Joseph Pickrell and colleagues analyze genome-wide association data for 42 human phenotypes or diseases and identify several hundred loci influencing multiple traits. They also find several traits with overlapping genetic architectures as well as pairs of traits showing evidence of a causal relationship. We performed a scan for genetic variants associated with multiple phenotypes by comparing large genome-wide association studies (GWAS) of 42 traits or diseases. We identified 341 loci (at a false discovery rate of 10%) associated with multiple traits. Several loci are associated with multiple phenotypes; for example, a nonsynonymous variant in the zinc transporter SLC39A8 influences seven of the traits, including risk of schizophrenia (rs13107325: log-transformed odds ratio (log OR) = 0.15, P = 2 × 10−12) and Parkinson disease (log OR = −0.15, P = 1.6 × 10−7), among others. Second, we used these loci to identify traits that have multiple genetic causes in common. For example, variants associated with increased risk of schizophrenia also tended to be associated with increased risk of inflammatory bowel disease. Finally, we developed a method to identify pairs of traits that show evidence of a causal relationship. For example, we show evidence that increased body mass index causally increases triglyceride levels.

Ashley Winslow, Roy Perlis, David Hinds and colleagues report the identification of 15 genetic loci associated with risk of major depressive disorder in individuals of European descent. They find that several loci are also associated with risk of other psychiatric traits, including schizophrenia and neuroticism. Despite strong evidence supporting the heritability of major depressive disorder (MDD), previous genome-wide studies were unable to identify risk loci among individuals of European descent. We used self-report data from 75,607 individuals reporting clinical diagnosis of depression and 231,747 individuals reporting no history of depression through 23andMe and carried out meta-analysis of these results with published MDD genome-wide association study results. We identified five independent variants from four regions associated with self-report of clinical diagnosis or treatment for depression. Loci with a P value <1.0 × 10−5 in the meta-analysis were further analyzed in a replication data set (45,773 cases and 106,354 controls) from 23andMe. A total of 17 independent SNPs from 15 regions reached genome-wide significance after joint analysis over all three data sets. Some of these loci were also implicated in genome-wide association studies of related psychiatric traits. These studies provide evidence for large-scale consumer genomic data as a powerful and efficient complement to data collected from traditional means of ascertainment for neuropsychiatric disease genomics.

Late-onset Alzheimer’s disease is a prevalent age-related polygenic disease that accounts for 50–70% of dementia cases. Currently, only a fraction of the genetic variants underlying Alzheimer’s disease have been identified. Here we show that increased sample sizes allowed identification of seven previously unidentified genetic loci contributing to Alzheimer’s disease. This study highlights microglia, immune cells and protein catabolism as relevant to late-onset Alzheimer’s disease, while identifying and prioritizing previously unidentified genes of potential interest. We anticipate that these results can be included in larger meta-analyses of Alzheimer’s disease to identify further genetic variants that contribute to Alzheimer’s pathology. A genome-wide association study performed in 1,126,563 individuals identifies seven new loci associated with Alzheimer’s disease and implicates microglia and immune cells in late-onset disease.

Abstract Depression is a polygenic trait that causes extensive periods of disability. Previous genetic studies have identified common risk variants which have progressively increased in number with increasing sample sizes of the respective studies. Here, we conduct a genome-wide association study in 322,580 UK Biobank participants for three depression-related phenotypes: broad depression, probable major depressive disorder (MDD), and International Classification of Diseases (ICD, version 9 or 10)-coded MDD. We identify 17 independent loci that are significantly associated ( P < 5 × 10 −8 ) across the three phenotypes. The direction of effect of these loci is consistently replicated in an independent sample, with 14 loci likely representing novel findings. Gene sets are enriched in excitatory neurotransmission, mechanosensory behaviour, post synapse, neuron spine and dendrite functions. Our findings suggest that broad depression is the most tractable UK Biobank phenotype for discovering genes and gene sets that further our understanding of the biological pathways underlying depression.

Although the causes of Parkinson's disease (PD) are thought to be primarily environmental, recent studies suggest that a number of genes influence susceptibility. Using targeted case recruitment and online survey instruments, we conducted the largest case-control genome-wide association study (GWAS) of PD based on a single collection of individuals to date (3,426 cases and 29,624 controls). We discovered two novel, genome-wide significant associations with PD-rs6812193 near SCARB2 (p = 7.6 × 10(-10), OR = 0.84) and rs11868035 near SREBF1/RAI1 (p = 5.6 × 10(-8), OR = 0.85)-both replicated in an independent cohort. We also replicated 20 previously discovered genetic associations (including LRRK2, GBA, SNCA, MAPT, GAK, and the HLA region), providing support for our novel study design. Relying on a recently proposed method based on genome-wide sharing estimates between distantly related individuals, we estimated the heritability of PD to be at least 0.27. Finally, using sparse regression techniques, we constructed predictive models that account for 6%-7% of the total variance in liability and that suggest the presence of true associations just beyond genome-wide significance, as confirmed through both internal and external cross-validation. These results indicate a substantial, but by no means total, contribution of genetics underlying susceptibility to both early-onset and late-onset PD, suggesting that, despite the novel associations discovered here and elsewhere, the majority of the genetic component for Parkinson's disease remains to be discovered.

