Abstract Estimates from genome-wide association studies (GWAS) represent a combination of the effect of inherited genetic variation (direct effects), demography (population stratification, assortative mating) and genetic nurture from relatives (indirect genetic effects). GWAS using family-based designs can control for demography and indirect genetic effects, but large-scale family datasets have been lacking. We combined data on 159,701 siblings from 17 cohorts to generate population (between-family) and within-sibship (within-family) estimates of genome-wide genetic associations for 25 phenotypes. We demonstrate that existing GWAS associations for height, educational attainment, smoking, depressive symptoms, age at first birth and cognitive ability overestimate direct effects. We show that estimates of SNP-heritability, genetic correlations and Mendelian randomization involving these phenotypes substantially differ when calculated using within-sibship estimates. For example, genetic correlations between educational attainment and height largely disappear. In contrast, analyses of most clinical phenotypes (e.g. LDL-cholesterol) were generally consistent between population and within-sibship models. We also report compelling evidence of polygenic adaptation on taller human height using within-sibship data. Large-scale family datasets provide new opportunities to quantify direct effects of genetic variation on human traits and diseases.

Major depressive disorder (MDD) is a notably complex illness with a lifetime prevalence of 14%. 1 It is often chronic or recurrent and is thus accompanied by considerable morbidity, excess mortality, substantial costs, and heightened risk of suicide. 2-7 MDD is a major cause of disability worldwide. 8 We conducted a genome-wide association (GWA) meta-analysis in 130,664 MDD cases and 330,470 controls, and identified 44 independent loci that met criteria for statistical significance. We present extensive analyses of these results which provide new insights into the nature of MDD. The genetic findings were associated with clinical features of MDD, and implicated prefrontal and anterior cingulate cortex in the pathophysiology of MDD (regions exhibiting anatomical differences between MDD cases and controls). Genes that are targets of antidepressant medications were strongly enriched for MDD association signals (P=8.5×10 −10 ), suggesting the relevance of these findings for improved pharmacotherapy of MDD. Sets of genes involved in gene splicing and in creating isoforms were also enriched for smaller MDD GWA P-values, and these gene sets have also been implicated in schizophrenia and autism. Genetic risk for MDD was correlated with that for many adult and childhood onset psychiatric disorders. Our analyses suggested important relations of genetic risk for MDD with educational attainment, body mass, and schizophrenia: the genetic basis of lower educational attainment and higher body mass were putatively causal for MDD whereas MDD and schizophrenia reflected a partly shared biological etiology. All humans carry lesser or greater numbers of genetic risk factors for MDD, and a continuous measure of risk underlies the observed clinical phenotype. MDD is not a distinct entity that neatly demarcates normalcy from pathology but rather a useful clinical construct associated with a range of adverse outcomes and the end result of a complex process of intertwined genetic and environmental effects. These findings help refine and define the fundamental basis of MDD.

Abstract Liability to alcohol dependence (AD) is heritable, but little is known about its complex polygenic architecture or its genetic relationship with other disorders. To discover loci associated with AD and characterize the relationship between AD and other psychiatric and behavioral outcomes, we carried out the largest GWAS to date of DSM - IV diagnosed AD. Genome - wide data on 14,904 individuals with AD and 37,944 controls from 28 case / control and family - based studies were meta - analyzed, stratified by genetic ancestry (European, N = 46,568; African; N = 6,280). Independent, genome - wide significant effects of different ADH1B variants were identified in European (rs1229984; p = 9.8E - 13) and African ancestries (rs2066702; p = 2.2E - 9). Significant genetic correlations were observed with schizophrenia, ADHD, depression, and use of cigarettes and cannabis. There was only modest genetic correlation with alcohol consumption and inconsistent associations with problem drinking. The genetic underpinnings of AD only partially overlap with those for alcohol consumption, underscoring the genetic distinction between pathological and non - pathological drinking behaviors.

