IMPORTANCERecent large-scale genome-wide association studies have discovered several genetic variants associated with Alzheimer disease (AD); however, the extent to which DNA methylation in these AD loci contributes to the disease susceptibility remains unknown.OBJECTIVE To examine the association of brain DNA methylation in 28 reported AD loci with AD pathologies. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTSOngoing community-based clinical pathological cohort studies of aging and dementia (the Religious Orders Study and the Rush Memory and Aging Project) among 740 autopsied participants 66.0 to 108.3 years old.EXPOSURES DNA methylation levels at individual CpG sites generated from dorsolateral prefrontal cortex tissue using a bead assay. MAIN OUTCOMES AND MEASURES Pathological diagnosis of AD by National Institute onAging-Reagan criteria following a standard postmortem examination. RESULTSOverall, 447 participants (60.4%) met the criteria for pathological diagnosis of AD.Brain DNA methylation in SORL1, ABCA7, HLA-DRB5, SLC24A4, and BIN1 was associated with pathological AD.The association was robustly retained after replacing the binary trait of pathological AD with 2 quantitative and molecular specific hallmarks of AD, namely, Aβ load and paired helical filament tau tangle density.Furthermore, RNA expression of transcripts of SORL1 and ABCA7 was associated with paired helical filament tau tangle density, and the expression of BIN1 was associated with Aβ load.CONCLUSIONS AND RELEVANCE Brain DNA methylation in multiple AD loci is associated with AD pathologies.The results provide further evidence that disruption of DNA methylation is involved in the pathological process of AD.

Subcortical brain structures are integral to motion, consciousness, emotions and learning. We identified common genetic variation related to the volumes of the nucleus accumbens, amygdala, brainstem, caudate nucleus, globus pallidus, putamen and thalamus, using genome-wide association analyses in almost 40,000 individuals from CHARGE, ENIGMA and UK Biobank. We show that variability in subcortical volumes is heritable, and identify 48 significantly associated loci (40 novel at the time of analysis). Annotation of these loci by utilizing gene expression, methylation and neuropathological data identified 199 genes putatively implicated in neurodevelopment, synaptic signaling, axonal transport, apoptosis, inflammation/infection and susceptibility to neurological disorders. This set of genes is significantly enriched for Drosophila orthologs associated with neurodevelopmental phenotypes, suggesting evolutionarily conserved mechanisms. Our findings uncover novel biology and potential drug targets underlying brain development and disease. Genome-wide analysis identifies variants associated with the volume of seven different subcortical brain regions defined by magnetic resonance imaging. Implicated genes are involved in neurodevelopmental and synaptic signaling pathways.

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.

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 Mitochondrial DNA copy number (mtDNA-CN) measured from blood specimens is a minimally invasive marker of mitochondrial function that exhibits both inter-individual and intercellular variation. To identify genes involved in regulating mitochondrial function, we performed a genome-wide association study (GWAS) in 465,809 White individuals from the Cohorts for Heart and Aging Research in Genomic Epidemiology (CHARGE) consortium and the UK Biobank (UKB). We identified 133 SNPs with statistically significant, independent effects associated with mtDNA-CN across 100 loci. A combination of fine-mapping, variant annotation, and co-localization analyses were used to prioritize genes within each of the 133 independent sites. Putative causal genes were enriched for known mitochondrial DNA depletion syndromes ( p = 3.09 x 10 −15 ) and the gene ontology (GO) terms for mtDNA metabolism ( p = 1.43 x 10 −8 ) and mtDNA replication ( p = 1.2 x 10 −7 ). A clustering approach leveraged pleiotropy between mtDNA-CN associated SNPs and 41 mtDNA-CN associated phenotypes to identify functional domains, revealing three distinct groups, including platelet activation, megakaryocyte proliferation, and mtDNA metabolism. Finally, using mitochondrial SNPs, we establish causal relationships between mitochondrial function and a variety of blood cell related traits, kidney function, liver function and overall ( p = 0.044) and non-cancer mortality ( p = 6.56 x 10 −4 ).

