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Enregistrement W2602324550 · doi:10.1002/9781118590263.ch1

Biochemistry of Human Bitter Taste Receptors

2017· other· en· W2602324550 sur OpenAlexafffund
Jasbir Upadhyaya, Nisha Singh, Raj Bhullar, Prashen Chelikani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaManitoba Medical Service Foundation
Mots-clésUmamiBitter tasteTasteTaste receptorNutraceuticalG protein-coupled receptorReceptorPerceptionNutrigenomicsBiochemistryChemistryBiologyNeuroscienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans, and probably other mammals, can taste many compounds but distinguish between five basic tastes which are sweet, bitter, sour, salt and umami. In humans, bitter taste is perceived by 25 members of the G protein-coupled receptor (GPCR) superfamily, referred to as T2Rs. This chapter describes the canonical T2R signal transduction pathway. The sensitivity of humans to the perception of some bitter compounds varies greatly. This variable bitter taste perception is the best-known example of genetic variation in oral sensation. With the deorphanization of T2Rs, studies of the mechanisms of their interaction with bitter agonists have started revealing how these receptors are able to sense such a vast array of bitter compounds. Knowledge of their ligand bound structure would further help in the identification or design of taste modulators like bitter blockers. T2R blockers could have widespread utility in antioxidant and/or nutrient-fortified food and beverages, and in pharmaceutical and nutraceutical industry.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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