Buffering and non-monotonic behavior of gene dosage response curves for human complex traits

单调函数 计量经济学 基因 遗传学 计算生物学 统计 生物 数学 生物系统 数学分析
作者
Nikhil Milind,Courtney J. Smith,Huisheng Zhu,Jeffrey P. Spence,Jeffrey P. Spence,Jonathan K. Pritchard
标识
DOI:10.1101/2024.11.11.24317065
摘要

Abstract The genome-wide burdens of deletions, loss-of-function mutations, and duplications correlate with many traits. Curiously, for most of these traits, variants that decrease expression have the same genome-wide average direction of effect as variants that increase expression. This seemingly contradicts the intuition that for individual genes reducing expression should have the opposite effect on a phenotype as increasing expression. To understand this paradox, we use the gene dosage response curve (GDRC), which relates changes in gene expression to expected changes in phenotype. We show that, for many traits, GDRCs are systematically biased in one trait direction relative to the other, and we develop a simple theoretical model that explains this bias in trait direction. Our results have broad implications for complex traits, drug discovery, and statistical genetics.
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