Schizophrenia is a common disorder with high heritability and a 10-fold increase in risk to siblings of probands. Replication has been inconsistent for reports of significant genetic linkage. To assess evidence for linkage across studies, rank-based genome scan meta-analysis (GSMA) was applied to data from 20 schizophrenia genome scans. Each marker for each scan was assigned to 1 of 120 30-cM bins, with the bins ranked by linkage scores (1 = most significant) and the ranks averaged across studies (Ravg) and then weighted for sample size ( N[affected cases]). A permutation test was used to compute the probability of observing, by chance, each bin’s average rank (PAvgRnk) or of observing it for a bin with the same place (first, second, etc.) in the order of average ranks in each permutation (Pord). The GSMA produced significant genomewide evidence for linkage on chromosome 2q (PAvgRnk<.000417). Two aggregate criteria for linkage were also met (clusters of nominally significant P values that did not occur in 1,000 replicates of the entire data set with no linkage present): 12 consecutive bins with both PAvgRnk and Pord<.05, including regions of chromosomes 5q, 3p, 11q, 6p, 1q, 22q, 8p, 20q, and 14p, and 19 consecutive bins with Pord<.05, additionally including regions of chromosomes 16q, 18q, 10p, 15q, 6q, and 17q. There is greater consistency of linkage results across studies than has been previously recognized. The results suggest that some or all of these regions contain loci that increase susceptibility to schizophrenia in diverse populations. Schizophrenia is a common disorder with high heritability and a 10-fold increase in risk to siblings of probands. Replication has been inconsistent for reports of significant genetic linkage. To assess evidence for linkage across studies, rank-based genome scan meta-analysis (GSMA) was applied to data from 20 schizophrenia genome scans. Each marker for each scan was assigned to 1 of 120 30-cM bins, with the bins ranked by linkage scores (1 = most significant) and the ranks averaged across studies (Ravg) and then weighted for sample size ( N[affected cases]). A permutation test was used to compute the probability of observing, by chance, each bin’s average rank (PAvgRnk) or of observing it for a bin with the same place (first, second, etc.) in the order of average ranks in each permutation (Pord). The GSMA produced significant genomewide evidence for linkage on chromosome 2q (PAvgRnk<.000417). Two aggregate criteria for linkage were also met (clusters of nominally significant P values that did not occur in 1,000 replicates of the entire data set with no linkage present): 12 consecutive bins with both PAvgRnk and Pord<.05, including regions of chromosomes 5q, 3p, 11q, 6p, 1q, 22q, 8p, 20q, and 14p, and 19 consecutive bins with Pord<.05, additionally including regions of chromosomes 16q, 18q, 10p, 15q, 6q, and 17q. There is greater consistency of linkage results across studies than has been previously recognized. The results suggest that some or all of these regions contain loci that increase susceptibility to schizophrenia in diverse populations.

Methodological issues involved in assessing the prevalence of substance abuse in schizophrenia are discussed, and previous research in this area is comprehensively reviewed. Many studies suffer from methodological shortcomings, including the lack of diagnostic rigor, adequate sample sizes, and simultaneous assessment of different types of substance abuse (e.g., stimulants, sedatives). In general, the evidence suggests that the prevalence of substance abuse in schizophrenia is comparable to that in the general population, with the possible exceptions of stimulant and hallucinogen abuse, which may be greater in patients with schizophrenia. Data are presented on the association of substance abuse with demographics, diagnosis, history of illness, and symptoms in 149 recently hospitalized DSM-III-R schizophrenic, schizophreniform, and schizoaffective disorder patients. Demographic characteristics were strong predictors of substance abuse, with gender, age, race, and socioeconomic status being most important. Stimulant abusers tended to have their first hospitalization at an earlier age and were more often diagnosed as having schizophrenia, but did not differ in their symptoms from nonabusers. A history of cannabis abuse was related to fewer symptoms and previous hospitalizations, suggesting that more socially competent patients were prone to cannabis use. The findings show that environmental factors may be important determinants of substance abuse among schizophrenic-spectrum patients and that clinical differences related to abuse vary with different types of drugs.

