We expanded GWAS discovery for type 2 diabetes (T2D) by combining data from 898,130 European-descent individuals (9% cases), after imputation to high-density reference panels. With these data, we (i) extend the inventory of T2D-risk variants (243 loci, 135 newly implicated in T2D predisposition, comprising 403 distinct association signals); (ii) enrich discovery of lower-frequency risk alleles (80 index variants with minor allele frequency <5%, 14 with estimated allelic odds ratio >2); (iii) substantially improve fine-mapping of causal variants (at 51 signals, one variant accounted for >80% posterior probability of association (PPA)); (iv) extend fine-mapping through integration of tissue-specific epigenomic information (islet regulatory annotations extend the number of variants with PPA >80% to 73); (v) highlight validated therapeutic targets (18 genes with associations attributable to coding variants); and (vi) demonstrate enhanced potential for clinical translation (genome-wide chip heritability explains 18% of T2D risk; individuals in the extremes of a T2D polygenic risk score differ more than ninefold in prevalence). Combining 32 genome-wide association studies with high-density imputation provides a comprehensive view of the genetic contribution to type 2 diabetes in individuals of European ancestry with respect to locus discovery, causal-variant resolution, and mechanistic insight.

Height is a highly heritable, classic polygenic trait with approximately 700 common associated variants identified through genome-wide association studies so far. Here, we report 83 height-associated coding variants with lower minor-allele frequencies (in the range of 0.1–4.8%) and effects of up to 2 centimetres per allele (such as those in IHH, STC2, AR and CRISPLD2), greater than ten times the average effect of common variants. In functional follow-up studies, rare height-increasing alleles of STC2 (giving an increase of 1–2 centimetres per allele) compromised proteolytic inhibition of PAPP-A and increased cleavage of IGFBP-4 in vitro, resulting in higher bioavailability of insulin-like growth factors. These 83 height-associated variants overlap genes that are mutated in monogenic growth disorders and highlight new biological candidates (such as ADAMTS3, IL11RA and NOX4) and pathways (such as proteoglycan and glycosaminoglycan synthesis) involved in growth. Our results demonstrate that sufficiently large sample sizes can uncover rare and low-frequency variants of moderate-to-large effect associated with polygenic human phenotypes, and that these variants implicate relevant genes and pathways. Data from over 700,000 individuals reveal the identity of 83 sequence variants that affect human height, implicating new candidate genes and pathways as being involved in growth. As a highly heritable polygenic trait, human height has provided a model for the genetic analysis of complex traits. So far about 700 common genetic variants have been linked to height through genome-wide association studies, but the role of low-frequency and rare variants has not been systematically explored. Guillaume Lettre, Joel Hirschhorn and colleagues in the GIANT Consortium now report their analysis of coding regions in the genomes of 711,418 individuals. They identify 120 loci newly associated with height, including 32 rare and 51 low-frequency coding variants. They highlight 83 candidate genes with low-frequency height-associated variants and implicate biological pathways with known roles in growth disorders as well as new candidates. Their analyses provide insights into the genomic architecture of human height.

We screened variants on an exome-focused genotyping array in >300,000 participants (replication in >280,000 participants) and identified 444 independent variants in 250 loci significantly associated with total cholesterol (TC), high-density-lipoprotein cholesterol (HDL-C), low-density-lipoprotein cholesterol (LDL-C), and/or triglycerides (TG). At two loci (JAK2 and A1CF), experimental analysis in mice showed lipid changes consistent with the human data. We also found that: (i) beta-thalassemia trait carriers displayed lower TC and were protected from coronary artery disease (CAD); (ii) excluding the CETP locus, there was not a predictable relationship between plasma HDL-C and risk for age-related macular degeneration; (iii) only some mechanisms of lowering LDL-C appeared to increase risk for type 2 diabetes (T2D); and (iv) TG-lowering alleles involved in hepatic production of TG-rich lipoproteins (TM6SF2 and PNPLA3) tracked with higher liver fat, higher risk for T2D, and lower risk for CAD, whereas TG-lowering alleles involved in peripheral lipolysis (LPL and ANGPTL4) had no effect on liver fat but decreased risks for both T2D and CAD.

