Effect of Genetic Variation on Salt, Sweet, Fat and Bitter Taste
Notice bibliographique
Résumé
Background: Taste is one of the primary determinants of food intake and taste function can be influenced by a number of factors including genetics. However, little is known about the relationship between genetic variation, taste function, food preference and intake. Objective: To examine the effect of variation in genes involved in the perception of salt, sweet, fat and bitter compounds on taste function, food preference and consumption. Methods: Subjects were drawn from the Toronto Nutrigenomics and Health Study, a population of healthy men (n=487) and women (n = 1058). Dietary intake was assessed using a 196-item food frequency questionnaire (FFQ) and food preference was assessed using a 63-item food preference checklist. Subsets of individuals were phenotyped to assess taste function in response to salt (n=95), sucrose (n=95), oleic acid (n=21) and naringin (n=685) stimuli. Subjects were genotyped for Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) in candidate genes. Results: Of the SNPs examined in putative salt taste receptor genes (SCNN1(A, B, D, G), TRPV1), the rs9939129 and rs239345 SNPs in the SCNN1B gene and rs8065080 in the TRPV1 gene were associated with salt taste. In the TAS1R2 gene, the rs12033832 was associated with sucrose taste and sugar intake. The rs1077242 SNP in the bitter taste receptor gene TAS2R19 was associated with naringin taste and both grapefruit intake and preference. In the putative fat taste receptor CD36 the rs1761667 and rs1984112 SNPs were associated with intake of total, polyunsaturated and monounsaturated fats as well as oleic acid taste. Conclusions: Our findings demonstrate that genetic variation is associated with differences in taste function, food preference and intake across a number of taste modalities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».