Understanding the consequences of regulatory variation in the human genome remains a major challenge, with important implications for understanding gene regulation and interpreting the many disease-risk variants that fall outside of protein-coding regions. Here, we provide a direct window into the regulatory consequences of genetic variation by sequencing RNA from 922 genotyped individuals. We present a comprehensive description of the distribution of regulatory variation—by the specific expression phenotypes altered, the properties of affected genes, and the genomic characteristics of regulatory variants. We detect variants influencing expression of over ten thousand genes, and through the enhanced resolution offered by RNA-sequencing, for the first time we identify thousands of variants associated with specific phenotypes including splicing and allelic expression. Evaluating the effects of both long-range intra-chromosomal and trans (cross-chromosomal) regulation, we observe modularity in the regulatory network, with three-dimensional chromosomal configuration playing a particular role in regulatory modules within each chromosome. We also observe a significant depletion of regulatory variants affecting central and critical genes, along with a trend of reduced effect sizes as variant frequency increases, providing evidence that purifying selection and buffering have limited the deleterious impact of regulatory variation on the cell. Further, generalizing beyond observed variants, we have analyzed the genomic properties of variants associated with expression and splicing and developed a Bayesian model to predict regulatory consequences of genetic variants, applicable to the interpretation of individual genomes and disease studies. Together, these results represent a critical step toward characterizing the complete landscape of human regulatory variation.

Background:

 It is widely acknowledged that the genetic diatheses for schizophrenia and affective disorders are independent. However, there are increasing doubts about this classic view, and empirical evidence for a dichotomy of these two prototypes of functional psychoses is limited. A controlled family study of consecutive admissions was conducted to determine whether familial risks for schizophrenic (SCZ) and affective disorders were independent or overlapping. 

Methods:

 Index probands met Research Diagnostic Criteria for SCZ (n=146), schizoaffective (SA [n=115]), bipolar (BP [n=80]), or unipolar major depressive (UP [n=184])disorder. Comparison probands met Research Diagnostic Criteria for alcoholism (n=64) or were sampled from the general population (n=109). A total of 2845 first-degree relatives were blindly diagnosed from interview, informant, and/or record data, with direct interviews completed in 2070 (82% of living first-degree relatives). 

Results:

 By Cox's proportional hazards analysis, SCZ, SA, BP, and UP disorders were familial, in that each group of relatives had an increased lifetime morbid risk (vs those with alcoholism and those from the general population) for the proband's diagnosis. The SCZ and BP disorders were transmitted independently: only probands with manic disorders (BP or SA-BP subtype) showed increased familial risks of BP disorder, and only probands with prominent SCZ features (SCZ or SA) showed increased familial risks of SCZ disorder. However, SCZ probands had an increased familial risk for UP disorder (as did SA, BP, and UP probands) and for the SA-UP subtype. Aggregation of depression in families of SCZ probands could not be explained by the subtype of depression, broad or narrow definition of SCZ disorder, presence or absence of history of depression in SCZ probands, whether onset of depression in a relative occurred before or after onset of a proband's SCZ disorder, or assortative mating. 

Conclusions:

 These data suggest that there could be a familial relationship between the predispositions to schizophrenia and to major depression. We discuss a number of alternative hypotheses about the nature of this possible relationship.