Abstract Common single-nucleotide polymorphisms (SNPs) are predicted to collectively explain 40–50% of phenotypic variation in human height, but identifying the specific variants and associated regions requires huge sample sizes 1 . Here, using data from a genome-wide association study of 5.4 million individuals of diverse ancestries, we show that 12,111 independent SNPs that are significantly associated with height account for nearly all of the common SNP-based heritability. These SNPs are clustered within 7,209 non-overlapping genomic segments with a mean size of around 90 kb, covering about 21% of the genome. The density of independent associations varies across the genome and the regions of increased density are enriched for biologically relevant genes. In out-of-sample estimation and prediction, the 12,111 SNPs (or all SNPs in the HapMap 3 panel 2 ) account for 40% (45%) of phenotypic variance in populations of European ancestry but only around 10–20% (14–24%) in populations of other ancestries. Effect sizes, associated regions and gene prioritization are similar across ancestries, indicating that reduced prediction accuracy is likely to be explained by linkage disequilibrium and differences in allele frequency within associated regions. Finally, we show that the relevant biological pathways are detectable with smaller sample sizes than are needed to implicate causal genes and variants. Overall, this study provides a comprehensive map of specific genomic regions that contain the vast majority of common height-associated variants. Although this map is saturated for populations of European ancestry, further research is needed to achieve equivalent saturation in other ancestries.

Summary MreB proteins of Escherichia coli , Bacillus subtilis and Caulobacter crescentus form actin‐like cables lying beneath the cell surface. The cables are required to guide longitudinal cell wall synthesis and their absence leads to merodiploid spherical and inflated cells prone to cell lysis. In B. subtilis and C. crescentus , the mreB gene is essential. However, in E. coli , mreB was inferred not to be essential. Using a tight, conditional gene depletion system, we systematically investigated whether the E. coli mreBCD ‐encoded components were essential. We found that cells depleted of mreBCD became spherical, enlarged and finally lysed. Depletion of each mre gene separately conferred similar gross changes in cell morphology and viability. Thus, the three proteins encoded by mreBCD are all essential and function in the same morphogenetic pathway. Interestingly, the presence of a multicopy plasmid carrying the ftsQAZ genes suppressed the lethality of deletions in the mre operon. Using GFP and cell fractionation methods, we showed that the MreC and MreD proteins were associated with the cell membrane. Using a bacterial two‐hybrid system, we found that MreC interacted with both MreB and MreD. In contrast, MreB and MreD did not interact in this assay. Thus, we conclude that the E. coli MreBCD form an essential membrane‐bound complex. Curiously, MreB did not form cables in cell depleted for MreC, MreD or RodA, indicating a mutual interdependency between MreB filament morphology and cell shape. Based on these and other observations we propose a model in which the membrane‐associated MreBCD complex directs longitudinal cell wall synthesis in a process essential to maintain cell morphology.

Genome-wide association studies (GWAS) have identified >250 loci for body mass index (BMI), implicating pathways related to neuronal biology. Most GWAS loci represent clusters of common, noncoding variants from which pinpointing causal genes remains challenging. Here we combined data from 718,734 individuals to discover rare and low-frequency (minor allele frequency (MAF) < 5%) coding variants associated with BMI. We identified 14 coding variants in 13 genes, of which 8 variants were in genes (ZBTB7B, ACHE, RAPGEF3, RAB21, ZFHX3, ENTPD6, ZFR2 and ZNF169) newly implicated in human obesity, 2 variants were in genes (MC4R and KSR2) previously observed to be mutated in extreme obesity and 2 variants were in GIPR. The effect sizes of rare variants are ~10 times larger than those of common variants, with the largest effect observed in carriers of an MC4R mutation introducing a stop codon (p.Tyr35Ter, MAF = 0.01%), who weighed ~7 kg more than non-carriers. Pathway analyses based on the variants associated with BMI confirm enrichment of neuronal genes and provide new evidence for adipocyte and energy expenditure biology, widening the potential of genetically supported therapeutic targets in obesity. Exome-wide analysis identifies rare and low-frequency coding variants associated with body mass index. Gene-based meta-analysis and functional studies implicate 13 genes, eight of which are novel, and neuronal pathways as factors in human obesity.

