To understand the impact of gut microbes on human health and well-being it is crucial to assess their genetic potential. Here we describe the Illumina-based metagenomic sequencing, assembly and characterization of 3.3 million non-redundant microbial genes, derived from 576.7 gigabases of sequence, from faecal samples of 124 European individuals. The gene set, ∼150 times larger than the human gene complement, contains an overwhelming majority of the prevalent (more frequent) microbial genes of the cohort and probably includes a large proportion of the prevalent human intestinal microbial genes. The genes are largely shared among individuals of the cohort. Over 99% of the genes are bacterial, indicating that the entire cohort harbours between 1,000 and 1,150 prevalent bacterial species and each individual at least 160 such species, which are also largely shared. We define and describe the minimal gut metagenome and the minimal gut bacterial genome in terms of functions present in all individuals and most bacteria, respectively. The human body plays host to an estimated 100 trillion microbial cells, most of them in the gut where they have a profound influence on human physiology and nutrition — and are now regarded as crucial for human life. Gut microbes contribute to the energy harvest from food, and changes of gut microbiome may be associated with bowel diseases or obesity. Now the international MetaHIT (Metagenomics of the Human Intestinal Tract) project has published a gene catalogue of the human gut microbiome derived from 124 healthy, overweight and obese human adults, as well as inflammatory disease patients, from Denmark and Spain. The resulting data provide the first insights into this gene set — which is over 150 times larger than the human gene complement — and show that the genes are largely shared among individuals. Based on the variety of functions encoded by the gene set, it is possible to define both a minimal gut metagenome and a minimal gut bacterial genome. Deep metagenomic sequencing and characterization of the human gut microbiome from healthy and obese individuals, as well as those suffering from inflammatory bowel disease, provide the first insights into this gene set and how much of it is shared among individuals. The minimal gut metagenome as well as the minimal gut bacterial genome is also described.

We expanded GWAS discovery for type 2 diabetes (T2D) by combining data from 898,130 European-descent individuals (9% cases), after imputation to high-density reference panels. With these data, we (i) extend the inventory of T2D-risk variants (243 loci, 135 newly implicated in T2D predisposition, comprising 403 distinct association signals); (ii) enrich discovery of lower-frequency risk alleles (80 index variants with minor allele frequency <5%, 14 with estimated allelic odds ratio >2); (iii) substantially improve fine-mapping of causal variants (at 51 signals, one variant accounted for >80% posterior probability of association (PPA)); (iv) extend fine-mapping through integration of tissue-specific epigenomic information (islet regulatory annotations extend the number of variants with PPA >80% to 73); (v) highlight validated therapeutic targets (18 genes with associations attributable to coding variants); and (vi) demonstrate enhanced potential for clinical translation (genome-wide chip heritability explains 18% of T2D risk; individuals in the extremes of a T2D polygenic risk score differ more than ninefold in prevalence). Combining 32 genome-wide association studies with high-density imputation provides a comprehensive view of the genetic contribution to type 2 diabetes in individuals of European ancestry with respect to locus discovery, causal-variant resolution, and mechanistic insight.

Abstract Aims The aim of this study was to develop, validate, and illustrate an updated prediction model (SCORE2) to estimate 10-year fatal and non-fatal cardiovascular disease (CVD) risk in individuals without previous CVD or diabetes aged 40–69 years in Europe. Methods and results We derived risk prediction models using individual-participant data from 45 cohorts in 13 countries (677 684 individuals, 30 121 CVD events). We used sex-specific and competing risk-adjusted models, including age, smoking status, systolic blood pressure, and total- and HDL-cholesterol. We defined four risk regions in Europe according to country-specific CVD mortality, recalibrating models to each region using expected incidences and risk factor distributions. Region-specific incidence was estimated using CVD mortality and incidence data on 10 776 466 individuals. For external validation, we analysed data from 25 additional cohorts in 15 European countries (1 133 181 individuals, 43 492 CVD events). After applying the derived risk prediction models to external validation cohorts, C-indices ranged from 0.67 (0.65–0.68) to 0.81 (0.76–0.86). Predicted CVD risk varied several-fold across European regions. For example, the estimated 10-year CVD risk for a 50-year-old smoker, with a systolic blood pressure of 140 mmHg, total cholesterol of 5.5 mmol/L, and HDL-cholesterol of 1.3 mmol/L, ranged from 5.9% for men in low-risk countries to 14.0% for men in very high-risk countries, and from 4.2% for women in low-risk countries to 13.7% for women in very high-risk countries. Conclusion SCORE2—a new algorithm derived, calibrated, and validated to predict 10-year risk of first-onset CVD in European populations—enhances the identification of individuals at higher risk of developing CVD across Europe.

