A bstract Standardized genome informatics protocols minimize reprocessing costs and facilitate harmonization across studies if implemented in a transparent, accessible and reproducible manner. Here we define the OQFE protocol, a lossless read-mapping protocol that retains key features of existing NGS standard methods. We demonstrate that variants can be called directly from NovaSeq OQFE data without the need for base quality score recalibration and describe a large-scale variant calling protocol for OQFE data. The OQFE protocol is open-source and a containerized implementation is provided.

Abstract Genome sequencing at population scale provides unprecedented access to the genetic foundations of human phenotypic diversity, but genotype-phenotype association analyses limited to small variants have failed to comprehensively characterize the genetic architecture of human health and disease because they ignore structural variants (SVs) known to contribute to phenotypic variation and pathogenic conditions 1–3 . Here we demonstrate the significance of SVs when assessing genotype-phenotype associations and the importance of ethnic diversity in study design by analyzing SVs across 19,652 individuals and the translational impact on 4,156 aptamerbased proteomic measurements across 4,021 multi-ethnic samples. The majority of 304,533 SVs detected are rare, although we identified 2,336 protein-coding genes impacted by common SVs.\ We identified 64 significant SV-protein associations that comprise 36 cis- and 28 trans-acting relationships, and 21 distinct SV regions overlapped with genome-wide association study loci. These findings represent a more comprehensive mapping of regulatory and translational endophenotypes underlying health and disease.

Ever larger Structural Variant (SV) catalogs highlighting the diversity within and between populations help researchers better understand the links between SVs and disease. The identification of SVs from DNA sequence data is non-trivial and requires a balance between comprehensiveness and precision. Here we present a catalog of 355,667 SVs (59.34% novel) across autosomes and the X chromosome (50bp+) from 138,134 individuals in the diverse TOPMed consortium. We describe our methodologies for SV inference resulting in high variant quality and >90% allele concordance compared to long-read de-novo assemblies of well-characterized control samples. We demonstrate utility through significant associations between SVs and important various cardio-metabolic and hemotologic traits. We have identified 690 SV hotspots and deserts and those that potentially impact the regulation of medically relevant genes. This catalog characterizes SVs across multiple populations and will serve as a valuable tool to understand the impact of SV on disease development and progression.

Importance Atrial fibrillation (AF) has a substantial genetic component. The importance of polygenic risk is well established, while the contribution of rare variants to disease risk warrants characterization in large cohorts. Objective To identify rare predicted loss-of-function (pLOF) variants associated with AF and elucidate their role in risk of AF, cardiomyopathy (CM), and heart failure (HF) in combination with a polygenic risk score (PRS). Design, Setting, and Participants This was a genetic association and nested case-control study. The impact of rare pLOF variants was evaluated on the risk of incident AF. HF and CM were assessed in cause-specific Cox regressions. End of follow-up was July 1, 2022. Data were analyzed from January to October 2023. The UK Biobank enrolled 502 480 individuals aged 40 to 69 years at inclusion in the United Kingdom between March 13, 2006, and October 1, 2010. UK residents of European ancestry were included. Individuals with prior diagnosis of AF were excluded from analyses of incident AF. Exposures Rare pLOF variants and an AF PRS. Main Outcomes and Measures Risk of AF and incident HF or CM prior to and subsequent to AF diagnosis. Results A total of 403 990 individuals (218 489 [54.1%] female) with a median (IQR) age of 58 (51-63) years were included; 24 447 were diagnosed with incident AF over a median (IQR) follow-up period of 13.3 (12.4-14.0) years. Rare pLOF variants in 6 genes ( TTN , RPL3L , PKP2 , CTNNA3 , KDM5B , and C10orf71 ) were associated with AF. Of these, TTN , RPL3L , PKP2 , CTNNA3 , and KDM5B replicated in an external cohort. Combined with high PRS, rare pLOF variants conferred an odds ratio of 7.08 (95% CI, 6.03-8.28) for AF. Carriers with high PRS also had a substantial 10-year risk of AF (16% in female individuals and 24% in male individuals older than 60 years). Rare pLOF variants were associated with increased risk of CM both prior to AF (hazard ratio [HR], 3.13; 95% CI, 2.24-4.36) and subsequent to AF (HR, 2.98; 95% CI, 1.89-4.69). Conclusions and Relevance Rare and common genetic variation were associated with an increased risk of AF. The findings provide insights into the genetic underpinnings of AF and may aid in future genetic risk stratification.

