Genetic Polymorphism of the Adenosine A <sub>2A</sub> Receptor Affects Habitual Caffeine Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Caffeine is the most widely consumed stimulant in the world and individual differences in response to its stimulating effects may explain some of the variability in caffeine consumption within a population. We examined whether genetic variability in caffeine metabolism ( CYP1A2 ‐163A>C) or the major target of caffeine action ( ADORA2A 1083C>T) affects habitual caffeine consumption. Subjects (n=2735) were participants from a study of gene‐diet interactions and risk of myocardial infarction who did not have a history of hypertension. Genotype frequencies were examined among individuals who were categorized according to their self‐reported daily caffeine intake as assessed using a validated food‐frequency questionnaire. ADORA2A , but not CYP1A2 , genotype was associated with different levels of caffeine intake. Compared to individuals consuming <100 mg/d of caffeine, the odds ratios (95% confidence intervals) for having the ADORA2A TT genotype were 0.74 (0.53–1.03), 0.63 (0.48–0.83) and 0.57 (0.42–0.77) for those consuming 100–200, >200–400, and >400 mg/d, respectively. The association was more pronounced among current smokers than among nonsmokers. Individuals with the ADORA2A TT genotype were also more likely to consume less caffeine (i.e. <100 mg/d) compared to carriers of the C allele [P= 0.011 (nonsmokers), P=0.008 (smokers)]. Our findings demonstrate that the probability of having the ADORA2A 1083 TT genotype decreases as the level of habitual caffeine consumption increases. This observation provides a biological basis for caffeine consumption behavior and suggests that individuals with this genotype might be less vulnerable to caffeine dependence. Funded by CIHR (MOP‐53147) and NIH (HL 60692,HL 071888).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».