ABSTRACT Common SNPs are predicted to collectively explain 40-50% of phenotypic variation in human height, but identifying the specific variants and associated regions requires huge sample sizes. Here we show, using GWAS data from 5.4 million individuals of diverse ancestries, that 12,111 independent SNPs that are significantly associated with height account for nearly all of the common SNP-based heritability. These SNPs are clustered within 7,209 non-overlapping genomic segments with a median size of ~90 kb, covering ~21% of the genome. The density of independent associations varies across the genome and the regions of elevated density are enriched for biologically relevant genes. In out-of-sample estimation and prediction, the 12,111 SNPs account for 40% of phenotypic variance in European ancestry populations but only ~10%-20% in other ancestries. Effect sizes, associated regions, and gene prioritization are similar across ancestries, indicating that reduced prediction accuracy is likely explained by linkage disequilibrium and allele frequency differences within associated regions. Finally, we show that the relevant biological pathways are detectable with smaller sample sizes than needed to implicate causal genes and variants. Overall, this study, the largest GWAS to date, provides an unprecedented saturated map of specific genomic regions containing the vast majority of common height-associated variants.

Summary Metabolic dysregulation in multiple tissues alters glucose homeostasis and influences risk for type 2 diabetes (T2D). To identify pathways and tissues influencing T2D-relevant glycemic traits (fasting glucose [FG], fasting insulin [FI], two-hour glucose [2hGlu] and glycated hemoglobin [HbA1c]), we investigated associations of exome-array variants in up to 144,060 individuals without diabetes of multiple ancestries. Single-variant analyses identified novel associations at 21 coding variants in 18 novel loci, whilst gene-based tests revealed signals at two genes, TF (HbA1c) and G6PC (FG, FI). Pathway and tissue enrichment analyses of trait-associated transcripts confirmed the importance of liver and kidney for FI and pancreatic islets for FG regulation, implicated adipose tissue in FI and the gut in 2hGlu, and suggested a role for the non-endocrine pancreas in glucose homeostasis. Functional studies demonstrated that a novel FG/FI association at the liver-enriched G6PC transcript was driven by multiple rare loss-of-function variants. The FG/HbA1c-associated, islet-specific G6PC2 transcript also contained multiple rare functional variants, including two alleles within the same codon with divergent effects on glucose levels. Our findings highlight the value of integrating genomic and functional data to maximize biological inference. Highlights 23 novel coding variant associations (single-point and gene-based) for glycemic traits 51 effector transcripts highlighted different pathway/tissue signatures for each trait The exocrine pancreas and gut influence fasting and 2h glucose, respectively Multiple variants in liver-enriched G6PC and islet-specific G6PC2 influence glycemia

Incretin-based therapies are highly successful in combatting obesity and type 2 diabetes

Abstract A major challenge of genome-wide association studies (GWAS) is to translate phenotypic associations into biological insights. Here, we integrate a large GWAS on blood lipids involving 1.6 million individuals from five ancestries with a wide array of functional genomic datasets to discover regulatory mechanisms underlying lipid associations. We first prioritize lipid-associated genes with expression quantitative trait locus (eQTL) colocalizations, and then add chromatin interaction data to narrow the search for functional genes. Polygenic enrichment analysis across 697 annotations from a host of tissues and cell types confirms the central role of the liver in lipid levels, and highlights the selective enrichment of adipose-specific chromatin marks in high-density lipoprotein cholesterol and triglycerides. Overlapping transcription factor (TF) binding sites with lipid-associated loci identifies TFs relevant in lipid biology. In addition, we present an integrative framework to prioritize causal variants at GWAS loci, producing a comprehensive list of candidate causal genes and variants with multiple layers of functional evidence. Two prioritized genes, CREBRF and RRBP1 , show convergent evidence across functional datasets supporting their roles in lipid biology.