A genome-wide association study in 293,723 individuals identifies 74 genetic variants associated with educational attainment, which, although only explaining a small proportion of the variation in educational attainment, highlights candidate genes and pathways for further study. The level of educational attainment as measured by years of schooling completed, while strongly influenced by social and environmental factors, has also been shown to have a smaller genetic contribution. Philipp Koellinger, Peter Visscher and colleagues from the Social Science Genetic Association Consortium (SSGAC) now report a genome-wide association study in 293,723 individuals identifying 74 genetic variants associated with level of educational attainment. Although the genetic associations explain only a small proportion of the variation in educational attainment, they highlight candidate genes and pathways for further study. Educational attainment is strongly influenced by social and other environmental factors, but genetic factors are estimated to account for at least 20% of the variation across individuals1. Here we report the results of a genome-wide association study (GWAS) for educational attainment that extends our earlier discovery sample1,2 of 101,069 individuals to 293,723 individuals, and a replication study in an independent sample of 111,349 individuals from the UK Biobank. We identify 74 genome-wide significant loci associated with the number of years of schooling completed. Single-nucleotide polymorphisms associated with educational attainment are disproportionately found in genomic regions regulating gene expression in the fetal brain. Candidate genes are preferentially expressed in neural tissue, especially during the prenatal period, and enriched for biological pathways involved in neural development. Our findings demonstrate that, even for a behavioural phenotype that is mostly environmentally determined, a well-powered GWAS identifies replicable associated genetic variants that suggest biologically relevant pathways. Because educational attainment is measured in large numbers of individuals, it will continue to be useful as a proxy phenotype in efforts to characterize the genetic influences of related phenotypes, including cognition and neuropsychiatric diseases.

Cannabis use is a heritable trait that has been associated with adverse mental health outcomes. In the largest genome-wide association study (GWAS) for lifetime cannabis use to date (N = 184,765), we identified eight genome-wide significant independent single nucleotide polymorphisms in six regions. All measured genetic variants combined explained 11% of the variance. Gene-based tests revealed 35 significant genes in 16 regions, and S-PrediXcan analyses showed that 21 genes had different expression levels for cannabis users versus nonusers. The strongest finding across the different analyses was CADM2, which has been associated with substance use and risk-taking. Significant genetic correlations were found with 14 of 25 tested substance use and mental health-related traits, including smoking, alcohol use, schizophrenia and risk-taking. Mendelian randomization analysis showed evidence for a causal positive influence of schizophrenia risk on cannabis use. Overall, our study provides new insights into the etiology of cannabis use and its relation with mental health.

We conduct a genome-wide association study (GWAS) of educational attainment (EA) in a sample of ~3 million individuals and identify 3,952 approximately uncorrelated genome-wide-significant single-nucleotide polymorphisms (SNPs). A genome-wide polygenic predictor, or polygenic index (PGI), explains 12-16% of EA variance and contributes to risk prediction for ten diseases. Direct effects (i.e., controlling for parental PGIs) explain roughly half the PGI's magnitude of association with EA and other phenotypes. The correlation between mate-pair PGIs is far too large to be consistent with phenotypic assortment alone, implying additional assortment on PGI-associated factors. In an additional GWAS of dominance deviations from the additive model, we identify no genome-wide-significant SNPs, and a separate X-chromosome additive GWAS identifies 57.

Fred Wright, Patrick Sullivan and colleagues present the results of a large expression QTL study of peripheral blood using a classic twin design with follow-up replication in independent samples. Their results enable a more precise estimate of the heritability of gene expression and provide a useful resource for exploring the genetic control of transcription. We assessed gene expression profiles in 2,752 twins, using a classic twin design to quantify expression heritability and quantitative trait loci (eQTLs) in peripheral blood. The most highly heritable genes (∼777) were grouped into distinct expression clusters, enriched in gene-poor regions, associated with specific gene function or ontology classes, and strongly associated with disease designation. The design enabled a comparison of twin-based heritability to estimates based on dizygotic identity-by-descent sharing and distant genetic relatedness. Consideration of sampling variation suggests that previous heritability estimates have been upwardly biased. Genotyping of 2,494 twins enabled powerful identification of eQTLs, which we further examined in a replication set of 1,895 unrelated subjects. A large number of non-redundant local eQTLs (6,756) met replication criteria, whereas a relatively small number of distant eQTLs (165) met quality control and replication standards. Our results provide a new resource toward understanding the genetic control of transcription.

