われ、筋肉組織に貯蔵されます。休息時には、筋肉組織でATPを用いてクレアチンリン酸が合成され、無酸素運動時にエネルギー源として利用されます。クレアチンリン酸は、筋肉中に貯蔵されたクレアチンとATPから合成され、無酸素運動の初期段階でエネルギーを供給します。つまり、クレアチンは、短時間・高強度の運動時に重要なエネルギー源となる物質です。
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この記事は、菌類の二つの生活環ステージ（有性生殖を行うテレオモルフと無性生殖を行うアナモルフ）と、それに由来する命名の混乱について解説しています。DNA解析以前は別種とされていたテレオモルフとアナモルフに異なる名前が付けられ、特に無性生殖を行うアナモルフは「不完全菌」と呼ばれていました。現在ではDNA解析により同種と判明しても、産業上の重要性からアナモルフの名前が使用されるケースがあり、混乱が生じています。例としてトリコデルマ(アナモルフ)とボタンタケ(テレオモルフ)の関係が挙げられ、両者の名前を知ることで、目視しづらい菌糸だけでなく、子実体(キノコ)の形から土壌中の存在を推測できるようになります。関連として、マッシュルーム栽培における培土の微生物叢の重要性も示唆されています。
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トリコデルマ理解のためには菌類の分類の歴史的変遷を学ぶ必要がある。トリコデルマ属など一部の菌類は、無性生殖段階で見つかった「不完全菌」として分類され、後に有性生殖段階が確認されたことで完全世代（子のう菌類のツノタケ属など）に分類し直された。しかし、歴史的に「不完全菌」として認識されていた名前も残っているため、トリコデルマのような菌は複数の学名を持つ。古い分類法と新しい分類法の両方を理解することで、トリコデルマのような菌の複雑な命名の理由が理解できる。例えば、アカボタンダケは不完全世代では*Trichoderma viride*、完全世代では*Hypocrea rufa*と呼ばれ、名前からは同一種と分かりづらい。国立科学博物館の『菌類のふしぎ 第2版』は、新旧の分類法を解説し、このような命名の経緯を理解するのに役立つ。
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棚倉西断層近くの山本公園の川で崖崩れを観察し、花崗岩が風化・侵食していく過程について考察した記録。崖崩れ現場は花崗岩質の深成岩地帯で、上流には丸みを帯びた花崗岩の転石が堆積していた。これは、川の流れによって角が取れ、砂や粘土が剥がれて下流に運ばれるため。この過程で石のミネラル分も水に溶け込み、下流の土壌形成に繋がる。つまり、崖崩れや石の丸まりは、土壌の起源を理解する上で重要な現象である。筆者は一年前に土壌の理解を深めるため川の上流を訪れ、今回の観察でその理解が深まったと振り返っている。
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社会人・学生向けプログラミング教室で、Google Apps ScriptのHTML Serviceを使ったGoogleドキュメント連携の勉強会が行われました。前回のスプレッドシート拡張の勉強会に続き、今回はHTML Serviceを用いてGoogleドキュメントのUIをどこまでカスタマイズできるかを検証しました。これにより、業務改善に繋がる新たなアイディア創出を期待しています。
関連として、Google Apps ScriptでJPEG画像からOCRで文字列を取得する内容も扱われました。
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Google Apps Script (GAS)のHTML Serviceでファイルアップロード機能を実装する方法を紹介。サンプルコードでは、HTMLフォームでファイルを選択・送信し、GAS側でGoogleドライブに保存、生成されたURLをHTMLに返す非同期処理を行っている。`google.script.run.withSuccessHandler()`でGAS側の関数を実行し、成功時の処理をHTML側で記述。フォーム送信イベント`onsubmit`でこの処理を呼び出し、アップロード後のURL表示を実現。この仕組みにOCR処理を組み合わせることで、画像アップロードと文字列抽出を同一画面で行うWebアプリ開発が可能になる。
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Google Apps ScriptでJPEG画像からOCRで文字列を取得する方法を検証。GoogleドキュメントでのOCRをGASで自動化する方法を紹介している。 Drive APIを有効化し、画像URLを指定して`Drive.Files.insert`メソッドでGoogleドライブに挿入、`ocr:true`オプションでOCRを実行。 生成されたGoogleドキュメントには画像とOCR結果のテキストが含まれる。日付や画像中の文字認識は難しいが、本文は高精度で取得できた。以前試したGoogleドキュメント直接OCRより精度は高い。
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GoogleドキュメントのOCR機能を使って画像ファイルから文字列を抽出する方法を紹介しています。手書きの名前が書かれた画像ファイルをGoogleドライブにアップロードし、Googleドキュメントで開くと、画像の下に文字列が抽出されます。著者は元々オープンソースのOCRライブラリを探しており、NHocrを試しましたが精度が及ばなかったため、GoogleドキュメントのOCR機能の精度の高さに驚いています。GoogleドキュメントがNHocrを組み込んでいる可能性や、GoogleのOCR APIの利用についても言及しています。