Abstract Handedness, a consistent asymmetry in skill or use of the hands, has been studied extensively because of its relationship with language and the over-representation of left-handers in some neurodevelopmental disorders. Using data from the UK Biobank, 23andMe and 32 studies from the International Handedness Consortium, we conducted the world’s largest genome-wide association study of handedness (1,534,836 right-handed, 194,198 (11.0%) left-handed and 37,637 (2.1%) ambidextrous individuals). We found 41 genetic loci associated with left-handedness and seven associated with ambidexterity at genome-wide levels of significance (P < 5×10 −8 ). Tissue enrichment analysis implicated the central nervous system and brain tissues including the hippocampus and cerebrum in the etiology of left-handedness. Pathways including regulation of microtubules, neurogenesis, axonogenesis and hippocampus morphology were also highlighted. We found suggestive positive genetic correlations between being left-handed and some neuropsychiatric traits including schizophrenia and bipolar disorder. SNP heritability analyses indicated that additive genetic effects of genotyped variants explained 5.9% (95% CI = 5.8% – 6.0%) of the underlying liability of being left-handed, while the narrow sense heritability was estimated at 12% (95% CI = 7.2% – 17.7%). Further, we show that genetic correlation between left-handedness and ambidexterity is low (r g = 0.26; 95% CI = 0.08 – 0.43) implying that these traits are largely influenced by different genetic mechanisms. In conclusion, our findings suggest that handedness, like many other complex traits is highly polygenic, and that the genetic variants that predispose to left-handedness may underlie part of the association with some psychiatric disorders that has been observed in multiple observational studies.

Post-traumatic stress disorder (PTSD) is a common and debilitating disorder. The risk of PTSD following trauma is heritable, but robust common variants have yet to be identified by genome-wide association studies (GWAS). We have collected a multi-ethnic cohort including over 30,000 PTSD cases and 170,000 controls. We first demonstrate significant genetic correlations across 60 PTSD cohorts to evaluate the comparability of these phenotypically heterogeneous studies. In this largest GWAS meta-analysis of PTSD to date we identify a total of 6 genome-wide significant loci, 4 in European and 2 in African-ancestry analyses. Follow-up analyses incorporated local ancestry and sex-specific effects, and functional studies. Along with other novel genes, a non-coding RNA (ncRNA) and a Parkinson's Disease gene, PARK2, were associated with PTSD. Consistent with previous reports, SNP-based heritability estimates for PTSD range between 10-20%. Despite a significant shared liability between PTSD and major depressive disorder, we show evidence that some of our loci may be specific to PTSD. These results demonstrate the role of genetic variation contributing to the biology of differential risk for PTSD and the necessity of expanding GWAS beyond European ancestry.

Abstract We conducted a genome-wide association study (GWAS) on income among individuals of European descent and leveraged the results to investigate the socio-economic health gradient ( N =668,288). We found 162 genomic loci associated with a common genetic factor underlying various income measures, all with small effect sizes. Our GWAS-derived polygenic index captures 1 - 4% of income variance, with only one-fourth attributed to direct genetic effects. A phenome-wide association study using this polygenic index showed reduced risks for a broad spectrum of diseases, including hypertension, obesity, type 2 diabetes, coronary atherosclerosis, depression, asthma, and back pain. The income factor showed a substantial genetic correlation (0.92, s.e . = .006) with educational attainment (EA). Accounting for EA’s genetic overlap with income revealed that the remaining genetic signal for higher income related to better mental health but reduced physical health benefits and increased participation in risky behaviours such as drinking and smoking.

Background: Human aggressive behavior (AGG) has a substantial genetic component. Here we present a large genome-wide association meta-analysis (GWAMA) of childhood AGG. Methods: We analyzed assessments of AGG for a total of 328,935 observations from 87,485 children (aged 1.5 - 18 years), from multiple assessors, instruments, and ages, while accounting for sample overlap. We performed an overall analysis and meta-analyzed subsets of the data within rater, instrument, and age. Results: Heritability based on the overall meta-analysis (AGGall) that could be attributed to Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) was 3.31% (SE=0.0038). No single SNP reached genome-wide significance, but gene-based analysis returned three significant genes: ST3GAL3 (P=1.6E-06), PCDH7 (P=2.0E-06) and IPO13 (P=2.5E-06). All three genes have previously been associated with educational traits. Polygenic scores based on our GWAMA significantly predicted aggression in a holdout sample of children and in retrospectively assessed childhood aggression. We obtained moderate-to-strong genetic correlations (r\_g's) with selected phenotypes from multiple domains, but hardly with any of the classical biomarkers thought to be associated with AGG. Significant genetic correlations were observed with most psychiatric and psychological traits (range.|r\_g |:.0.19 - 1.00), except for obsessive-compulsive disorder. Aggression had a negative genetic correlation (r\_g=~-0.5) with cognitive traits and age at first birth. Aggression was strongly genetically correlated with smoking phenotypes (range.|r\_g |:.0.46 - 0.60). Genetic correlations between AGG and psychiatric disorders were strongest for mother- and self-reported AGG. Conclusions: The current GWAMA of childhood aggression provides a powerful tool to interrogate the genetic etiology of AGG by creating individual polygenic scores and genetic correlations with psychiatric traits.### Competing Interest StatementMiquel Casas has received travel grants and research support from Eli Lilly and Co., Janssen-Cilag, Shire and Lundbeck and served as consultant for Eli Lilly and Co., Janssen-Cilag, Shire and Lundbeck. Josep Antoni Ramos Quiroga was on the speakers’ bureau and/or acted as consultant Eli-Lilly, Janssen-Cilag, Novartis, Shire, Lundbeck, Almirall, Braingaze, Sincrolab, Medicine, Exeltis and Rubió in the last 5 years. He also received travel awards (air tickets + hotel) for taking part in psychiatric meetings from Janssen-Cilag, Rubió, Shire, Medice and Eli-Lilly. The Department of Psychiatry chaired by him received unrestricted educational and research support from the following companies in the last 5 years: Eli-Lilly, Lundbeck, Janssen-Cilag, Actelion, Shire, Ferrer, Oryzon, Roche, Psious, and Rubió.