The genetics of sexual orientation Twin studies and other analyses of inheritance of sexual orientation in humans has indicated that same-sex sexual behavior has a genetic component. Previous searches for the specific genes involved have been underpowered and thus unable to detect genetic signals. Ganna et al. perform a genome-wide association study on 493,001 participants from the United States, the United Kingdom, and Sweden to study genes associated with sexual orientation (see the Perspective by Mills). They find multiple loci implicated in same-sex sexual behavior indicating that, like other behavioral traits, nonheterosexual behavior is polygenic. Science , this issue p. eaat7693 ; see also p. 869

Anaemia is a chief determinant of global ill health, contributing to cognitive impairment, growth retardation and impaired physical capacity. To understand further the genetic factors influencing red blood cells, we carried out a genome-wide association study of haemoglobin concentration and related parameters in up to 135,367 individuals. Here we identify 75 independent genetic loci associated with one or more red blood cell phenotypes at P < 10−8, which together explain 4–9% of the phenotypic variance per trait. Using expression quantitative trait loci and bioinformatic strategies, we identify 121 candidate genes enriched in functions relevant to red blood cell biology. The candidate genes are expressed preferentially in red blood cell precursors, and 43 have haematopoietic phenotypes in Mus musculus or Drosophila melanogaster. Through open-chromatin and coding-variant analyses we identify potential causal genetic variants at 41 loci. Our findings provide extensive new insights into genetic mechanisms and biological pathways controlling red blood cell formation and function. A series of genetic studies have led to the discovery of novel independent loci and candidate genes associated with red blood cell phenotype; for a proportion of these genes potential single-nucleotide genetic variants are also identified, providing new insights into genetic pathways controlling red blood cell formation, function and pathology. This genome-wide association study of more than 135,000 individuals identifies 75 independent genetic loci influencing red blood cell phenotypes, enriched for genes involved in cell cycle control, transcriptional regulation, growth factor and cytokine signalling, haemoglobin synthesis, iron handling and cytoskeletal function, as well as a number of genes of uncertain or unknown function. Further analyses identified 121 candidate genes related to red blood cell biology, one-third of which have haematopoietic phenotypes in mouse and Drosophila.

Within the Netherlands a national network of biobanks has been established (Biobanking and Biomolecular Research Infrastructure-Netherlands (BBMRI-NL)) as a national node of the European BBMRI. One of the aims of BBMRI-NL is to enrich biobanks with different types of molecular and phenotype data. Here, we describe the Genome of the Netherlands (GoNL), one of the projects within BBMRI-NL. GoNL is a whole-genome-sequencing project in a representative sample consisting of 250 trio-families from all provinces in the Netherlands, which aims to characterize DNA sequence variation in the Dutch population. The parent–offspring trios include adult individuals ranging in age from 19 to 87 years (mean=53 years; SD=16 years) from birth cohorts 1910–1994. Sequencing was done on blood-derived DNA from uncultured cells and accomplished coverage was 14–15x. The family-based design represents a unique resource to assess the frequency of regional variants, accurately reconstruct haplotypes by family-based phasing, characterize short indels and complex structural variants, and establish the rate of de novo mutational events. GoNL will also serve as a reference panel for imputation in the available genome-wide association studies in Dutch and other cohorts to refine association signals and uncover population-specific variants. GoNL will create a catalog of human genetic variation in this sample that is uniquely characterized with respect to micro-geographic location and a wide range of phenotypes. The resource will be made available to the research and medical community to guide the interpretation of sequencing projects. The present paper summarizes the global characteristics of the project.