A genome-wide association study was carried out in 1020 case subjects with recurrent early-onset major depressive disorder (MDD) (onset before age 31) and 1636 control subjects screened to exclude lifetime MDD. Subjects were genotyped with the Affymetrix 6.0 platform. After extensive quality control procedures, 671 424 autosomal single nucleotide polymorphisms (SNPs) and 25 068 X chromosome SNPs with minor allele frequency greater than 1% were available for analysis. An additional 1 892 186 HapMap II SNPs were analyzed based on imputed genotypic data. Single-SNP logistic regression trend tests were computed, with correction for ancestry-informative principal component scores. No genome-wide significant evidence for association was observed, assuming that nominal P<5 × 10−8 approximates a 5% genome-wide significance threshold. The strongest evidence for association was observed on chromosome 18q22.1 (rs17077540, P=1.83 × 10−7) in a region that has produced some evidence for linkage to bipolar-I or -II disorder in several studies, within an mRNA detected in human brain tissue (BC053410) and approximately 75 kb upstream of DSEL. Comparing these results with those of a meta-analysis of three MDD GWAS data sets reported in a companion article, we note that among the strongest signals observed in the GenRED sample, the meta-analysis provided the greatest support (although not at a genome-wide significant level) for association of MDD to SNPs within SP4, a brain-specific transcription factor. Larger samples will be required to confirm the hypothesis of association between MDD (and particularly the recurrent early-onset subtype) and common SNPs.

We report a genome-wide association study (GWAS) of major depressive disorder (MDD) in 1221 cases from the Sequenced Treatment Alternatives to Relieve Depression (STAR*D) study and 1636 screened controls. No genome-wide evidence for association was detected. We also carried out a meta-analysis of three European-ancestry MDD GWAS data sets: STAR*D, Genetics of Recurrent Early-onset Depression and the publicly available Genetic Association Information Network–MDD data set. These data sets, totaling 3957 cases and 3428 controls, were genotyped using four different platforms (Affymetrix 6.0, 5.0 and 500 K, and Perlegen). For each of 2.4 million HapMap II single-nucleotide polymorphisms (SNPs), using genotyped data where available and imputed data otherwise, single-SNP association tests were carried out in each sample with correction for ancestry-informative principal components. The strongest evidence for association in the meta-analysis was observed for intronic SNPs in ATP6V1B2 (P=6.78 × 10−7), SP4 (P=7.68 × 10−7) and GRM7 (P=1.11 × 10−6). Additional exploratory analyses were carried out for a narrower phenotype (recurrent MDD with onset before age 31, N=2191 cases), and separately for males and females. Several of the best findings were supported primarily by evidence from narrow cases or from either males or females. On the basis of previous biological evidence, we consider GRM7 a strong MDD candidate gene. Larger samples will be required to determine whether any common SNPs are significantly associated with MDD.

Minimal phenotyping refers to the reliance on the use of a small number of self-reported items for disease case identification, increasingly used in genome-wide association studies (GWAS). Here we report differences in genetic architecture between depression defined by minimal phenotyping and strictly defined major depressive disorder (MDD): the former has a lower genotype-derived heritability that cannot be explained by inclusion of milder cases and a higher proportion of the genome contributing to this shared genetic liability with other conditions than for strictly defined MDD. GWAS based on minimal phenotyping definitions preferentially identifies loci that are not specific to MDD, and, although it generates highly predictive polygenic risk scores, the predictive power can be explained entirely by large sample sizes rather than by specificity for MDD. Our results show that reliance on results from minimal phenotyping may bias views of the genetic architecture of MDD and impede the ability to identify pathways specific to MDD. Genetic analyses of depression based on minimal phenotyping identify nonspecific genetic risk factors shared between major depressive disorder (MDD) and other psychiatric conditions, suggesting that this approach may have limited ability to identify pathways specific to MDD.

