General cognitive function is a prominent human trait associated with many important life outcomes 1,2 , including longevity 3 . The substantial heritability of general cognitive function is known to be polygenic, but it has had little explication in terms of the contributing genetic variants 4,5,6 . Here, we combined cognitive and genetic data from the CHARGE and COGENT consortia, and UK Biobank (total N=280,360; age range = 16 to 102). We found 9,714 genome-wide significant SNPs ( P <5 x 10 −8 ) in 99 independent loci. Most showed clear evidence of functional importance. Among many novel genes associated with general cognitive function were SGCZ , ATXN1 , MAPT , AUTS2 , and P2RY6 . Within the novel genetic loci were variants associated with neurodegenerative disorders, neurodevelopmental disorders, physical and psychiatric illnesses, brain structure, and BMI. Gene-based analyses found 536 genes significantly associated with general cognitive function; many were highly expressed in the brain, and associated with neurogenesis and dendrite gene sets. Genetic association results predicted up to 4% of general cognitive function variance in independent samples. There was significant genetic overlap between general cognitive function and information processing speed, as well as many health variables including longevity.

Abstract Phenome-wide association studies (PheWAS), which assess whether a genetic variant is associated with multiple phenotypes across a phenotypic spectrum, have been proposed as a possible aid to drug development through elucidating mechanisms of action, identifying alternative indications, or predicting adverse drug events (ADEs). Here, we evaluate whether PheWAS can inform target validation during drug development. We selected 25 single nucleotide polymorphisms (SNPs) linked through genome-wide association studies (GWAS) to 19 candidate drug targets for common disease therapeutic indications. We independently interrogated these SNPs through PheWAS in four large “real-world data” cohorts (23andMe, UK Biobank, FINRISK, CHOP) for association with a total of 1,892 binary endpoints. We then conducted meta-analyses for 145 harmonized disease endpoints in up to 697,815 individuals and joined results with summary statistics from 57 published GWAS. Our analyses replicate 70% of known GWAS associations and identify 10 novel associations with study-wide significance after multiple test correction (P<1.8x10 -6 ; out of 72 novel associations with FDR<0.1). By leveraging directionality and point estimate of the effect sizes, we describe new associations that may predict ADEs, e.g., acne, high cholesterol, gout and gallstones for rs738409 (p.I148M) in PNPLA3 ; or asthma for rs1990760 (p.T946A) in IFIH1 . We further propose how quantitative estimates of genetic safety/efficacy profiles can be used to help prioritize candidate targets for a specific indication. Our results demonstrate PheWAS as a powerful addition to the toolkit for drug discovery. One Sentence Summary Matching genetics with phenotypes in 800,000 individuals predicts efficacy and on-target safety of future drugs.

Abstract There is currently only limited understanding of the genetic aetiology of obstructive sleep apnoea (OSA). The aim of our study is to identify genetic loci associated with OSA risk and to test if OSA and its comorbidities share a common genetic background. We conducted the first large-scale genome-wide association study of OSA using FinnGen Study (217,955 individuals) with 16,761 OSA patients identified using nationwide health registries. We estimated 8.3% [0.06-0.11] heritability and identified five loci associated with OSA (P < 5.0 × 10 −8 ): rs4837016 near GTPase activating protein and VPS9 domains 1 ( GAPVD1 ), rs10928560 near C-X-C motif chemokine receptor 4 ( CXCR4 ), rs185932673 near Calcium/calmodulin-dependent protein kinase ID ( CAMK1D ) and rs9937053 near Fat mass and obesity-associated protein ( FTO ) - a variant previously associated with body mass index (BMI). In a BMI-adjusted analysis, an association was observed for rs10507084 near Rhabdomyosarcoma 2 associated transcript ( RMST )/NEDD1 gamma-tubulin ring complex targeting factor ( NEDD1 ). We found genetic correlations between OSA and BMI (rg=0.72 [0.62-0.83]) and with comorbidities including hypertension, type 2 diabetes (T2D), coronary heart disease (CHD), stroke, depression, hypothyroidism, asthma and inflammatory rheumatic diseases (IRD) (rg > 0.30). Polygenic risk score (PRS) for BMI showed 1.98-fold increased OSA risk between the highest and the lowest quintile and Mendelian randomization supported a causal relationship between BMI and OSA. Our findings support the causal link between obesity and OSA and joint genetic basis between OSA and comorbidities.

