Rare genetic variants contribute to complex disease risk; however, the abundance of rare variants in human populations remains unknown. We explored this spectrum of variation by sequencing 202 genes encoding drug targets in 14,002 individuals. We find rare variants are abundant (1 every 17 bases) and geographically localized, so that even with large sample sizes, rare variant catalogs will be largely incomplete. We used the observed patterns of variation to estimate population growth parameters, the proportion of variants in a given frequency class that are putatively deleterious, and mutation rates for each gene. We conclude that because of rapid population growth and weak purifying selection, human populations harbor an abundance of rare variants, many of which are deleterious and have relevance to understanding disease risk.

BackgroundFamilial hypercholesterolaemia is a common autosomal-dominant disorder caused by mutations in three known genes. DNA-based cascade testing is recommended by UK guidelines to identify affected relatives; however, about 60% of patients are mutation-negative. We assessed the hypothesis that familial hypercholesterolaemia can also be caused by an accumulation of common small-effect LDL-C-raising alleles.MethodsIn November, 2011, we assembled a sample of patients with familial hypercholesterolaemia from three UK-based sources and compared them with a healthy control sample from the UK Whitehall II (WHII) study. We also studied patients from a Belgian lipid clinic (Hôpital de Jolimont, Haine St-Paul, Belgium) for validation analyses. We genotyped participants for 12 common LDL-C-raising alleles identified by the Global Lipid Genetics Consortium and constructed a weighted LDL-C-raising gene score. We compared the gene score distribution among patients with familial hypercholesterolaemia with no confirmed mutation, those with an identified mutation, and controls from WHII.FindingsWe recruited 321 mutation-negative UK patients (451 Belgian), 319 mutation-positive UK patients (273 Belgian), and 3020 controls from WHII. The mean weighted LDL-C gene score of the WHII participants (0·90 [SD 0·23]) was strongly associated with LDL-C concentration (p=1·4 × 10−77; R2=0·11). Mutation-negative UK patients had a significantly higher mean weighted LDL-C score (1·0 [SD 0·21]) than did WHII controls (p=4·5 × 10−16), as did the mutation-negative Belgian patients (0·99 [0·19]; p=5·2 × 10−20). The score was also higher in UK (0·95 [0·20]; p=1·6 × 10−5) and Belgian (0·92 [0·20]; p=0·04) mutation-positive patients than in WHII controls. 167 (52%) of 321 mutation-negative UK patients had a score within the top three deciles of the WHII weighted LDL-C gene score distribution, and only 35 (11%) fell within the lowest three deciles.InterpretationIn a substantial proportion of patients with familial hypercholesterolaemia without a known mutation, their raised LDL-C concentrations might have a polygenic cause, which could compromise the efficiency of cascade testing. In patients with a detected mutation, a substantial polygenic contribution might add to the variable penetrance of the disease.FundingBritish Heart Foundation, Pfizer, AstraZeneca, Schering-Plough, National Institute for Health Research, Medical Research Council, Health and Safety Executive, Department of Health, National Heart Lung and Blood Institute, National Institute on Aging, Agency for Health Care Policy Research, John D and Catherine T MacArthur Foundation Research Networks on Successful Midlife Development and Socio-economic Status and Health, Unilever, and Departments of Health and Trade and Industry.

Abstract The UK Biobank is a prospective study of 502,543 individuals, combining extensive phenotypic and genotypic data with streamlined access for researchers around the world 1 . Here we describe the release of exome-sequence data for the first 49,960 study participants, revealing approximately 4 million coding variants (of which around 98.6% have a frequency of less than 1%). The data include 198,269 autosomal predicted loss-of-function (LOF) variants, a more than 14-fold increase compared to the imputed sequence. Nearly all genes (more than 97%) had at least one carrier with a LOF variant, and most genes (more than 69%) had at least ten carriers with a LOF variant. We illustrate the power of characterizing LOF variants in this population through association analyses across 1,730 phenotypes. In addition to replicating established associations, we found novel LOF variants with large effects on disease traits, including PIEZO1 on varicose veins, COL6A1 on corneal resistance, MEPE on bone density, and IQGAP2 and GMPR on blood cell traits. We further demonstrate the value of exome sequencing by surveying the prevalence of pathogenic variants of clinical importance, and show that 2% of this population has a medically actionable variant. Furthermore, we characterize the penetrance of cancer in carriers of pathogenic BRCA1 and BRCA2 variants. Exome sequences from the first 49,960 participants highlight the promise of genome sequencing in large population-based studies and are now accessible to the scientific community.