ABSTRACT Dementia is multifactorial with Alzheimer (AD) and vascular (VaD) pathologies making the largest contributions. Genome-wide association studies (GWAS) have identified over 70 genetic risk loci for AD but the genomic determinants of other dementias, including VaD remain understudied. We hypothesize that common forms of dementia will share genetic risk factors and conducted the largest GWAS to date of “all-cause dementia” (ACD) and examined the genetic overlap with VaD. Our dataset includes 809,299 individuals from European, African, Asian, and Hispanic ancestries with 46,902 and 8,702 cases of ACD and VaD, respectively. We replicated known AD loci at genome-wide significance for both ACD and VaD and conducted bioinformatic analyses to prioritize genes that are likely functionally relevant, and shared with closely related traits and risk factors. For ACD, novel loci identified were associated with energy transport ( SEMA4D ), neuronal excitability ( ANO3 ), amyloid deposition in the brain ( RBFOX1 ), and MRI markers of small vessel disease ( HBEGF ). Novel VaD loci were associated with hypertension, diabetes, and neuron maintenance ( SPRY2, FOXA2, AJAP1 , and PSMA3 ). Our study identified genetic risks underlying all-cause dementia, demonstrating overlap with neurodegenerative processes, vascular risk factors (Type-II diabetes, blood pressure, lipid) and cerebral small vessel disease. These novel insights could lead to new prevention and treatment strategies for all dementias.

Abstract Joint analysis of data from multiple studies in collaborative efforts strengthens scientific evidence, with the gold standard approach being the pooling of individual participant data (IPD). However, sharing IPD often has legal, ethical, and logistic constraints for sensitive or high-dimensional data, such as in clinical trials, observational studies, and large-scale omics studies. Therefore, meta-analysis of study-level effect estimates is routinely done, but this compromises on statistical power, accuracy, and flexibility. Here we propose a novel meta-analytical approach, named partial derivatives meta-analysis, that is mathematically equivalent to using IPD, yet only requires the sharing of aggregate data. It not only yields identical results as pooled IPD analyses, but also allows post-hoc adjustments for covariates and stratification without the need for site-specific re-analysis. Thus, in case that IPD cannot be shared, partial derivatives meta-analysis still produces gold standard results, which can be used to better inform guidelines and policies on clinical practice.

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.

Abstract Characteristic cerebral pathological changes of Alzheimer’s disease (AD) such as glucose hypometabolism or the accumulation of cleavage products of the amyloid precursor protein (APP), known as Aβ peptides, lead to sustained endoplasmic reticulum (ER) stress and neurodegeneration. To preserve ER homeostasis, cells activate their unfolded protein response (UPR). The rhomboid-like-protease 4 (RHBDL4) is an enzyme that participates in the UPR by targeting proteins for proteasomal degradation. We demonstrated previously that RHBLD4 cleaves APP in HEK293T cells, leading to decreased total APP and Aβ. More recently, we showed that RHBDL4 processes APP in mouse primary mixed cortical cultures as well. Here, we aim to examine the physiological relevance of RHBDL4 in the brain. We first found that brain samples from AD patients and an AD mouse model (APPtg) showed increased RHBDL4 mRNA and protein expression. To determine the effects of RHBDL4’s absence on APP physiology in vivo , we crossed APPtg mice to a RHBDL4 knockout (R4 KO) model. RHBDL4 deficiency in APPtg mice led to increased total cerebral APP and Aβ levels when compared to APPtg controls. Contrary to expectations, as assessed by cognitive tests, RHBDL4 absence rescued cognition in 5-month-old female APPtg mice. Informed by unbiased RNAseq data, we demonstrated in vitro and in vivo that RHBDL4 absence leads to greater levels of active β-catenin due to decreased proteasomal clearance. Decreased β-catenin activity is known to underlie cognitive defects in APPtg mice and AD. Our work suggests that RHBDL4’s increased expression in AD, in addition to regulating APP levels, leads to aberrant degradation of β-catenin, contributing to cognitive impairment.

Subcortical brain structures are integral to motion, consciousness, emotions, and learning. We identified common genetic variation related to the volumes of nucleus accumbens, amygdala, brainstem, caudate nucleus, globus pallidus, putamen, and thalamus, using genome-wide association analyses in over 40,000 individuals from CHARGE, ENIGMA and the UK-Biobank. We show that variability in subcortical volumes is heritable, and identify 25 significantly associated loci (20 novel). Annotation of these loci utilizing gene expression, methylation, and neuropathological data identified 62 candidate genes implicated in neurodevelopment, synaptic signaling, axonal transport, apoptosis, and susceptibility to neurological disorders. This set of genes is significantly enriched for Drosophila orthologs associated with neurodevelopmental phenotypes, suggesting evolutionarily conserved mechanisms. Our findings uncover novel biology and potential drug targets underlying brain development and disease.