To characterize type 2 diabetes (T2D)-associated variation across the allele frequency spectrum, we conducted a meta-analysis of genome-wide association data from 26,676 T2D case and 132,532 control subjects of European ancestry after imputation using the 1000 Genomes multiethnic reference panel. Promising association signals were followed up in additional data sets (of 14,545 or 7,397 T2D case and 38,994 or 71,604 control subjects). We identified 13 novel T2D-associated loci (P < 5 × 10-8), including variants near the GLP2R, GIP, and HLA-DQA1 genes. Our analysis brought the total number of independent T2D associations to 128 distinct signals at 113 loci. Despite substantially increased sample size and more complete coverage of low-frequency variation, all novel associations were driven by common single nucleotide variants. Credible sets of potentially causal variants were generally larger than those based on imputation with earlier reference panels, consistent with resolution of causal signals to common risk haplotypes. Stratification of T2D-associated loci based on T2D-related quantitative trait associations revealed tissue-specific enrichment of regulatory annotations in pancreatic islet enhancers for loci influencing insulin secretion and in adipocytes, monocytes, and hepatocytes for insulin action-associated loci. These findings highlight the predominant role played by common variants of modest effect and the diversity of biological mechanisms influencing T2D pathophysiology.

BackgroundLow-risk limits recommended for alcohol consumption vary substantially across different national guidelines. To define thresholds associated with lowest risk for all-cause mortality and cardiovascular disease, we studied individual-participant data from 599 912 current drinkers without previous cardiovascular disease.MethodsWe did a combined analysis of individual-participant data from three large-scale data sources in 19 high-income countries (the Emerging Risk Factors Collaboration, EPIC-CVD, and the UK Biobank). We characterised dose–response associations and calculated hazard ratios (HRs) per 100 g per week of alcohol (12·5 units per week) across 83 prospective studies, adjusting at least for study or centre, age, sex, smoking, and diabetes. To be eligible for the analysis, participants had to have information recorded about their alcohol consumption amount and status (ie, non-drinker vs current drinker), plus age, sex, history of diabetes and smoking status, at least 1 year of follow-up after baseline, and no baseline history of cardiovascular disease. The main analyses focused on current drinkers, whose baseline alcohol consumption was categorised into eight predefined groups according to the amount in grams consumed per week. We assessed alcohol consumption in relation to all-cause mortality, total cardiovascular disease, and several cardiovascular disease subtypes. We corrected HRs for estimated long-term variability in alcohol consumption using 152 640 serial alcohol assessments obtained some years apart (median interval 5·6 years [5th–95th percentile 1·04–13·5]) from 71 011 participants from 37 studies.FindingsIn the 599 912 current drinkers included in the analysis, we recorded 40 310 deaths and 39 018 incident cardiovascular disease events during 5·4 million person-years of follow-up. For all-cause mortality, we recorded a positive and curvilinear association with the level of alcohol consumption, with the minimum mortality risk around or below 100 g per week. Alcohol consumption was roughly linearly associated with a higher risk of stroke (HR per 100 g per week higher consumption 1·14, 95% CI, 1·10–1·17), coronary disease excluding myocardial infarction (1·06, 1·00–1·11), heart failure (1·09, 1·03–1·15), fatal hypertensive disease (1·24, 1·15–1·33); and fatal aortic aneurysm (1·15, 1·03–1·28). By contrast, increased alcohol consumption was log-linearly associated with a lower risk of myocardial infarction (HR 0·94, 0·91–0·97). In comparison to those who reported drinking >0–≤100 g per week, those who reported drinking >100–≤200 g per week, >200–≤350 g per week, or >350 g per week had lower life expectancy at age 40 years of approximately 6 months, 1–2 years, or 4–5 years, respectively.InterpretationIn current drinkers of alcohol in high-income countries, the threshold for lowest risk of all-cause mortality was about 100 g/week. For cardiovascular disease subtypes other than myocardial infarction, there were no clear risk thresholds below which lower alcohol consumption stopped being associated with lower disease risk. These data support limits for alcohol consumption that are lower than those recommended in most current guidelines.FundingUK Medical Research Council, British Heart Foundation, National Institute for Health Research, European Union Framework 7, and European Research Council.

