Genetic determinants of food preferences: a systematic review of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the last decade, the results of several studies have indicated that adults' food preferences, consumption, and dietary choices vary depending on their genotype characteristics. However, the results of studies related to genes and polymorphisms involved in this phenomenon are contradictory. This study is a systematic review designed to evaluate the genetic determinants of food preferences. METHODS: This study was conducted following the guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Searches were conducted to identify articles testing the impact of genotypes on food choices, preferences, and intake in healthy adults. The search included all relevant keywords, and studies published between 1/1/1994 and October 2022 were considered. We assessed the quality of included studies and evaluated the risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for observational studies. RESULTS: A total of 8,510 records were identified through our search method, and finally, 50 studies were included in this study. The majority of the studies evaluated the association of genetic variants with preferences for macronutrients, sweet, bitter, and fatty foods. The results of our study suggest a significant correlation between TAS2R38 variants (rs713598, rs1726866, rs10246939) and bitter and sweet taste preferences. Additionally, we found a considerable association between the T102C polymorphism of the 5-HT2A receptor gene and a higher intake of protein, and rs1761667 (CD36) was associated with fat preference. CONCLUSION: In conclusion, this study revealed a significant association between certain genetic variants and food preferences among adults.
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 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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».