BackgroundDuring the current worldwide pandemic, coronavirus disease 2019 (Covid-19) was first diagnosed in Iceland at the end of February. However, data are limited on how SARS-CoV-2, the virus that causes Covid-19, enters and spreads in a population.MethodsWe targeted testing to persons living in Iceland who were at high risk for infection (mainly those who were symptomatic, had recently traveled to high-risk countries, or had contact with infected persons). We also carried out population screening using two strategies: issuing an open invitation to 10,797 persons and sending random invitations to 2283 persons. We sequenced SARS-CoV-2 from 643 samples.ResultsAs of April 4, a total of 1221 of 9199 persons (13.3%) who were recruited for targeted testing had positive results for infection with SARS-CoV-2. Of those tested in the general population, 87 (0.8%) in the open-invitation screening and 13 (0.6%) in the random-population screening tested positive for the virus. In total, 6% of the population was screened. Most persons in the targeted-testing group who received positive tests early in the study had recently traveled internationally, in contrast to those who tested positive later in the study. Children under 10 years of age were less likely to receive a positive result than were persons 10 years of age or older, with percentages of 6.7% and 13.7%, respectively, for targeted testing; in the population screening, no child under 10 years of age had a positive result, as compared with 0.8% of those 10 years of age or older. Fewer females than males received positive results both in targeted testing (11.0% vs. 16.7%) and in population screening (0.6% vs. 0.9%). The haplotypes of the sequenced SARS-CoV-2 viruses were diverse and changed over time. The percentage of infected participants that was determined through population screening remained stable for the 20-day duration of screening.ConclusionsIn a population-based study in Iceland, children under 10 years of age and females had a lower incidence of SARS-CoV-2 infection than adolescents or adults and males. The proportion of infected persons identified through population screening did not change substantially during the screening period, which was consistent with a beneficial effect of containment efforts. (Funded by deCODE Genetics–Amgen.)

Little is known about the nature and durability of the humoral immune response to infection with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2).We measured antibodies in serum samples from 30,576 persons in Iceland, using six assays (including two pan-immunoglobulin [pan-Ig] assays), and we determined that the appropriate measure of seropositivity was a positive result with both pan-Ig assays. We tested 2102 samples collected from 1237 persons up to 4 months after diagnosis by a quantitative polymerase-chain-reaction (qPCR) assay. We measured antibodies in 4222 quarantined persons who had been exposed to SARS-CoV-2 and in 23,452 persons not known to have been exposed.Of the 1797 persons who had recovered from SARS-CoV-2 infection, 1107 of the 1215 who were tested (91.1%) were seropositive; antiviral antibody titers assayed by two pan-Ig assays increased during 2 months after diagnosis by qPCR and remained on a plateau for the remainder of the study. Of quarantined persons, 2.3% were seropositive; of those with unknown exposure, 0.3% were positive. We estimate that 0.9% of Icelanders were infected with SARS-CoV-2 and that the infection was fatal in 0.3%. We also estimate that 56% of all SARS-CoV-2 infections in Iceland had been diagnosed with qPCR, 14% had occurred in quarantined persons who had not been tested with qPCR (or who had not received a positive result, if tested), and 30% had occurred in persons outside quarantine and not tested with qPCR.Our results indicate that antiviral antibodies against SARS-CoV-2 did not decline within 4 months after diagnosis. We estimate that the risk of death from infection was 0.3% and that 44% of persons infected with SARS-CoV-2 in Iceland were not diagnosed by qPCR.

