<i>TAS2R38 </i>Genotypes and Phenylthiocarbamide Bitter Taste Perception in a Population of Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
<i>Background/Aims:</i><i>TAS2R38</i> belongs to the TAS2R bitter taste receptor gene family and polymorphisms are associated with differences in bitter taste perception of phenylthiocarbamide (PTC) and 6-<i>n-</i>propylthiouracil (PROP). The objectives were to test whether the genotype-phenotype relationship varies between ethnocultural groups and whether a filter paper method can predict <i>TAS2R38</i> genotype. <i>Methods:</i> Subjects (n = 911) aged 20–29 rated the intensity of a PTC-containing filter paper on a scale of 1–9, from ‘not at all bitter’ to ‘extremely bitter’. The <i>TAS2R38 A49P</i> polymorphism was detected by real-time PCR. <i>Results:</i> The overall frequency of the 49<i>A</i> variant was 0.47 and the <i>AA, AP, </i>and <i>PP </i>genotype distribution was 0.24, 0.45 and 0.31, respectively. Those with <i>AA</i>, <i>AP</i>, or <i>PP</i> genotypes had mean bitterness rating scores of 2.3, 4.9, and 5.9, respectively. The <i>49A</i> variant frequency was significantly lower among Asians (28%) as compared to Caucasians (55%), South Asians (60%) or others (56%) (p < 0.0001). The genotype-phenotype relationship was similar across ethnocultural groups, however, a stronger genotype-phenotype association was observed among women as compared to men. <i>Conclusion:</i> Our findings show that a simple PTC filter paper tasting method strongly predicts <i>TAS2R38</i> genotype, and that the genotype-phenotype association is similar among ethnocultural groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».