Schizophrenia (SCZ) and bipolar disorder (BD) are highly heritable disorders that share a significant proportion of common risk variation. Understanding the genetic factors underlying the specific symptoms of these disorders will be crucial for improving diagnosis, intervention and treatment. In case-control data consisting of 53,555 cases (20,129 BD, 33,426 SCZ) and 54,065 controls, we identified 114 genome-wide significant loci (GWS) when comparing all cases to controls, of which 41 represented novel findings. Two genome-wide significant loci were identified when comparing SCZ to BD and a third was found when directly incorporating functional information. Regional joint association identified a genomic region of overlapping association in BD and SCZ with disease-independent causal variants indicating a fourth region contributing to differences between these disorders. Regional SNP-heritability analyses demonstrated that the estimated heritability of BD based on the SCZ GWS regions was significantly higher than that based on the average genomic region (91 regions, p = 1.2x10-6) while the inverse was not significant (19 regions, p=0.89). Using our BD and SCZ GWAS we calculated polygenic risk scores and identified several significant correlations with: 1) SCZ subphenotypes: negative symptoms (SCZ, p=3.6x10-6) and manic symptoms (BD, p=2x10-5), 2) BD subphenotypes: psychotic features (SCZ p=1.2x10-10, BD p=5.3x10-5) and age of onset (SCZ p=7.9x10-4). Finally, we show that psychotic features in BD has significant SNP-heritability (h2snp=0.15, SE=0.06), and a significant genetic correlation with SCZ (rg=0.34) in addition there is a significant sign test result between SCZ GWAS and a GWAS of BD cases contrasting those with and without psychotic features (p=0.0038, one-side binomial test). For the first time, we have identified specific loci pointing to a potential role of 4 genes (DARS2, ARFGEF2, DCAKD and GATAD2A) that distinguish between BD and SCZ, providing an opportunity to understand the biology contributing to clinical differences of these disorders. Our results provide the best evidence so far of genomic components distinguishing between BD and SCZ that contribute directly to specific symptom dimensions.

Uterine leiomyomata (UL), also known as uterine fibroids, are the most common neoplasms of the reproductive tract and the primary cause for hysterectomy, leading to considerable impact on women's lives as well as high economic burden. Genetic epidemiologic studies indicate that heritable risk factors contribute to UL pathogenesis. Previous genome-wide association studies (GWAS) identified five loci associated with UL at genome-wide significance (P < 5 x 10-8). We conducted GWAS meta-analysis in 20,406 cases and 223,918 female controls of white European ancestry, identifying 24 genome-wide significant independent loci; 17 replicated in an unrelated cohort of 15,068 additional cases and 43,587 female controls. Aggregation of discovery and replication studies (35,474 cases and 267,505 female controls) revealed six additional significant loci. Interestingly, four of the 17 loci identified and replicated in these analyses have also been associated with risk for endometriosis, another common gynecologic disorder. These findings increase our understanding of the biological mechanisms underlying UL development, and suggest overlapping genetic origins with endometriosis.

Social stress in urban life has been proposed as an environmental risk factor associated with the increased prevalence of schizophrenia in urban compared to rural areas. However, the potential genetic contributions to this relationship have been largely ignored. Using a community-based sample of 15,544 adults living in Australia, we found higher genetic loading for schizophrenia in participants living in more densely populated (p-value=5.69*10-5) or less remote areas (p-value=0.003). Mendelian Randomization suggested that high schizophrenia genetic risk is a causal factor in choosing to live in denser (p-value=0.046) and less remote areas (p-value=0.044). Our results support the hypothesis of selective migration to more urban environments by people at higher genetic risk for schizophrenia and suggest a need to refine the social stress model for schizophrenia by including genetic influences on where people choose to live.