MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1996707390 · doi:10.1089/omi.2008.0031

Genetic Variation in Taste and Its Influence on Food Selection

2008· review· en· W1996707390 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueOMICS A Journal of Integrative Biology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Variation (astronomy)TasteGenetic variationBiologyEvolutionary biologyGeneticsGeneComputer scienceFood scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Taste perception plays a key role in determining individual food preferences and dietary habits. Individual differences in bitter, sweet, umami, sour, or salty taste perception may influence dietary habits, affecting nutritional status and nutrition-related chronic disease risk. In addition to these traditional taste modalities there is growing evidence that "fat taste" may represent a sixth modality. Several taste receptors have been identified within taste cell membranes on the surface of the tongue, and they include the T2R family of bitter taste receptors, the T1R receptors associated with sweet and umami taste perception, the ion channels PKD1L3 and PKD2L1 linked to sour taste, and the integral membrane protein CD36, which is a putative "fat taste" receptor. Additionally, epithelial sodium channels and a vanilloid receptor, TRPV1, may account for salty taste perception. Common polymorphisms in genes involved in taste perception may account for some of the interindividual differences in food preferences and dietary habits within and between populations. This variability could affect food choices and dietary habits, which may influence nutritional and health status and the risk of chronic disease. This review will summarize the present state of knowledge of the genetic variation in taste, and how such variation might influence food intake behaviors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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