Ruth Loos and colleagues report results of a large genome-wide association study for body mass index. They identify 18 new loci associated with this trait, some of which map near key hypothalamic regulators of energy balance. Obesity is globally prevalent and highly heritable, but its underlying genetic factors remain largely elusive. To identify genetic loci for obesity susceptibility, we examined associations between body mass index and ∼2.8 million SNPs in up to 123,865 individuals with targeted follow up of 42 SNPs in up to 125,931 additional individuals. We confirmed 14 known obesity susceptibility loci and identified 18 new loci associated with body mass index (P < 5 × 10−8), one of which includes a copy number variant near GPRC5B. Some loci (at MC4R, POMC, SH2B1 and BDNF) map near key hypothalamic regulators of energy balance, and one of these loci is near GIPR, an incretin receptor. Furthermore, genes in other newly associated loci may provide new insights into human body weight regulation.

The MAGIC investigators report results of a large genome-wide association study meta-analysis to identify common variants influencing fasting glucose homeostasis. They further show that several of the newly discovered loci influencing glycemic traits are also associated with risk of type 2 diabetes. Levels of circulating glucose are tightly regulated. To identify new loci influencing glycemic traits, we performed meta-analyses of 21 genome-wide association studies informative for fasting glucose, fasting insulin and indices of beta-cell function (HOMA-B) and insulin resistance (HOMA-IR) in up to 46,186 nondiabetic participants. Follow-up of 25 loci in up to 76,558 additional subjects identified 16 loci associated with fasting glucose and HOMA-B and two loci associated with fasting insulin and HOMA-IR. These include nine loci newly associated with fasting glucose (in or near ADCY5, MADD, ADRA2A, CRY2, FADS1, GLIS3, SLC2A2, PROX1 and C2CD4B) and one influencing fasting insulin and HOMA-IR (near IGF1). We also demonstrated association of ADCY5, PROX1, GCK, GCKR and DGKB-TMEM195 with type 2 diabetes. Within these loci, likely biological candidate genes influence signal transduction, cell proliferation, development, glucose-sensing and circadian regulation. Our results demonstrate that genetic studies of glycemic traits can identify type 2 diabetes risk loci, as well as loci containing gene variants that are associated with a modest elevation in glucose levels but are not associated with overt diabetes.

A genome-wide association (GWA) study of more than 180,000 individuals has identified hundreds of genetic variants in at least 180 loci associated with adult human height. The loci are not clustered randomly but are enriched for genes involved in growth-related processes that influence adult height. This demonstrates that GWA studies of common human traits, and therefore of many diseases, can identify large numbers of loci that implicate potential causal genes. This very large genome-wide association study identifies hundreds of new genetic variants influencing adult height in at least 180 loci enriched for genes involved in skeletal growth defects. The results show that the likely causal gene is often located near the most strongly associated variant, that many loci have multiple independently associated variants and that associated variants are enriched for likely functional effects on genes. Most common human traits and diseases have a polygenic pattern of inheritance: DNA sequence variants at many genetic loci influence the phenotype. Genome-wide association (GWA) studies have identified more than 600 variants associated with human traits1, but these typically explain small fractions of phenotypic variation, raising questions about the use of further studies. Here, using 183,727 individuals, we show that hundreds of genetic variants, in at least 180 loci, influence adult height, a highly heritable and classic polygenic trait2,3. The large number of loci reveals patterns with important implications for genetic studies of common human diseases and traits. First, the 180 loci are not random, but instead are enriched for genes that are connected in biological pathways (P = 0.016) and that underlie skeletal growth defects (P < 0.001). Second, the likely causal gene is often located near the most strongly associated variant: in 13 of 21 loci containing a known skeletal growth gene, that gene was closest to the associated variant. Third, at least 19 loci have multiple independently associated variants, suggesting that allelic heterogeneity is a frequent feature of polygenic traits, that comprehensive explorations of already-discovered loci should discover additional variants and that an appreciable fraction of associated loci may have been identified. Fourth, associated variants are enriched for likely functional effects on genes, being over-represented among variants that alter amino-acid structure of proteins and expression levels of nearby genes. Our data explain approximately 10% of the phenotypic variation in height, and we estimate that unidentified common variants of similar effect sizes would increase this figure to approximately 16% of phenotypic variation (approximately 20% of heritable variation). Although additional approaches are needed to dissect the genetic architecture of polygenic human traits fully, our findings indicate that GWA studies can identify large numbers of loci that implicate biologically relevant genes and pathways.

