Abstract Identifying genetic determinants of reproductive success may highlight mechanisms underlying fertility and also identify alleles under present-day selection. Using data in 785,604 individuals of European ancestry, we identify 43 genomic loci associated with either number of children ever born (NEB) or childlessness. These loci span diverse aspects of reproductive biology across the life course, including puberty timing, age at first birth, sex hormone regulation and age at menopause. Missense alleles in ARHGAP27 were associated with increased NEB but reduced reproductive lifespan, suggesting a trade-off between reproductive ageing and intensity. As NEB is one component of evolutionary fitness, our identified associations indicate loci under present-day natural selection. Accordingly, we find that NEB-increasing alleles have increased in frequency over the past two generations. Furthermore, integration with data from ancient selection scans identifies a unique example of an allele— FADS1/2 gene locus—that has been under selection for thousands of years and remains under selection today. Collectively, our findings demonstrate that diverse biological mechanisms contribute to reproductive success, implicating both neuro-endocrine and behavioural influences.

Abstract Mosaic loss of chromosome Y (LOY) in leukocytes has been associated with many diseases, yet it remains unclear whether this form of clonal mosaicism exerts a direct physiological effect. Here we perform single-cell and bulk RNA sequencing in leukocytes, observing considerable variation in the rate of LOY across individuals, cell types and disease state. Cells with LOY demonstrated a profound degree of transcriptional dysregulation impacting ∼500 autosomal genes. These genes are preferentially involved in immune functions but also encode proteins with roles in other diverse biological processes. Our findings highlight a surprisingly broad role for chromosome Y challenging the view of it as a “genetic wasteland”. Furthermore, they support the hypothesis that altered immune function in leukocytes is a mechanism directly linking LOY to disease.

The hypothalamus is a brain region that plays a key role in coordinating fundamental biological functions. However, our understanding of the underlying cellular components and circuitry, have, until recently, emerged primarily from rodent studies. Here, we combine a single-nucleus sequencing database of 433,369 human hypothalamic cells, with spatial transcriptomics, to present a comprehensive spatio-cellular transcriptional map of the human hypothalamus, the "HYPOMAP". Analysing hypothalamic leptin melanocortin pathway neuronal populations that play a role in appetite control, we identify spatially distinct populations of arcuate nucleus POMC and AGRP neurons, and their receptors MC3R and MC4R. Next, we map the cells expressing incretin receptors, targets of the new generation of anti-obesity medications, and uncover transcriptionally distinct GLP1R and GIPR-expressing cellular populations. Finally, out of the 458 hypothalamic cell types in HYPOMAP, we find 182 neuronal clusters are significantly enriched in expression of BMI GWAS genes. This enrichment is driven by 375 effector genes, with rare deleterious variants in 6 of these; MC4R, PCSK1, POMC, CALCR, BSN and CORO1A, the last of which has previously not been linked to obesity; being significantly associated with changes in BMI at the population level. Thus, the HYPOMAP provides a detailed atlas of the human hypothalamus in a spatial context, and serves as an important resource to identify novel druggable targets for treating a wide range of conditions, including reproductive, circadian, and metabolic disorders.

Uterine leiomyomata (UL), also known as uterine fibroids, are the most common neoplasms of the reproductive tract and the primary cause for hysterectomy, leading to considerable impact on women's lives as well as high economic burden. Genetic epidemiologic studies indicate that heritable risk factors contribute to UL pathogenesis. Previous genome-wide association studies (GWAS) identified five loci associated with UL at genome-wide significance (P < 5 x 10-8). We conducted GWAS meta-analysis in 20,406 cases and 223,918 female controls of white European ancestry, identifying 24 genome-wide significant independent loci; 17 replicated in an unrelated cohort of 15,068 additional cases and 43,587 female controls. Aggregation of discovery and replication studies (35,474 cases and 267,505 female controls) revealed six additional significant loci. Interestingly, four of the 17 loci identified and replicated in these analyses have also been associated with risk for endometriosis, another common gynecologic disorder. These findings increase our understanding of the biological mechanisms underlying UL development, and suggest overlapping genetic origins with endometriosis.

The timing of puberty is highly variable and has important consequences for long-term health. Most of our understanding of the genetic control of puberty timing is based on studies in women, as age at menarche is often recorded. Here, we report a multi-trait genome-wide association study for male puberty timing, based on recalled timing of voice breaking and facial hair, with an effective sample size of 205,354 men, nearly four-fold larger than previously reported. We identify 78 independent signals for male puberty timing, including 29 signals not previously associated with puberty in either sex. Novel mechanisms include an unexpected phenotypic and genetic link between puberty timing and natural hair colour, possibly reflecting common effects of pituitary hormones on puberty and pigmentation. Earlier male puberty timing is genetically correlated with several adverse health outcomes and, in Mendelian randomization analyses, shows causal relationships with higher risk of prostate cancer and shorter lifespan. These findings highlight the relationships between puberty timing and later health outcomes, and demonstrate the value of genetic studies of puberty timing in both sexes.