Despite the recent rapid growth in genome-wide data, much of human variation remains entirely unexplained. A significant challenge in the pursuit of the genetic basis for variation in common human traits is the efficient, coordinated collection of genotype and phenotype data. We have developed a novel research framework that facilitates the parallel study of a wide assortment of traits within a single cohort. The approach takes advantage of the interactivity of the Web both to gather data and to present genetic information to research participants, while taking care to correct for the population structure inherent to this study design. Here we report initial results from a participant-driven study of 22 traits. Replications of associations (in the genes OCA2, HERC2, SLC45A2, SLC24A4, IRF4, TYR, TYRP1, ASIP, and MC1R) for hair color, eye color, and freckling validate the Web-based, self-reporting paradigm. The identification of novel associations for hair morphology (rs17646946, near TCHH; rs7349332, near WNT10A; and rs1556547, near OFCC1), freckling (rs2153271, in BNC2), the ability to smell the methanethiol produced after eating asparagus (rs4481887, near OR2M7), and photic sneeze reflex (rs10427255, near ZEB2, and rs11856995, near NR2F2) illustrates the power of the approach.

Chi-Hua Chen and colleagues report a GWAS for five personality traits and identify four loci associated with extraversion and two associated with neuroticism at genome-wide significance. They find that the five personality traits are genetically correlated and identify genetic correlations between personality traits and psychiatric disorders. Personality is influenced by genetic and environmental factors1 and associated with mental health. However, the underlying genetic determinants are largely unknown. We identified six genetic loci, including five novel loci2,3, significantly associated with personality traits in a meta-analysis of genome-wide association studies (N = 123,132–260,861). Of these genome-wide significant loci, extraversion was associated with variants in WSCD2 and near PCDH15, and neuroticism with variants on chromosome 8p23.1 and in L3MBTL2. We performed a principal component analysis to extract major dimensions underlying genetic variations among five personality traits and six psychiatric disorders (N = 5,422–18,759). The first genetic dimension separated personality traits and psychiatric disorders, except that neuroticism and openness to experience were clustered with the disorders. High genetic correlations were found between extraversion and attention-deficit–hyperactivity disorder (ADHD) and between openness and schizophrenia and bipolar disorder. The second genetic dimension was closely aligned with extraversion–introversion and grouped neuroticism with internalizing psychopathology (e.g., depression or anxiety).

We conduct a genome-wide association study (GWAS) of educational attainment (EA) in a sample of ~3 million individuals and identify 3,952 approximately uncorrelated genome-wide-significant single-nucleotide polymorphisms (SNPs). A genome-wide polygenic predictor, or polygenic index (PGI), explains 12-16% of EA variance and contributes to risk prediction for ten diseases. Direct effects (i.e., controlling for parental PGIs) explain roughly half the PGI's magnitude of association with EA and other phenotypes. The correlation between mate-pair PGIs is far too large to be consistent with phenotypic assortment alone, implying additional assortment on PGI-associated factors. In an additional GWAS of dominance deviations from the additive model, we identify no genome-wide-significant SNPs, and a separate X-chromosome additive GWAS identifies 57.

Abstract Polycystic ovary syndrome (PCOS) is the most common reproductive disorder in women, yet there is little consensus regarding its aetiology. Here we perform a genome-wide association study of PCOS in up to 5,184 self-reported cases of White European ancestry and 82,759 controls, with follow-up in a further ∼2,000 clinically validated cases and ∼100,000 controls. We identify six signals for PCOS at genome-wide statistical significance ( P <5 × 10 −8 ), in/near genes ERBB4/HER4 , YAP1 , THADA , FSHB , RAD50 and KRR1. Variants in/near three of the four epidermal growth factor receptor genes ( ERBB2/HER2 , ERBB3/HER3 and ERBB4/HER4) are associated with PCOS at or near genome-wide significance. Mendelian randomization analyses indicate causal roles in PCOS aetiology for higher BMI ( P =2.5 × 10 −9 ), higher insulin resistance ( P =6 × 10 −4 ) and lower serum sex hormone binding globulin concentrations ( P =5 × 10 −4 ). Furthermore, genetic susceptibility to later menopause is associated with higher PCOS risk ( P =1.6 × 10 −8 ) and PCOS-susceptibility alleles are associated with higher serum anti-Müllerian hormone concentrations in girls ( P =8.9 × 10 −5 ). This large-scale study implicates an aetiological role of the epidermal growth factor receptors, infers causal mechanisms relevant to clinical management and prevention, and suggests balancing selection mechanisms involved in PCOS risk.

Myopia, or nearsightedness, is the most common eye disorder, resulting primarily from excess elongation of the eye. The etiology of myopia, although known to be complex, is poorly understood. Here we report the largest ever genome-wide association study (45,771 participants) on myopia in Europeans. We performed a survival analysis on age of myopia onset and identified 22 significant associations (), two of which are replications of earlier associations with refractive error. Ten of the 20 novel associations identified replicate in a separate cohort of 8,323 participants who reported if they had developed myopia before age 10. These 22 associations in total explain 2.9% of the variance in myopia age of onset and point toward a number of different mechanisms behind the development of myopia. One association is in the gene PRSS56, which has previously been linked to abnormally small eyes; one is in a gene that forms part of the extracellular matrix (LAMA2); two are in or near genes involved in the regeneration of 11-cis-retinal (RGR and RDH5); two are near genes known to be involved in the growth and guidance of retinal ganglion cells (ZIC2, SFRP1); and five are in or near genes involved in neuronal signaling or development. These novel findings point toward multiple genetic factors involved in the development of myopia and suggest that complex interactions between extracellular matrix remodeling, neuronal development, and visual signals from the retina may underlie the development of myopia in humans.