Abstract Whole-genome sequencing (WGS), whole-exome sequencing (WES) and array genotyping with imputation (IMP) are common strategies for assessing genetic variation and its association with medically relevant phenotypes. To date, there has been no systematic empirical assessment of the yield of these approaches when applied to hundreds of thousands of samples to enable the discovery of complex trait genetic signals. Using data for 100 complex traits from 149,195 individuals in the UK Biobank, we systematically compare the relative yield of these strategies in genetic association studies. We find that WGS and WES combined with arrays and imputation (WES + IMP) have the largest association yield. Although WGS results in an approximately fivefold increase in the total number of assayed variants over WES + IMP, the number of detected signals differed by only 1% for both single-variant and gene-based association analyses. Given that WES + IMP typically results in savings of lab and computational time and resources expended per sample, we evaluate the potential benefits of applying WES + IMP to larger samples. When we extend our WES + IMP analyses to 468,169 UK Biobank individuals, we observe an approximately fourfold increase in association signals with the threefold increase in sample size. We conclude that prioritizing WES + IMP and large sample sizes rather than contemporary short-read WGS alternatives will maximize the number of discoveries in genetic association studies.

As ever-larger cohorts of human genomes are collected in pursuit of genotype/phenotype associations, sequencing informatics must scale up to yield complete and accurate genotypes from vast raw datasets. Joint variant calling, a data processing step entailing simultaneous analysis of all participants sequenced, exhibits this scaling challenge acutely. We present GLnexus (GL, Genotype Likelihood), a system for joint variant calling designed to scale up to the largest foreseeable human cohorts. GLnexus combines scalable joint calling algorithms with a persistent database that grows efficiently as additional participants are sequenced. We validate GLnexus using 50,000 exomes to show it produces comparable or better results than existing methods, at a fraction of the computational cost with better scaling. We provide a standalone open-source version of GLnexus and a DNAnexus cloud-native deployment supporting very large projects, which has been employed for cohorts of >240,000 exomes and >22,000 whole-genomes.

Hundreds of thousands of human whole genome sequencing (WGS) datasets will be generated over the next few years to interrogate a broad range of traits, across diverse populations. These data are more valuable in aggregate: joint analysis of genomes from many sources increases sample size and statistical power for trait mapping, and will enable studies of genome biology, population genetics and genome function at unprecedented scale. A central challenge for joint analysis is that different WGS data processing and analysis pipelines cause substantial batch effects in combined datasets, necessitating computationally expensive reprocessing and harmonization prior to variant calling. This approach is no longer tenable given the scale of current studies and data volumes. Here, in a collaboration across multiple genome centers and NIH programs, we define WGS data processing standards that allow different groups to produce "functionally equivalent" (FE) results suitable for joint variant calling with minimal batch effects. Our approach promotes broad harmonization of upstream data processing steps, while allowing for diverse variant callers. Importantly, it allows each group to continue innovating on data processing pipelines, as long as results remain compatible. We present initial FE pipelines developed at five genome centers and show that they yield similar variant calling results — including single nucleotide (SNV), insertion/deletion (indel) and structural variation (SV) — and produce significantly less variability than sequencing replicates. Residual inter-pipeline variability is concentrated at low quality sites and repetitive genomic regions prone to stochastic effects. This work alleviates a key technical bottleneck for genome aggregation and helps lay the foundation for broad data sharing and community-wide "big-data" human genetics studies.

Here we present Parliament2: a structural variant caller which combines multiple best-in-class structural variant callers to create a highly accurate callset. This captures more events than the individual callers achieve independently. Parliament2 uses a call-overlap-genotype approach that is highly extensible to new methods and presents users the choice to run some or all of Breakdancer, Breakseq, CNVnator, Delly, Lumpy, and Manta to run. Parliament2 applies an additional parallelization framework to speed certain callers and executes these in parallel, taking advantage of the different resource requirements to complete structural variant calling much faster than running the programs individually. Parliament2 is available as a Docker container, which pre-installs all required dependencies. This allows users to run any caller with easy installation and execution. This Docker container can easily be deployed in cloud or local environments and is available as an app on DNAnexus.

The rapid development of next-generation sequencing (NGS) technologies has lowered the barriers to genomic data generation, resulting in millions of samples sequenced across diverse experimental designs. The growing volume and heterogeneity of these sequencing data complicate the further optimization of methods for identifying DNA variation, especially considering that curated high-confidence variant call sets commonly used to evaluate these methods are generally developed by reference to results from the analysis of comparatively small and homogeneous sample sets. We have developed xAtlas, an application for the identification of single nucleotide variants (SNV) and small insertions and deletions (indels) in NGS data. xAtlas is easily scalable and enables execution and retraining with rapid development cycles. Generation of variant calls in VCF or gVCF format from BAM or CRAM alignments is accomplished in less than one CPU-hour per 30× short-read human whole-genome. The retraining capabilities of xAtlas allow its core variant evaluation models to be optimized on new sample data and user-defined truth sets. Obtaining SNV and indels calls from xAtlas can be achieved more than 40 times faster than established methods while retaining the same accuracy.