Abstract Epilepsy is a frequent feature of neurodevelopmental disorders (NDD) but little is known about genetic differences between NDD with and without epilepsy. We analyzed de novo variants (DNV) in 6753 parent-offspring trios ascertained for different NDD. In the subset of 1942 individuals with NDD with epilepsy, we identified 33 genes with a significant excess of DNV, of which SNAP25 and GABRB2 had previously only limited evidence for disease association. Joint analysis of all individuals with NDD also implicated CACNA1E as a novel disease gene. Comparing NDD with and without epilepsy, we found missense DNV, DNV in specific genes, age of recruitment and severity of intellectual disability to be associated with epilepsy. We further demonstrate to what extent our results impact current genetic testing as well as treatment, emphasizing the benefit of accurate genetic diagnosis in NDD with epilepsy.

Abstract Interpretation of the colossal number of genetic variants identified from sequencing applications is one of the major bottlenecks in clinical genetics, with the inference of the effect of amino acid-substituting missense variants on protein structure and function being especially challenging. Here we evaluated the burden of amino acids affected in pathogenic variants (n=32,923) compared to the variants (n=164,915) from the general population in 1,330 disease-associated genes on forty protein features using over 14,000 experimentally-solved 3D structures. By analyzing the whole gene/variant set jointly, we identified 18 features associated with 3D mutational hotspots that are generally important for protein fitness and stability. Individual analyses performed for twenty-four protein functional classes further revealed 240 characteristics of mutational hotspots in total, including new associations recapitulating the sheer diversity across proteins essential structural regions. We demonstrated that the function-specific features of variants correspond to the readouts of mutagenesis experiments and positively correlate with clinically-interpreted pathogenic and benign missense variants. Finally, we made our results available through a web server to foster accessibility and downstream research. Our findings represent a crucial step towards translational genetics, from highlighting the impact of mutations on protein structure to rationalizing the pathogenicity of variants in terms of the perturbed molecular mechanisms.

Abstract The contribution of de novo and ultra-rare genetic variants in severe and moderate intellectual disability (ID) has been extensively studied whereas the genetic architecture of mild ID has been less well characterized. To elucidate the genetic background of milder ID we studied a regional cohort of 442 ID patients enriched for mild ID (>50%) from a population isolate of Finland. We analyzed rare variants using exome sequencing and CNV genotyping and common variants using common variant polygenic risk scores. As controls we used a Finnish collection of exome sequenced (n=11311) and GWAS chip genotyped (n=11699) individuals. We show that rare damaging variants in genes known to be associated with cognitive defects are observed more often in severe (27%) than in mild ID (13%) patients (p-value: 7.0e-4). We further observed a significant enrichment of protein truncating variants in loss-of-function intolerant genes, as well as damaging missense variants in genes not yet associated with cognitive defects (OR: 2.1, p-value: 3e-8). For the first time to our knowledge, we show that a common variant polygenic load significantly contributes to all severity forms of ID. The heritability explained was the highest for educational attainment (EDU) in mild ID explaining 2.2% of the heritability on liability scale. For more severe ID it was lower at 0.6%. Finally, we identified a homozygote variant in the CRADD gene to be a cause of a specific syndrome with ID and pachygyria. The frequency of this variant is 50x higher in the Finnish population than in non-Finnish Europeans, demonstrating the benefits of utilizing population isolates in rare variant analysis of diseases under negative selection.

Abstract Finland provides unique opportunities to investigate population and medical genomics because of its adoption of unified national electronic health records, detailed historical and birth records, and serial population bottlenecks. We assemble a comprehensive view of recent population history (≤100 generations), the timespan during which most rare disease-causing alleles arose, by comparing pairwise haplotype sharing from 43,254 Finns to geographically and linguistically adjacent countries with different population histories, including 16,060 Swedes, Estonians, Russians, and Hungarians. We find much more extensive sharing in Finns, with at least one ≥ 5 cM tract on average between pairs of unrelated individuals. By coupling haplotype sharing with fine-scale birth records from over 25,000 individuals, we find that while haplotype sharing broadly decays with geographical distance, there are pockets of excess haplotype sharing; individuals from northeast Finland share several-fold more of their genome in identity-by-descent (IBD) segments than individuals from southwest regions containing the major cities of Helsinki and Turku. We estimate recent effective population size changes over time across regions of Finland and find significant differences between the Early and Late Settlement Regions as expected; however, our results indicate more continuous gene flow than previously indicated as Finns migrated towards the northernmost Lapland region. Lastly, we show that haplotype sharing is locally enriched among pairs of individuals sharing rare alleles by an order of magnitude, especially among pairs sharing rare disease causing variants. Our work provides a general framework for using haplotype sharing to reconstruct an integrative view of recent population history and gain insight into the evolutionary origins of rare variants contributing to disease.