ContextIt is unclear whether treatments for cervical intraepithelial neoplasia (CIN) increase the subsequent risk of preterm delivery. Most studies have lacked sufficient sample size, mixed heterogeneous subtypes of preterm delivery, and failed to control for confounding factors.ObjectiveTo determine whether cervical laser and loop electrosurgical excision procedure (LEEP) treatments increase risk of preterm delivery and its subtypes.Design, Setting, and ParticipantsRetrospective cohort study conducted among women evaluated at a colposcopy clinic serving Auckland, New Zealand (1988-2000), comparing delivery outcomes of untreated women (n = 426) and those treated (n = 652) with laser conization, laser ablation, or LEEP. Record linkage using unique health identifiers identified women who had subsequent deliveries.Main Outcome MeasuresTotal preterm delivery and its subtypes, spontaneous labor and premature rupture of membranes before 37 weeks' gestation (pPROM).ResultsThe overall rate of preterm delivery was 13.8%. The rate of pPROM was 6.2% and the rate of spontaneous preterm delivery was 3.8%. Analyses showed no significant increase in risk of total preterm delivery (adjusted relative risk [aRR], 1.1; 95% confidence interval [CI], 0.8-1.5) or spontaneous preterm delivery (aRR, 1.3; 95% CI, 0.7-2.6) for any treatment. Risk of pPROM was significantly increased following treatment with laser conization (aRR, 2.7; 95% CI, 1.3-5.6) or LEEP (aRR, 1.9; 95% CI, 1.0-3.8), but not laser ablation (aRR, 1.1; 95% CI, 0.5-2.4). Moreover, risk of pPROM and total preterm delivery increased significantly with increasing height of tissue removed from the cervix in conization. Women in the highest tertile of cone height (≥1.7 cm) had a greater than 3-fold increase in risk of pPROM compared with untreated women (aRR, 3.6; 95% CI, 1.8-7.5).ConclusionsLEEP and laser cone treatments were associated with significantly increased risk of pPROM. Careful consideration should be given to treatment of CIN in women of reproductive age, especially when treatment might reasonably be delayed or targeted to high-risk cases.

Testing one SNP at a time does not fully realise the potential of genome-wide association studies to identify multiple causal variants, which is a plausible scenario for many complex diseases. We show that simultaneous analysis of the entire set of SNPs from a genome-wide study to identify the subset that best predicts disease outcome is now feasible, thanks to developments in stochastic search methods. We used a Bayesian-inspired penalised maximum likelihood approach in which every SNP can be considered for additive, dominant, and recessive contributions to disease risk. Posterior mode estimates were obtained for regression coefficients that were each assigned a prior with a sharp mode at zero. A non-zero coefficient estimate was interpreted as corresponding to a significant SNP. We investigated two prior distributions and show that the normal-exponential-gamma prior leads to improved SNP selection in comparison with single-SNP tests. We also derived an explicit approximation for type-I error that avoids the need to use permutation procedures. As well as genome-wide analyses, our method is well-suited to fine mapping with very dense SNP sets obtained from re-sequencing and/or imputation. It can accommodate quantitative as well as case-control phenotypes, covariate adjustment, and can be extended to search for interactions. Here, we demonstrate the power and empirical type-I error of our approach using simulated case-control data sets of up to 500 K SNPs, a real genome-wide data set of 300 K SNPs, and a sequence-based dataset, each of which can be analysed in a few hours on a desktop workstation.

