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.

Abstract Humans vary substantially in their willingness to take risks. In a combined sample of over one million individuals, we conducted genome-wide association studies (GWAS) of general risk tolerance, adventurousness, and risky behaviors in the driving, drinking, smoking, and sexual domains. We identified 611 approximately independent genetic loci associated with at least one of our phenotypes, including 124 with general risk tolerance. We report evidence of substantial shared genetic influences across general risk tolerance and risky behaviors: 72 of the 124 general risk tolerance loci contain a lead SNP for at least one of our other GWAS, and general risk tolerance is moderately to strongly genetically correlated ( to 0.50) with a range of risky behaviors. Bioinformatics analyses imply that genes near general-risk-tolerance-associated SNPs are highly expressed in brain tissues and point to a role for glutamatergic and GABAergic neurotransmission. We find no evidence of enrichment for genes previously hypothesized to relate to risk tolerance.

Genome-wide association analyses using high-throughput metabolomics platforms have led to novel insights into the biology of human metabolism1-7. This detailed knowledge of the genetic determinants of systemic metabolism has been pivotal for uncovering how genetic pathways influence biological mechanisms and complex diseases8-11. Here we present a genome-wide association study for 233 circulating metabolic traits quantified by nuclear magnetic resonance spectroscopy in up to 136,016 participants from 33 cohorts. We identify more than 400 independent loci and assign probable causal genes at two-thirds of these using manual curation of plausible biological candidates. We highlight the importance of sample and participant characteristics that can have significant effects on genetic associations. We use detailed metabolic profiling of lipoprotein- and lipid-associated variants to better characterize how known lipid loci and novel loci affect lipoprotein metabolism at a granular level. We demonstrate the translational utility of comprehensively phenotyped molecular data, characterizing the metabolic associations of intrahepatic cholestasis of pregnancy. Finally, we observe substantial genetic pleiotropy for multiple metabolic pathways and illustrate the importance of careful instrument selection in Mendelian randomization analysis, revealing a putative causal relationship between acetone and hypertension. Our publicly available results provide a foundational resource for the community to examine the role of metabolism across diverse diseases.

Abstract Pubertal timing varies considerably and is associated with later health outcomes. We performed multi-ancestry genetic analyses on ~800,000 women, identifying 1,080 signals for age at menarche. Collectively, these explained 11% of trait variance in an independent sample. Women at the top and bottom 1% of polygenic risk exhibited ~11 and ~14-fold higher risks of delayed and precocious puberty, respectively. We identified several genes harboring rare loss-of-function variants in ~200,000 women, including variants in ZNF483 , which abolished the impact of polygenic risk. Variant-to-gene mapping approaches and mouse gonadotropin-releasing hormone neuron RNA sequencing implicated 665 genes, including an uncharacterized G-protein-coupled receptor, GPR83 , which amplified the signaling of MC3R , a key nutritional sensor. Shared signals with menopause timing at genes involved in DNA damage response suggest that the ovarian reserve might signal centrally to trigger puberty. We also highlight body size-dependent and independent mechanisms that potentially link reproductive timing to later life disease.

Abstract Mammals vary 100-fold in their maximum lifespan. This enormous variation is the result of the adaptations of each species to their own biological trade-offs and ecological conditions. Comparative genomics studies have demonstrated that the genomic factors underlying the lifespans of species and the longevity of individuals are shared across the tree of life. Here, we set out to compare protein-coding regions across the mammalian phylogeny, aiming to detect individual amino acid changes shared by the most long-lived mammal species and genes whose rates of protein evolution correlate with longevity. We discovered a total of 2,737 amino acid changes in 2,004 genes that distinguish long- and short-lived mammals, significantly more than expected by chance (p=0.003). The detected genes belong to pathways involved in regulating lifespan, such as inflammatory response and hemostasis. Among them, a total 1,157 amino acids, located in 996 different genes, showed a significant association with maximum lifespan in a phylogenetically controlled test. Interestingly, most of the detected amino acids positions do not vary in extant human populations (>81.2%) or have allele frequencies below 1% (99.78%), Consequently, almost none could have been detected by Genome-Wide Association Studies (GWAS). Additionally, we identified four more genes whose rate of protein evolution correlated with longevity in mammals. Crucially, SNPs located in the detected genes explain a larger fraction of human lifespan heritability than expected by chance, successfully demonstrating for the first time that comparative genomics can be used to enhance the interpretation of human GWAS. Finally, we show that the human longevity-associated proteins coded by the detected genes are significantly more stable than the orthologous proteins from short-lived mammals, strongly suggesting that general protein stability is linked to increased lifespan.

