Ethnicity interacts with the OPRM1 gene in experimental pain sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Robust interindividual variation in pain sensitivity has been observed, and recent evidence suggests that some of the variability may be genetically mediated. Our previous data revealed significantly higher pressure pain thresholds among individuals possessing the minor G allele of the A118G SNP of the mu-opioid receptor gene (OPRM1) compared with those with 2 consensus alleles. Moreover, ethnic differences in pain sensitivity have been widely reported. Yet, little is known about the potential interactive associations of ethnicity and genotype with pain perception. This study aimed to identify ethnic differences in OPRM1 allelic associations with experimental pain responses. A total of 247 healthy young adults from three ethnic groups (81 African Americans; 79 non-white Hispanics; and 87 non-Hispanic whites) underwent multiple experimental pain modalities (thermal, pressure, ischemic, cold pressor). Few African Americans (7.4%) expressed the rare allele of OPRM1 compared to non-Hispanic whites and Hispanics (28.7% vs. 27.8%, respectively). Across the entire sample, OPRM1 genotype did not significantly affect pain sensitivity. However, analysis in each ethnic group separately revealed significant genotype effects for most pain modalities among non-Hispanic-whites (P<.05) but not Hispanics or African Americans. The G allele was associated with decreased pain sensitivity among whites only; a trend in the opposite direction emerged in Hispanics. The reasons for this dichotomy are unclear; they may involve ethnic differences in haplotypic structure, or A118G may be a tag-SNP linked to other functional polymorphisms. These findings demonstrate an ethnicity-dependent association of OPRM1 genotype with pain sensitivity. Additional research is warranted to uncover the mechanisms influencing these relationships.
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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 | 0,009 | 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 ».