Abstract Founder population size, demographic changes (eg. population bottlenecks or rapid expansion) can lead to variation in recombination rates across different populations. Previous research has shown that using population-specific reference panels has a significant effect on downstream population genomic analysis like haplotype phasing, genotype imputation and association, especially in the context of population isolates. Here, we developed a high-resolution recombination rate mapping at 10kb and 50kb scale using high-coverage (20-30x) whole-genome sequenced 55 family trios from Finland and compared it to recombination rates of non-Finnish Europeans (NFE). We tested the downstream effects of the population-specific recombination rates in statistical phasing and genotype imputation in Finns as compared to the same analyses performed by using the NFE-based recombination rates. We found that Finnish recombination rates have a moderately high correlation (Spearman’s ρ =0.67-0.79) with non-Finnish Europeans, although on average (across all autosomal chromosomes), Finnish rates (2.268±0.4209 cM/Mb) are 12-14% lower than NFE (2.641±0.5032 cM/Mb). Finnish recombination map was found to have no significant effect in haplotype phasing accuracy (switch error rates ~ 2%) and average imputation concordance rates (97-98% for common, 92-96% for low frequency and 78-90% for rare variants). Our results suggest that downstream population genomic analyses like haplotype phasing and genotype imputation mostly depend on population-specific contexts like appropriate reference panels and their sample size, but not on population-specific recombination maps or effective population sizes. Currently, available HapMap recombination maps seem robust for population-specific phasing and imputation pipelines, even in the context of relatively isolated populations like Finland.

Isolated populations with enrichment of variants due to recent population bottlenecks provide a powerful resource for identifying disease-associated genetic variants and genes. As a model of an isolate population, we sequenced the genomes of 1463 Finnish individuals as part of the Sequencing Initiative Suomi (SISu) Project. We compared the genomic profiles of the 1463 Finns to a sample of 1463 British individuals that were sequenced in parallel as part of the UK10K Project. Whereas there were no major differences in the allele frequency of common variants, a significant depletion of variants in the rare frequency spectrum was observed in Finns when comparing the two populations. On the other hand, we observed >2.1 million variants that were twice as frequent among Finns compared to Britons and 800,000 variants that were more than 10 times more frequent in Finns. Furthermore, in Finns we observed a relative proportional enrichment of variants in the minor allele frequency range between 2 - 5% (p < 2.2x10-16). When stratified by their functional annotations, loss-of-function (LoF) variants showed the highest proportional enrichment in Finns (p = 0.0291). In the non-coding part of the genome, variants in conserved regions (p = 0.002) and promoters (p = 0.01) were also significantly enriched in the Finnish samples. These functional categories represent the highest a priori power for downstream association studies of rare variants using population isolates.

Liability to schizophrenia is inversely correlated with general cognitive ability at both the phenotypic and genetic level. Paradoxically, a modest but consistent positive genetic correlation has been reported between schizophrenia and educational attainment, despite the strong positive genetic correlation between cognitive ability and educational attainment. Here we leverage published GWAS in cognitive ability, education, and schizophrenia to parse biological mechanisms underlying these results. Association analysis based on subsets (ASSET), a pleiotropic meta-analytic technique, allowed jointly associated loci to be identified and characterized. Specifically, we identified subsets of variants associated in the expected ("Concordant") direction across all three phenotypes (i.e., greater risk for schizophrenia, lower cognitive ability, and lower educational attainment); these were contrasted with variants demonstrating the counterintuitive ("Discordant") relationship between education and schizophrenia (i.e., greater risk for schizophrenia and higher educational attainment). ASSET analysis revealed 235 independent loci associated with cognitive ability, education and/or schizophrenia at p<5x10^-8. Pleiotropic analysis successfully identified more than 100 loci that were not significant in the input GWASs, and many of these have been validated by larger, more recent single-phenotype GWAS. Leveraging the joint genetic correlations of cognitive ability, education, and schizophrenia, we were able to dissociate two distinct biological mechanisms: early neurodevelopmental pathways that characterize concordant allelic variation, and adulthood synaptic pruning pathways that were linked to the paradoxical positive genetic association between education and schizophrenia. Further, genetic correlation analyses revealed that these mechanisms contribute not only to the etiopathogenesis of schizophrenia but also to the broader biological dimensions that are implicated in both general health outcomes and psychiatric illness.