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.

Birth weight (BW) variation is influenced by fetal and maternal genetic and non-genetic factors, and has been reproducibly associated with future cardio-metabolic health outcomes. These associations have been proposed to reflect the lifelong consequences of an adverse intrauterine environment. In earlier work, we demonstrated that much of the negative correlation between BW and adult cardio-metabolic traits could instead be attributable to shared genetic effects. However, that work and other previous studies did not systematically distinguish the direct effects of an individual's own genotype on BW and subsequent disease risk from indirect effects of their mother's correlated genotype, mediated by the intrauterine environment. Here, we describe expanded genome-wide association analyses of own BW (n=321,223) and offspring BW (n=230,069 mothers), which identified 278 independent association signals influencing BW (214 novel). We used structural equation modelling to decompose the contributions of direct fetal and indirect maternal genetic influences on BW, implicating fetal- and maternal-specific mechanisms. We used Mendelian randomization to explore the causal relationships between factors influencing BW through fetal or maternal routes, for example, glycemic traits and blood pressure. Direct fetal genotype effects dominate the shared genetic contribution to the association between lower BW and higher type 2 diabetes risk, whereas the relationship between lower BW and higher later blood pressure (BP) is driven by a combination of indirect maternal and direct fetal genetic effects: indirect effects of maternal BP-raising genotypes act to reduce offspring BW, but only direct fetal genotype effects (once inherited) increase the offspring's later BP. Instrumental variable analysis using maternal BW-lowering genotypes to proxy for an adverse intrauterine environment provided no evidence that it causally raises offspring BP. In successfully separating fetal from maternal genetic effects, this work represents an important advance in genetic studies of perinatal outcomes, and shows that the association between lower BW and higher adult BP is attributable to genetic effects, and not to intrauterine programming.

The timing of puberty is a highly polygenic childhood trait that is epidemiologically associated with various adult diseases. Here, we analyse 1000-Genome reference panel imputed genotype data on up to ~370,000 women and identify 389 independent signals (all P<5x10-8) for age at menarche, a notable milestone in female pubertal development. In Icelandic data from deCODE, these signals explain ~7.4% of the population variance in age at menarche, corresponding to one quarter of the estimated heritability. We implicate over 250 genes via coding variation or associated gene expression, and demonstrate enrichment across genes active in neural tissues. We identify multiple rare variants near the imprinted genes MKRN3 and DLK1 that exhibit large effects on menarche only when paternally inherited. Disproportionate effects of variants on early or late puberty timing are observed: single variant and heritability estimates are larger for early than late puberty timing in females. The opposite pattern is seen in males, with larger estimates for late than early puberty timing. Mendelian randomization analyses indicate causal inverse associations, independent of BMI, between puberty timing and risks for breast and endometrial cancers in women, and prostate cancer in men. In aggregate, our findings reveal new complexity in the genetic regulation of puberty timing and support new causal links with adult cancer risks.

Excessive alcohol consumption is one of the main causes of death and disability worldwide. Alcohol consumption is a heritable complex trait. We conducted a genome-wide association study (GWAS) of alcohol use in ~480,000 people of European descent to decipher the genetic architecture of alcohol intake. We identified 46 novel, common loci, and investigated their potential functional significance using magnetic resonance imaging data, gene expression and behavioral studies in Drosophila. Our results identify new genetic pathways associated with alcohol consumption and suggest common genetic mechanisms with several neuropsychiatric disorders including schizophrenia.

The length and quality of life is important to us all, yet identification of promising drug targets for human ageing using genetics has had limited success. Here, we combine six large European-ancestry genome-wide association studies (GWAS) of human ageing traits - healthspan, father and mother lifespan, exceptional longevity, frailty index, and self-rated health - in a principal component framework which maximises their shared genetic architecture. The first principal component (GIP1) is more heritable than the original studies and shows strong genetic correlations with length of life as well as multiple indices of mental and physical wellbeing. We identify 27 genomic regions associated with GIP1, and provide additional, independent evidence for an effect on human ageing for loci near and using a study of Finnish and Japanese subject survival. Across the genome, GIP1 associations are enriched in genes involved in haem metabolism and pathways related to transcription, neurogenesis, homeostasis, proteolysis, intracellular signalling, immunity, and the muscle system. Finally, using proteome-wide two-sample Mendelian randomisation and colocalisation, we provide robust evidence for a detrimental effect of blood levels of apolipoprotein(a) (LPA) and vascular cell adhesion molecule 1 (VCAM1) on GIP1. Together, our results demonstrate that combining multiple ageing traits using genetic principal components enhances power to detect biological targets for human ageing.