To identify genetic variation underlying atrial fibrillation, the most common cardiac arrhythmia, we performed a genome-wide association study of >1,000,000 people, including 60,620 atrial fibrillation cases and 970,216 controls. We identified 142 independent risk variants at 111 loci and prioritized 151 functional candidate genes likely to be involved in atrial fibrillation. Many of the identified risk variants fall near genes where more deleterious mutations have been reported to cause serious heart defects in humans (GATA4, MYH6, NKX2-5, PITX2, TBX5)1, or near genes important for striated muscle function and integrity (for example, CFL2, MYH7, PKP2, RBM20, SGCG, SSPN). Pathway and functional enrichment analyses also suggested that many of the putative atrial fibrillation genes act via cardiac structural remodeling, potentially in the form of an ‘atrial cardiomyopathy’2, either during fetal heart development or as a response to stress in the adult heart. Large-scale association analyses identify 142 independent risk variants for atrial fibrillation. Pathway and functional enrichment analyses suggest that many of the putative risk genes act via cardiac structural remodeling.

Detailed knowledge of how diversity in the sequence of the human genome affects phenotypic diversity depends on a comprehensive and reliable characterization of both sequences and phenotypic variation. Over the past decade, insights into this relationship have been obtained from whole-exome sequencing or whole-genome sequencing of large cohorts with rich phenotypic data1,2. Here we describe the analysis of whole-genome sequencing of 150,119 individuals from the UK Biobank3. This constitutes a set of high-quality variants, including 585,040,410 single-nucleotide polymorphisms, representing 7.0% of all possible human single-nucleotide polymorphisms, and 58,707,036 indels. This large set of variants allows us to characterize selection based on sequence variation within a population through a depletion rank score of windows along the genome. Depletion rank analysis shows that coding exons represent a small fraction of regions in the genome subject to strong sequence conservation. We define three cohorts within the UK Biobank: a large British Irish cohort, a smaller African cohort and a South Asian cohort. A haplotype reference panel is provided that allows reliable imputation of most variants carried by three or more sequenced individuals. We identified 895,055 structural variants and 2,536,688 microsatellites, groups of variants typically excluded from large-scale whole-genome sequencing studies. Using this formidable new resource, we provide several examples of trait associations for rare variants with large effects not found previously through studies based on whole-exome sequencing and/or imputation.

High-throughput proteomics platforms measuring thousands of proteins in plasma combined with genomic and phenotypic information have the power to bridge the gap between the genome and diseases. Here we performed association studies of Olink Explore 3072 data generated by the UK Biobank Pharma Proteomics Project1 on plasma samples from more than 50,000 UK Biobank participants with phenotypic and genotypic data, stratifying on British or Irish, African and South Asian ancestries. We compared the results with those of a SomaScan v4 study on plasma from 36,000 Icelandic people2, for 1,514 of whom Olink data were also available. We found modest correlation between the two platforms. Although cis protein quantitative trait loci were detected for a similar absolute number of assays on the two platforms (2,101 on Olink versus 2,120 on SomaScan), the proportion of assays with such supporting evidence for assay performance was higher on the Olink platform (72% versus 43%). A considerable number of proteins had genomic associations that differed between the platforms. We provide examples where differences between platforms may influence conclusions drawn from the integration of protein levels with the study of diseases. We demonstrate how leveraging the diverse ancestries of participants in the UK Biobank helps to detect novel associations and refine genomic location. Our results show the value of the information provided by the two most commonly used high-throughput proteomics platforms and demonstrate the differences between them that at times provides useful complementarity.

Abstract We describe the analysis of whole genome sequences (WGS) of 150,119 individuals from the UK biobank (UKB). This constitutes a set of high quality variants, including 585,040,410 SNPs, representing 7.0% of all possible human SNPs, and 58,707,036 indels. The large set of variants allows us to characterize selection based on sequence variation within a population through a Depletion Rank (DR) score for windows along the genome. DR analysis shows that coding exons represent a small fraction of regions in the genome subject to strong sequence conservation. We define three cohorts within the UKB, a large British Irish cohort (XBI) and smaller African (XAF) and South Asian (XSA) cohorts. A haplotype reference panel is provided that allows reliable imputation of most variants carried by three or more sequenced individuals. We identified 895,055 structural variants and 2,536,688 microsatellites, groups of variants typically excluded from large scale WGS studies. Using this formidable new resource, we provide several examples of trait associations for rare variants with large effects not found previously through studies based on exome sequencing and/or imputation.