Association of <b><i>GLUT2</i></b> and <b><i>TAS1R2</i></b> Genotypes with Risk for Dental Caries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To determine whether common polymorphisms in the sweet taste receptor (TAS1R2) and glucose transporter (GLUT2) genes are associated with dental caries, 80 healthy Caucasian individuals aged 21-32 years were genotyped and grouped based on the TAS1R2 (Ile191Val) and GLUT2 (Thr110Ile) polymorphisms. Clinical and radiographic examinations were conducted by a single examiner who was blinded to the genotypes. To assess caries prevalence, three different caries scores were determined: DMFT (decayed, missing, and filled teeth), DMFT + X-ray and ICDAS (International Caries Detection and Assessment System). Associations between genotypes and caries prevalence were analyzed using Student's t test. Based on the genotypes for each of the GLUT2 and TAS1R2 genes, individuals were stratified into four groups for comparison of caries scores. A higher DMFT score (mean ± SE; 4.3 ± 0.4 vs. 6.1 ± 1.2, p = 0.04) was observed among carriers of the Ile allele for GLUT2 (risk group). Carriers of the Val allele for TAS1R2 (resistant group) demonstrated lower caries scores: DMFT (4.1 ± 0.5 vs. 5.8 ± 0.9, p = 0.05), DMFT + X-ray (4.9 ± 0.6 vs. 7.5 ± 0.9, p = 0.01), and ICDAS (19.5 ± 2.2 vs. 26.14 ± 2.82, p = 0.03). Based on genotype stratification, caries scores were significantly lower in the double resistant group as compared to the double risk groups: DMFT (9.1 ± 0.08 vs. 4.2 ± 0.01, p < 0.01), DMFT + X-ray (10.5 ± 0.07 vs. 5.2 ± 0.01, p < 0.01) and ICDAS (32.9 ± 0.2 vs. 19.9 ± 0.01, p = 0.01). In conclusion, GLUT2 and TAS1R2 genotypes individually and in combination are associated with caries risk. Considering the combination of risk/resistance genotypes might further our understanding of genetic predispositions to dental caries and improve the accuracy of caries prediction models.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle