Subjects and imaging procedures
実験1（3.0T）。 健康な成人20名（男性11名、年齢26.2±3.1歳）が、インフォームドコンセントを得て実験に参加した。 16名のデータは、すでに我々の先行研究15で報告されている。 4 名の参加者は、この研究のために新たに募集した。 除外基準には、重大な精神医学的または神経学的既往が含まれる。 本研究は、トロント大学研究倫理委員会（REB）およびシックキッズ病院REBの承認を得ている。 サンプルサイズを先験的に決定するための統計的検定は行わなかった。 我々が選んだサンプルサイズは、過去の論文で使用されたものと同様である16, 26. 実験は3.0T fMRIシステム（Siemens Trio）を用いて行われた。 最初にローカライザー画像を収集し、各参加者の脳を中心とした視野（FOV）を揃えた。 T1強調解剖学的画像（1 mm3, 256 × 256 FOV; MPRAGEシーケンス）を実験用エコー・プラナー・イメージング（EPI）実行の前に取得した。 機能画像にはグラディエントエコープラナーシーケンスを用いた（繰り返し時間（TR）＝2000ms、エコー時間（TE）＝27ms、フリップ角＝70°）。 各Function Runは263回の全脳撮影（40 × 3.5 mmスライス，インターリーブ撮影，FOV = 192 mm，マトリックスサイズ = 64 × 64，面内解像度3 mm）から構成された． 各ランにおける最初の4枚の機能画像は、縦方向の磁化を平衡させるために解析から除外された
実験2 (7.0 T): 健康な成人11名（男性6名、年齢22.2±2.2歳）が、インフォームドコンセントを得て実験に参加した。 本研究は、独立行政法人国立生理科学研究所の倫理委員会により承認された。 サンプルサイズを決定するための統計的検定は行わなかった。 我々が選んだサンプルサイズは、過去の論文で使用されたサンプルサイズと同様である16, 26。 実験は7.0T fMRIシステム（シーメンス社製Magnetom）を用いて行った。 最初にローカライザー画像を収集し、各参加者の脳を中心としたFOVを揃えた。 T1強調解剖学的画像を得た（0.75 mm等尺、224 × 300 FOV、MPRAGEシーケンス）。 機能画像には，gradient echo-planarシーケンスを使用した（TR = 500 ms; TE = 25 ms; flip angle = 35°; multiband factor = 4）． 各Function Runは1010回の全脳撮影（32 × 2.0 mmスライス，インターリーブ撮影，FOV = 208 mm，マトリックスサイズ = 104 × 104，面内解像度2 mm）で構成された．
行動手順
実験1: 味覚刺激はプラスチックチューブで行い、プラスチック製のマニホールドに収束させて、そのノズルから味覚溶液を口内に滴下させた。 チューブは、視覚刺激提示から液体供給までの遅延がほとんどないように、あらかじめ充填されていた。 100回の味覚実験がランダムに行われ、5回の実験にバランスよく配置された。 各試行では、0.5mLの味覚液が1244msかけて投与された。 味覚提示が終了すると、味覚提示を飲み込むよう指示する画面が表示された（1秒間）。 7756ミリ秒後、味液の陽性（3秒）、陰性（3秒）を評価するスケーリングバーが表示された。 その後、1244msの間に0.5mLの無味の液体を流し、1秒後に飲み込むよう指示した。 実験2：実験1と比較して、味覚刺激提示のタイミングと量のみが異なる実験とした。 100回の味覚溶液試行が無作為化され、5回の試行に渡ってバランスされた。 各試行では、0.88mLの味覚液が2秒かけて供給され、供給終了後、液体を飲み込むよう画面に表示された（2秒）。 4000ミリ秒後、味液の陽性（3秒）、陰性（3秒）の順に評価するスケーリングバーが表示された。 その後、2秒間に0.88mLの無味の液体が供給され、すすぎを行い、その後、2秒間の飲み込みの指示があった。 実験1：異なる味覚の主観的経験における個人差を考慮し、参加者は異なる味覚溶液（酸味、塩味、苦味、甘味）の強度（モル濃度で測定）をより広範囲に試飲するよう依頼された。 この実験前セッションでは、参加者は以下の16種類の味覚溶液をそれぞれ1試行（2mL）ずつ試飲した。 (1) 酸味/クエン酸: 1 × 10-1 M, 3.2 × 10-2 M, 1.8 × 10-2 M, 1.0 × 10-2 M (2) 塩味/食卓塩: 5.6 × 10-1 M，2.5 × 10-1 M，1.8 × 10-1 M，1.0 × 10-1 M；（3）苦味／硫酸キニーネ：1.0 × 10-3 M，1.8 × 10-4 M，3.2 × 10-5 M，7.8 × 10-6 M；および（4）甘味／シュクロース． 呈示順序は味ごとにランダム化し、さらに各味の濃度ごとにランダム化した。 各溶液を飲んだ後、被験者は5mLの水をすすいで飲み込み、溶液の体験の強さと快さ（価）を1〜9の別々の尺度で評価した。 各味覚の濃度は、強度が一致するものを選択しました。 以前の研究2により、参加者は異なる評価基準を持ち、最も信頼性の高い濃度は、自己申告の強度が中程度以上のものであることが示されていました。 すべての溶液は、飲用に安全なシグマ・アルドリッチ社（http://www.sigmaaldrich.com）の医薬品グレードの化学化合物を使用して混合した。
実験2：参加者は、以下の16種類の味覚溶液をそれぞれ1試用（1mL）した。 (1)甘味1/グルコース：2.0M, 1.1M, 0.56M, 0.38M；(2) 甘味2/スクラロース：2.1 × 10-3M, 1.1 × 10-3M, 0.53 × 10-4M, 0.26 × 10-4M；(3) 苦味1/カテキン：3.5 × 10-2 M, 1.8 × 10-2 M, 8.8×10-3 M, 4.4 × 10-3 M，(4) 苦味2/塩化マグネシウム． 呈示順序は，味ごとに，また味ごとの濃度ごとにランダム化した． 各溶液を飲んだ後、参加者は5mLの水を洗い流し飲み込んだ後、溶液の体験の強さと快さ（価）を1〜9の別々の尺度で評価した。 各味覚の濃度は、強度が一致するものを選択した。 溶液はすべてDHC（カテキン）、富士フイルム和光純薬（塩化マグネシウム）、鶴谷化学（スクラロース）、ニチガ（ブドウ糖）の食品用化合物を用いて混合した。
データ解析
データはSPM8ソフトウェア（http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/）を用いて分析した。 機能画像は再整列、スライスタイミング補正、MNIテンプレート（ICBM152）への正規化、2×2×2mm空間への補間を行った。 データは、一変量パラメトリック変調解析では空間的に平滑化（FWHM=6mm）したが、多ボクセルパターン解析では性能を損なう可能性があるため、行わなかった19。 各刺激の提示は、SPM8 の canonical function を使用して、個別のイベントとしてモデル化した。 各ボクセルについて、個々の試行のt値は、試行全体の平均値を引くことによって平均化された。 イメージング結果の可視化には、freesurfer software39（http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/）とSPM surfrend toolbox（I. Kahn著、http://spmsurfrend.sourceforge.net）を修正後に使用した。
一変量解析
基本的な味が島内の特定のボクセルでコード化されているかどうかを調べるために一変量解析を実施した。 各味覚をコーディングするリグレッサーは刺激提示にタイムロックした。 一変量解析は、快楽的価値リグレッサーを用いた場合と用いない場合の2回実施した（図1）。 苦味感受性の高い領域で、快楽的価値リグレッサーによってどの程度の分散が説明できるかを視覚化するために、価値リグレッサーを除いた「苦味 vs. 無味」の対比で有意なボクセルを選択した（補足図1）。 安静時ベースラインに対する活動（補足図1a）、無味に対する活動（補足図1b）、価数抑圧した無味に対する活動（補足図1c）の平均値を示しました。 味覚のボクセル特異的同調の存在を検証するため、各参加者の奇数ランと偶数ランを分割し、奇数ランの各味覚に対するボクセル活性と偶数ランの各味覚に対するボクセル活性を比較しました。 例として、偶数回目の各味覚に対する活性に基づいてボクセルを順位付けしたところ、奇数回目では4つの味覚すべてに対して活性が減少する一貫したパターンが見出された（図1b、補足図4）。 奇数ランと偶数ランの間のボクセル活性化について、各参加者内のすべての味の組み合わせについて相関を計算し、参加者間で1標本のt検定を行った（図1c, 図4a, b）。 さらに、同じ味と異なる味の組み合わせの奇数回と偶数回の間の相関を計算した。 図1d、図4b、d）。
Searchlight analysis for taste-type representations
島皮質のfMRIデータをサーチライト分析（半径4mm、33ボクセルを含む）20で解析した。 各参加者の所定の球内において、刺激提示にタイムロックしたBOLD-MRI信号の空間パターンを含むベクトルを作成した（ボクセルごとの正規化t値）。 サーチライト球の活動パターンが味覚の種類を識別できるかどうかを評価するために、leave-one-stimulus-pair-out cross-validationを採用した40。 この手順では、LDA分類器は、テストされた味覚タイプと別の味覚タイプを含む38試行（それぞれ19試行）で学習され、その後、左アウト刺激のペアでテストされました。 各味の分類性能は、他の味との比較で平均化された（例えば、酸味の分類性能は、酸味対甘味、酸味対苦味、酸味対塩味、酸味対無味で平均化された）。 個人レベルでは、58.7%の分類精度は、p < 0.05未補正に相当する。 グループ解析のため、個人の分類性能マップを4mm FWHMガウスカーネルで平滑化し、SnPM13（http://warwick.ac.uk/snpm）を用いて1標本の並べ替え検定を行った。 この手順では、各参加者のデータを50％（偶然レベルの精度）を引いた後に-1を掛けることでランダムに反転させ、参加者間で1標本のt検定を行った。 これを10,000回並べ替えて、島内における最大tの分布を求めた。 この分布に基づいて、5％FWE閾値が決定された。
味覚連関分析
多味連関分析（図2b）では、各ボクセルについて、各味覚タイプ識別が4つの比較（例えば、酸味対甘味、酸味対苦味、酸味対塩味、酸味対無味）で分類性能を平均して、チャンス分類（50%）を超えて閾値を超えたかどうかをテストされた。 有効な接続推論には、すべての比較で有意な結果が必要である41。 そこで、島内の各ボクセルの5％FWE閾値を満たす味覚タイプの数を数えた。
味覚ペア解析
特定の味覚ペアの解析のために、島内の独立したROIを検討した。 まず、20人の被験者をそれぞれ除外し、残りの19人の被験者で4味連接マップ（すなわち、上記の4つの味覚コントラストをすべて満たすボクセル）を計算し、20枚のマップを作成するリーブワンサブジェクトアウト手順を用いた。 この20個のグループマップの重なり具合を図2cに示す。 5%FWE閾値を満たすマップのボクセルを味覚弁別可能なROIと定義した。 このROI内において、特定の味ペアの識別を調べ、各味ペアの分類性能を算出した。 Fig. 2d）
味覚の価値評価による識別（Fig. 2e）については、被験者の価値評価を用いてLDA分析を行った（つまり、fMRIデータから独立している）。 Valenceは各試行のpositivity評価からnegativity評価を引くことで算出した。 味覚分類は、各味覚タイプの残り19試行について学習したleave-one-trial-outを用いて計算した。
Valence and taste-type analysis
Valenceから味覚タイプの独立性を調べるために、上記の4味連接地図で定義したROI内のfMRIデータの類似性を調べた。 各被験者について、試行ごとの相関を計算した結果、味覚タイプ（同じ、異なる）×快楽的価値（同じ、異なる）の2×2に分類された4950（100×99/2）の相関係数が得られた。 相関係数は被験者ごとに各セル内で平均化し、全被験者のデータを味のタイプとvalenceを因子とする二元配置反復測定ANOVAにかけた（図2g）。
さらに、2×2セル間の試行ごとの相関にデータ依存性がない場合の追試分析を行った。 各セルに100回の試行をランダムに投入し、この手順を1,000,000回繰り返した。 この中から、2×2因子と実際の試行区分の一致度が最も高い順列を解析した（4つのセル間の縮小データの割合の幾何平均の最大値に基づく）。 そして、各セル内でのみ交差試行相関を計算し、セル間の依存性がないことを確認した。 この相関係数は、被験者ごとに各セル内で平均化され、残りのすべての被験者のデータは二元配置反復測定ANOVAに供された（補足図3）。 味覚の種類と価数には強い相関があるため、試行の組み合わせはレベル間で均等ではなかった。 例えば、同じ味価と異なる味型の組み合わせは比較的まれであった（Supplementary Table 4）。 しかし、これは効果量の多重共線性を示すものではない。
統計
正規分布を仮定せずに、ノンパラメトリック統計を使ってデータを解析した。 ANOVA（図2g）の前に、均分散性の仮定が満たされていることを確認するためにLeveneの検定が行われた。 多重比較補正は、ボンフェローニ補正を用いて行った。
報告概要
実験デザインに関するさらなる情報は、この論文にリンクされているNature Research Reporting Summaryで入手可能である。