Major depressive disorder (MDD) is a notably complex illness with a lifetime prevalence of 14%. 1 It is often chronic or recurrent and is thus accompanied by considerable morbidity, excess mortality, substantial costs, and heightened risk of suicide. 2-7 MDD is a major cause of disability worldwide. 8 We conducted a genome-wide association (GWA) meta-analysis in 130,664 MDD cases and 330,470 controls, and identified 44 independent loci that met criteria for statistical significance. We present extensive analyses of these results which provide new insights into the nature of MDD. The genetic findings were associated with clinical features of MDD, and implicated prefrontal and anterior cingulate cortex in the pathophysiology of MDD (regions exhibiting anatomical differences between MDD cases and controls). Genes that are targets of antidepressant medications were strongly enriched for MDD association signals (P=8.5×10 −10 ), suggesting the relevance of these findings for improved pharmacotherapy of MDD. Sets of genes involved in gene splicing and in creating isoforms were also enriched for smaller MDD GWA P-values, and these gene sets have also been implicated in schizophrenia and autism. Genetic risk for MDD was correlated with that for many adult and childhood onset psychiatric disorders. Our analyses suggested important relations of genetic risk for MDD with educational attainment, body mass, and schizophrenia: the genetic basis of lower educational attainment and higher body mass were putatively causal for MDD whereas MDD and schizophrenia reflected a partly shared biological etiology. All humans carry lesser or greater numbers of genetic risk factors for MDD, and a continuous measure of risk underlies the observed clinical phenotype. MDD is not a distinct entity that neatly demarcates normalcy from pathology but rather a useful clinical construct associated with a range of adverse outcomes and the end result of a complex process of intertwined genetic and environmental effects. These findings help refine and define the fundamental basis of MDD.

Abstract Schizophrenia is a clinically heterogeneous disorder. Proposed revisions in DSM - 5 included dimensional measurement of different symptom domains. We sought to identify common genetic variants influencing these dimensions, and confirm a previous association between polygenic risk of schizophrenia and the severity of negative symptoms. The Psychiatric Genomics Consortium study of schizophrenia comprised 8,432 cases of European ancestry with available clinical phenotype data. Symptoms averaged over the course of illness were assessed using the OPCRIT, PANSS, LDPS, SCAN, SCID, and CASH . Factor analyses of each constituent PGC study identified positive, negative, manic, and depressive symptom dimensions. We examined the relationship between the resultant symptom dimensions and aggregate polygenic risk scores indexing risk of schizophrenia. We performed genome - wide association study ( GWAS ) of each quantitative traits using linear regression and adjusting for significant effects of sex and ancestry. The negative symptom factor was significantly associated with polygene risk scores for schizophrenia, confirming a previous, suggestive finding by our group in a smaller sample, though explaining only a small fraction of the variance. In subsequent GWAS , we observed the strongest evidence of association for the positive and negative symptom factors, with SNPs in RFX8 on 2q11.2 (P = 6.27×10 -8 ) and upstream of WDR72 / UNC13C on 15q21.3 ( P = 7.59×10 -8 ), respectively. We report evidence of association of novel modifier loci for schizophrenia, though no single locus attained established genome - wide significance criteria. As this may have been due to insufficient statistical power, follow - up in additional samples is warranted. Importantly, we replicated our previous finding that polygenic risk explains at least some of the variance in negative symptoms, a core illness dimension.

ABSTRACT Heterozygous NRXN1 deletions constitute the most prevalent currently known single-gene mutation predisposing to schizophrenia. Previous studies showed that engineered heterozygous NRXN1 deletions impaired neurotransmitter release in human neurons, suggesting a synaptic pathophysiological mechanism. Utilizing this observation for drug discovery, however, requires confidence in its robustness and validity. Here, we describe a multi-center effort to test the generality of this pivotal observation, using independent analyses at two laboratories of patient-derived and newly engineered human neurons with heterozygous NRXN1 deletions. We show that in neurons that were trans-differentiated from induced pluripotent stem cells derived from three NRXN1 -deletion patients, the same impairment in neurotransmitter release was observed as in engineered NRXN1 -deficient neurons. This impairment manifested as a decrease in spontaneous synaptic events and in evoked synaptic responses, and an alteration in synaptic paired-pulse depression. Nrxn1 -deficient mouse neurons generated from embryonic stem cells by the same method as human neurons did not exhibit impaired neurotransmitter release, suggesting a human-specific phenotype. NRXN1 deletions produced a reproducible increase in the levels of CASK, an intracellular NRXN1 -binding protein, and were associated with characteristic gene expression changes. Thus, heterozygous NRXN1 deletions robustly impair synaptic function in human neurons regardless of genetic background, enabling future drug discovery efforts.