David Altshuler and colleagues report genotyping or sequencing of ∼150,000 individuals from several population-based cohorts, identifying 12 rare protein-truncating variants in SLC30A8, encoding a pancreatic islet zinc transporter. Carriers of these rare protein-truncating variants in SLC30A8 show reduced risk of type 2 diabetes and reduced glucose levels. Loss-of-function mutations protective against human disease provide in vivo validation of therapeutic targets1,2,3, but none have yet been described for type 2 diabetes (T2D). Through sequencing or genotyping of ∼150,000 individuals across 5 ancestry groups, we identified 12 rare protein-truncating variants in SLC30A8, which encodes an islet zinc transporter (ZnT8)4 and harbors a common variant (p.Trp325Arg) associated with T2D risk and glucose and proinsulin levels5,6,7. Collectively, carriers of protein-truncating variants had 65% reduced T2D risk (P = 1.7 × 10−6), and non-diabetic Icelandic carriers of a frameshift variant (p.Lys34Serfs*50) demonstrated reduced glucose levels (−0.17 s.d., P = 4.6 × 10−4). The two most common protein-truncating variants (p.Arg138* and p.Lys34Serfs*50) individually associate with T2D protection and encode unstable ZnT8 proteins. Previous functional study of SLC30A8 suggested that reduced zinc transport increases T2D risk8,9, and phenotypic heterogeneity was observed in mouse Slc30a8 knockouts10,11,12,13,14,15. In contrast, loss-of-function mutations in humans provide strong evidence that SLC30A8 haploinsufficiency protects against T2D, suggesting ZnT8 inhibition as a therapeutic strategy in T2D prevention.

Greenlanders' genomes signal a fatty diet The evolutionary consequences of inhabiting a challenging environment can be seen within the genomes of Greenland Inuit. Fumagalli et al. have found signs of selection for genetic variants in fat metabolism, not just for promoting heat-producing brown fat cells but also for coping with the large amounts of polyunsaturated fatty acids found in their seafood diet (see the Perspective by Tishkoff). Genes under selection in these populations have a strong effect on height and weight of up to 2 cm and 4 kg, respectively, as well as a protective effect on cholesterol and triglyceride levels. Science , this issue p. 1343 ; see also p. 1282

An association mapping study of type-2-diabetes-related quantitative traits in the Greenlandic population identified a common variant in TBC1D4 that increases plasma glucose levels and serum insulin levels after an oral glucose load and type 2 diabetes risk, with effect sizes several times larger than any previous findings of large-scale genome-wide association studies for these traits. This systematic genetic association study of quantitative traits related to type 2 diabetes (T2D) has identified a nonsense variant in the gene TBC1D4 which is present in 17% of the Greenlandic population, known to be a small founder population with a high incidence of T2D. The gene variant increases the levels of plasma glucose, serum insulin, and dramatically increases T2D risk. It also modestly reduces the concentrations of fasting plasma and fasting serum insulin. This work illustrates the value of founder populations — or of small and historically isolated populations — in maximizing the effectiveness of genetic association studies of this type. The Greenlandic population, a small and historically isolated founder population comprising about 57,000 inhabitants, has experienced a dramatic increase in type 2 diabetes (T2D) prevalence during the past 25 years1. Motivated by this, we performed association mapping of T2D-related quantitative traits in up to 2,575 Greenlandic individuals without known diabetes. Using array-based genotyping and exome sequencing, we discovered a nonsense p.Arg684Ter variant (in which arginine is replaced by a termination codon) in the gene TBC1D4 with an allele frequency of 17%. Here we show that homozygous carriers of this variant have markedly higher concentrations of plasma glucose (β = 3.8 mmol l−1, P = 2.5 × 10−35) and serum insulin (β = 165 pmol l−1, P = 1.5 × 10−20) 2 hours after an oral glucose load compared with individuals with other genotypes (both non-carriers and heterozygous carriers). Furthermore, homozygous carriers have marginally lower concentrations of fasting plasma glucose (β = −0.18 mmol l−1, P = 1.1 × 10−6) and fasting serum insulin (β = −8.3 pmol l−1, P = 0.0014), and their T2D risk is markedly increased (odds ratio (OR) = 10.3, P = 1.6 × 10−24). Heterozygous carriers have a moderately higher plasma glucose concentration 2 hours after an oral glucose load than non-carriers (β = 0.43 mmol l−1, P = 5.3 × 10−5). Analyses of skeletal muscle biopsies showed lower messenger RNA and protein levels of the long isoform of TBC1D4, and lower muscle protein levels of the glucose transporter GLUT4, with increasing number of p.Arg684Ter alleles. These findings are concomitant with a severely decreased insulin-stimulated glucose uptake in muscle, leading to postprandial hyperglycaemia, impaired glucose tolerance and T2D. The observed effect sizes are several times larger than any previous findings in large-scale genome-wide association studies of these traits2,3,4 and constitute further proof of the value of conducting genetic association studies outside the traditional setting of large homogeneous populations.