A number of open questions in human evolutionary genetics would become tractable if we were able to directly measure evolutionary fitness. As a step towards this goal, we developed a method to examine whether individual genetic variants, or sets of genetic variants, currently influence viability. The approach consists in testing whether the frequency of an allele varies across ages, accounting for variation in ancestry. We applied it to the Genetic Epidemiology Research on Aging (GERA) cohort and to the parents of participants in the UK Biobank. Across the genome, we find only a few common variants with large effects on age-specific mortality: tagging the APOE ϵ4 allele and near CHRNA3. These results suggest that when large, even late onset effects are kept at low frequency by purifying selection. Testing viability effects of sets of genetic variants that jointly influence one of 42 traits, we detect a number of strong signals. In participants of the UK Biobank study of British ancestry, we find that variants that delay puberty timing are enriched in longer-lived parents (P~6×10-6 for fathers and P~2×10-3 for mothers), consistent with epidemiological studies. Similarly, in mothers, variants associated with later age at first birth are associated with a longer lifespan (P~1×10-3). Signals are also observed for variants influencing cholesterol levels, risk of coronary artery disease, body mass index, as well as risk of asthma. These signals exhibit consistent effects in the GERA cohort and among participants of the UK Biobank of non-British ancestry. Moreover, we see marked differences between males and females, most notably at the CHRNA3 locus, and variants associated with risk of coronary artery disease and cholesterol levels. Beyond our findings, the analysis serves as a proof of principle for how upcoming biomedical datasets can be used to learn about selection effects in contemporary humans.

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.

Body fat distribution is a heritable risk factor for a range of adverse health consequences, including hyperlipidemia and type 2 diabetes. To identify protein-coding variants associated with body fat distribution, assessed by waist-to-hip ratio adjusted for body mass index, we analyzed 228,985 predicted coding and splice site variants available on exome arrays in up to 344,369 individuals from five major ancestries for discovery and 132,177 independent European-ancestry individuals for validation. We identified 15 common (minor allele frequency, MAF ≥ 5%) and 9 low frequency or rare (MAF < 5%) coding variants that have not been reported previously. Pathway/gene set enrichment analyses of all associated variants highlight lipid particle, adiponectin level, abnormal white adipose tissue physiology, and bone development and morphology as processes affecting fat distribution and body shape. Furthermore, the cross-trait associations and the analyses of variant and gene function highlight a strong connection to lipids, cardiovascular traits, and type 2 diabetes. In functional follow-up analyses, specifically in Drosophila RNAi-knockdown crosses, we observed a significant increase in the total body triglyceride levels for two genes (DNAH10 and PLXND1). By examining variants often poorly tagged or entirely missed by genome-wide association studies, we implicate novel genes in fat distribution, stressing the importance of interrogating low-frequency and protein-coding variants.

Polygenic approaches using genome-wide data have been hugely successful in confirming and quantifying the heritability of complex human traits. Here, we highlight their ability to identify potential novel risk variants by looking for variants with pleiotropic effect in genetically overlapping phenotypes. We used LD Score Regression in a sample of 6,315 HIV+ European individuals and 7,247 controls to test for phenotypes genetically overlapping with susceptibility to HIV-1 infection. Using LD Hub, a web tool that performs LD Score Regression, identified two phenotypes with significant genetic overlap: schizophrenia (rG=0.19, p=0.0007 and ulcerative colitis (rG= 0.22, p= 0.0061). We further showed that the genetic overlap between HIV acquisition and schizophrenia is likely driven in part by their shared overlap with cannabis use and sexual behavior. BUMHBOX analyses suggested that these genetic overlaps were driven by genome-wide pleiotropy with HIV acquisition rather than heterogeneity within the HIV acquisition sample. The two diseases identified as genetically overlapping with HIV-1 acquisition have >100 associated variants, and we tested if any of them significantly associated with HIV acquisition. We observed three variants that exceeded our threshold for statistical significance. Two of these were eQTLs in whole blood for genes coding for proteins suspected to be involved in HIV biology: rs1819333 in CCR6 (p=0.0002) and rs4932178 in FURIN (p=0.00033). However, no signal was found for these variants in two smaller African samples totaling 1015 cases and 963 controls, though the mode of acquisition and genetic architecture of these populations differed. These results highlight the ability to use polygenic methods to gain new insights into complex diseases and identify potential associations with individual variants. Crucially, the leveraging of existing, publically available data makes these methods a cost-effective approach. In this case, our results add to the evidence for the role of risk taking behavior and inflammation of the bowel in HIV acquisition.

Early childhood growth patterns are associated with adult metabolic health, but the underlying mechanisms are unclear. We performed genome-wide meta-analyses and follow-up in up to 22,769 European children for six early growth phenotypes derived from longitudinal data: peak height and weight velocities, age and body mass index (BMI) at adiposity peak (AP ~9 months) and rebound (AR ~5-6 years). We identified four associated loci (P< 5x10-8): LEPR/LEPROT with BMI at AP, FTO and TFAP2B with Age at AR and GNPDA2 with BMI at AR. The observed AR-associated SNPs at FTO, TFAP2B and GNPDA2 represent known adult BMI-associated variants. The common BMI at AP associated variant at LEPR/LEPROT was not associated with adult BMI but was associated with LEPROT gene expression levels, especially in subcutaneous fat (P<2x10-51). We identify strong positive genetic correlations between early growth and later adiposity traits, and analysis of the full discovery stage results for Age at AR revealed enrichment for insulin-like growth factor 1 (IGF-1) signaling and apolipoprotein pathways. This genome-wide association study suggests mechanistic links between early childhood growth and adiposity in later childhood and adulthood, highlighting these early growth phenotypes as potential targets for the prevention of obesity.