Mark McCarthy and colleagues identify twelve new risk loci for type 2 diabetes through a large-scale genome-wide association and replication study in individuals of European ancestry. The identified loci affect both beta-cell function and insulin action and are enriched for genes involved in cell cycle regulation. By combining genome-wide association data from 8,130 individuals with type 2 diabetes (T2D) and 38,987 controls of European descent and following up previously unidentified meta-analysis signals in a further 34,412 cases and 59,925 controls, we identified 12 new T2D association signals with combined P < 5 × 10−8. These include a second independent signal at the KCNQ1 locus; the first report, to our knowledge, of an X-chromosomal association (near DUSP9); and a further instance of overlap between loci implicated in monogenic and multifactorial forms of diabetes (at HNF1A). The identified loci affect both beta-cell function and insulin action, and, overall, T2D association signals show evidence of enrichment for genes involved in cell cycle regulation. We also show that a high proportion of T2D susceptibility loci harbor independent association signals influencing apparently unrelated complex traits.

The cause of schizophrenia is unknown, but it has a significant genetic component. Pharmacologic studies, studies of gene expression in man, and studies of mouse mutants suggest involvement of glutamate and dopamine neurotransmitter systems. However, so far, strong association has not been found between schizophrenia and variants of the genes encoding components of these systems. Here, we report the results of a genomewide scan of schizophrenia families in Iceland; these results support previous work, done in five populations, showing that schizophrenia maps to chromosome 8p. Extensive fine-mapping of the 8p locus and haplotype-association analysis, supplemented by a transmission/disequilibrium test, identifies neuregulin 1 (NRG1) as a candidate gene for schizophrenia. NRG1 is expressed at central nervous system synapses and has a clear role in the expression and activation of neurotransmitter receptors, including glutamate receptors. Mutant mice heterozygous for either NRG1 or its receptor, ErbB4, show a behavioral phenotype that overlaps with mouse models for schizophrenia. Furthermore, NRG1 hypomorphs have fewer functional NMDA receptors than wild-type mice. We also demonstrate that the behavioral phenotypes of the NRG1 hypomorphs are partially reversible with clozapine, an atypical antipsychotic drug used to treat schizophrenia.

The global endemic of cardiovascular diseases calls for improved risk assessment and treatment. Here, we describe an association between myocardial infarction (MI) and a common sequence variant on chromosome 9p21. This study included a total of 4587 cases and 12,767 controls. The identified variant, adjacent to the tumor suppressor genes CDKN2A and CDKN2B , was associated with the disease with high significance. Approximately 21% of individuals in the population are homozygous for this variant, and their estimated risk of suffering myocardial infarction is 1.64 times as great as that of noncarriers. The corresponding risk is 2.02 times as great for early-onset cases. The population attributable risk is 21% for MI in general and 31% for early-onset cases.

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.

With the advent of large genomic data sets, geneticists can examine at a new level the influence of genes on behaviour. Two groups have conducted genome-wide association studies involving lung cancer, and both find that sequences in the nicotinic acetylcholine receptor subunit gene cluster contribute susceptibility, although the groups took different paths to this result. Hung et al. suggest that this susceptibility is not related to smoking status or frequency, and show association with a specific amino acid change. Thorgeirsson et al. find that alleles present in a cluster of nicotinic acid receptor genes do not influence whether or not a person smokes, but do affect the number of cigarettes smoked per day, and are therefore also associated with risk of lung cancer and peripheral arterial disease. Either way, the possible potential of nicotinic acetylcholine receptors as drug targets is underlined. A genome-wide association study involving lung cancer finds that genetic sequences in the nicotinic acetylcholine receptor subunit gene cluster contribute to susceptibility. This paper finds that alleles present in a cluster of nicotinic acid receptor genes affect smoking quantity in European samples, and are therefore also associated with risk of lung cancer and peripheral arterial disease. Smoking is a leading cause of preventable death, causing about 5 million premature deaths worldwide each year1,2. Evidence for genetic influence on smoking behaviour and nicotine dependence (ND)3,4,5,6,7,8 has prompted a search for susceptibility genes. Furthermore, assessing the impact of sequence variants on smoking-related diseases is important to public health9,10. Smoking is the major risk factor for lung cancer (LC)11,12,13,14 and is one of the main risk factors for peripheral arterial disease (PAD)15,16,17. Here we identify a common variant in the nicotinic acetylcholine receptor gene cluster on chromosome 15q24 with an effect on smoking quantity, ND and the risk of two smoking-related diseases in populations of European descent. The variant has an effect on the number of cigarettes smoked per day in our sample of smokers. The same variant was associated with ND in a previous genome-wide association study that used low-quantity smokers as controls18,19, and with a similar approach we observe a highly significant association with ND. A comparison of cases of LC and PAD with population controls each showed that the variant confers risk of LC and PAD. The findings provide a case study of a gene–environment interaction20, highlighting the role of nicotine addiction in the pathology of other serious diseases.