Individuals with type 2 diabetes have aberrant intestinal microbiota. However, recent studies suggest that metformin alters the composition and functional potential of gut microbiota, thereby interfering with the diabetes-related microbial signatures. We tested whether specific gut microbiota profiles are associated with prediabetes (defined as fasting plasma glucose of 6.1-7.0 mmol/l or HbA1c of 42-48 mmol/mol [6.0-6.5%]) and a range of clinical biomarkers of poor metabolic health.In the present case-control study, we analysed the gut microbiota of 134 Danish adults with prediabetes, overweight, insulin resistance, dyslipidaemia and low-grade inflammation and 134 age- and sex-matched individuals with normal glucose regulation.We found that five bacterial genera and 36 operational taxonomic units (OTUs) were differentially abundant between individuals with prediabetes and those with normal glucose regulation. At the genus level, the abundance of Clostridium was decreased (mean log2 fold change -0.64 (SEM 0.23), p adj = 0.0497), whereas the abundances of Dorea, [Ruminococcus], Sutterella and Streptococcus were increased (mean log2 fold change 0.51 (SEM 0.12), p adj = 5 × 10-4; 0.51 (SEM 0.11), p adj = 1 × 10-4; 0.60 (SEM 0.21), p adj = 0.0497; and 0.92 (SEM 0.21), p adj = 4 × 10-4, respectively). The two OTUs that differed the most were a member of the order Clostridiales (OTU 146564) and Akkermansia muciniphila, which both displayed lower abundance among individuals with prediabetes (mean log2 fold change -1.74 (SEM 0.41), p adj = 2 × 10-3 and -1.65 (SEM 0.34), p adj = 4 × 10-4, respectively). Faecal transfer from donors with prediabetes or screen-detected, drug-naive type 2 diabetes to germfree Swiss Webster or conventional C57BL/6 J mice did not induce impaired glucose regulation in recipient mice.Collectively, our data show that individuals with prediabetes have aberrant intestinal microbiota characterised by a decreased abundance of the genus Clostridium and the mucin-degrading bacterium A. muciniphila. Our findings are comparable to observations in overt chronic diseases characterised by low-grade inflammation.

Context: In adult women, anti-Müllerian hormone (AMH) is related to the ovarian follicle pool. Little is known about AMH in girls. Objective: The objective of the study was to provide a reference range for AMH in girls and adolescents and to evaluate AMH as a marker of ovarian function. Setting: The study was conducted at a tertiary referral center for pediatric endocrinology. Main Outcome Measures: We measured AMH in 926 healthy females (longitudinal values during infancy) as well as in 172 Turner syndrome (TS) patients according to age, karyotype (A: 45,X; B: miscellaneous karyotypes; C: 45,X/46,XX), and ovarian function (1: absent puberty; 2: cessation of ovarian function; 3: ongoing ovarian function). Results: AMH was undetectable in 54% (38 of 71) of cord blood samples (<2; <2–15 pmol/liter) (median; 2.5th to 97.5th percentile) and increased in all (37 of 37) infants from birth to 3 months (15; 4.5–29.5 pmol/liter). From 8 to 25 yr, AMH levels were stable (19.9; 4.7–60.1 pmol/liter), with the lower level of the reference range clearly above the detection limit. AMH levels were associated with TS-karyotype groups (median A vs. B: <2 vs. 3 pmol/liter, P = 0.044; B vs. C: 3 vs. 16 pmol/liter, P < 0.001) as well as with ovarian function (absent puberty vs. cessation of ovarian function: <2 vs. 6 pmol/liter, P = 0.004; cessation of ovarian function vs. ongoing ovarian function: 6 vs. 14 pmol/liter, P = 0.001). As a screening test of premature ovarian failure in TS, the sensitivity and specificity of AMH less than 8 pmol/liter was 96 and 86%, respectively. Conclusion: AMH seems to be a promising marker of ovarian function in healthy girls and TS patients.