Purpose Hepatobiliary adverse events (AEs) have been observed in a small proportion of patients with metastatic breast cancer (MBC) treated with lapatinib. This study sought to identify gene variants associated with lapatinib-induced ALT elevation and hepatobiliary AEs. Patients and Methods A two-stage pharmacogenetic investigation of ALT elevation was conducted in lapatinib-treated patients with MBC. Exploratory marker identification evaluated classical HLA alleles, candidate genes, and genome-wide screening in 37 cases with ALT greater than 3 times the upper limit of normal (ULN) and 286 controls with ALT ≤ 1× ULN, selected from 901 lapatinib-treated patients in 12 trials. Markers achieving prespecified association thresholds were progressed to an independent confirmatory data set of 24 ALT cases and 155 controls selected from a subsequent trial of 374 lapatinib-treated patients. Results Of 58 variants associated with ALT elevation in the exploratory data set, four exceeded the prespecified significance threshold in the confirmatory analysis. These variants reside in the same MHC genomic locus and include HLA-DQA1*02:01. In the confirmatory study, DQA1*02:01 allele carriage was present in 71% of ALT cases and in 21% of controls (P < .001; odds ratio, 9.0; 95% CI, 3.2 to 27.4). As a predictor of liver safety risk in ALT cases versus noncases, DQA1*02:01 had negative and positive predictive values of 0.97 (95% CI, 0.95 to 0.99) and 0.17 (95% CI 0.10 to 0.26), respectively. Conclusion These results support a role for immune mechanisms in lapatinib-induced hepatotoxicity. Further work is required to determine whether testing for DQA1*02:01 allele carriage is clinically useful in managing liver safety risk during lapatinib treatment.

Objective Studies of major depression in twins and families have shown moderate to high heritability, but extensive molecular studies have failed to identify susceptibility genes convincingly. To detect genetic variants contributing to major depression, the authors performed a genome-wide association study using 1,636 cases of depression ascertained in the U.K. and 1,594 comparison subjects screened negative for psychiatric disorders. Method Cases were collected from 1) a case-control study of recurrent depression (the Depression Case Control [DeCC] study; N=1346), 2) an affected sibling pair linkage study of recurrent depression (probands from the Depression Network [DeNT] study; N=332), and 3) a pharmacogenetic study (the Genome-Based Therapeutic Drugs for Depression [GENDEP] study; N=88). Depression cases and comparison subjects were genotyped at Centre National de Génotypage on the Illumina Human610-Quad BeadChip. After applying stringent quality control criteria for missing genotypes, departure from Hardy-Weinberg equilibrium, and low minor allele frequency, the authors tested for association to depression using logistic regression, correcting for population ancestry. Results Single nucleotide polymorphisms (SNPs) in BICC1 achieved suggestive evidence for association, which strengthened after imputation of ungenotyped markers, and in analysis of female depression cases. A meta-analysis of U.K. data with previously published results from studies in Munich and Lausanne showed some evidence for association near neuroligin 1 (NLGN1) on chromosome 3, but did not support findings at BICC1. Conclusions This study identifies several signals for association worthy of further investigation but, as in previous genome-wide studies, suggests that individual gene contributions to depression are likely to have only minor effects, and very large pooled analyses will be required to identify them.

Abstract BACKGROUND Familial hypercholesterolemia (FH) is an autosomal-dominant disorder caused by mutations in 1 of 3 genes. In the 60% of patients who are mutation negative, we have recently shown that the clinical phenotype can be associated with an accumulation of common small-effect LDL cholesterol (LDL-C)-raising alleles by use of a 12–single nucleotide polymorphism (12-SNP) score. The aims of the study were to improve the selection of SNPs and replicate the results in additional samples. METHODS We used ROC curves to determine the optimum number of LDL-C SNPs. For replication analysis, we genotyped patients with a clinical diagnosis of FH from 6 countries for 6 LDL-C-associated alleles. We compared the weighted SNP score among patients with no confirmed mutation (FH/M–), those with a mutation (FH/M+), and controls from a UK population sample (WHII). RESULTS Increasing the number of SNPs to 33 did not improve the ability of the score to discriminate between FH/M– and controls, whereas sequential removal of SNPs with smaller effects/lower frequency showed that a weighted score of 6 SNPs performed as well as the 12-SNP score. Metaanalysis of the weighted 6-SNP score, on the basis of polymorphisms in CELSR2 (cadherin, EGF LAG 7-pass G-type receptor 2), APOB (apolipoprotein B), ABCG5/8 [ATP-binding cassette, sub-family G (WHITE), member 5/8], LDLR (low density lipoprotein receptor), and APOE (apolipoprotein E) loci, in the independent FH/M– cohorts showed a consistently higher score in comparison to the WHII population (P &lt; 2.2 × 10−16). Modeling in individuals with a 6-SNP score in the top three-fourths of the score distribution indicated a &gt;95% likelihood of a polygenic explanation of their increased LDL-C. CONCLUSIONS A 6-SNP LDL-C score consistently distinguishes FH/M– patients from healthy individuals. The hypercholesterolemia in 88% of mutation-negative patients is likely to have a polygenic basis.