Brazilians are highly admixed with ancestry from Europe, Africa, America, and Asia and yet still underrepresented in genomic databanks. We hereby present a collection of exomic variants from 609 elderly Brazilians in a census-based cohort (SABE609) with comprehensive phenotyping. Variants were deposited in ABraOM (Online Archive of Brazilian Mutations), a Web-based public database. Population representative phenotype and genotype repositories are essential for variant interpretation through allele frequency filtering; since elderly individuals are less likely to harbor pathogenic mutations for early- and adult-onset diseases, such variant databases are of great interest. Among the over 2.3 million variants from the present cohort, 1,282,008 were high-confidence calls. Importantly, 207,621 variants were absent from major public databases. We found 9,791 potential loss-of-function variants with about 300 mutations per individual. Pathogenic variants on clinically relevant genes (ACMG) were observed in 1.15% of the individuals and were correlated with clinical phenotype. We conducted incidence estimation for prevalent recessive disorders based upon heterozygous frequency and concluded that it relies on appropriate pathogenicity assertion. These observations illustrate the relevance of collecting demographic data from diverse, poorly characterized populations. Census-based datasets of aged individuals with comprehensive phenotyping are an invaluable resource toward the improved understanding of variant pathogenicity.

Abstract As whole-genome sequencing (WGS) becomes the gold standard tool for studying population genomics and medical applications, data on diverse non-European and admixed individuals are still scarce. Here, we present a high-coverage WGS dataset of 1,171 highly admixed elderly Brazilians from a census-based cohort, providing over 76 million variants, of which ~2 million are absent from large public databases. WGS enabled identifying ~2,000 novel mobile element insertions, nearly 5Mb of genomic segments absent from human genome reference, and over 140 novel alleles from HLA genes. We reclassified and curated nearly four hundred variant's pathogenicity assertions in genes associated with dominantly inherited Mendelian disorders and calculated the incidence for selected recessive disorders, demonstrating the clinical usefulness of the present study. Finally, we observed that whole-genome and HLA imputation could be significantly improved compared to available datasets since rare variation represents the largest proportion of input from WGS. These results demonstrate that even smaller sample sizes of underrepresented populations bring relevant data for genomic studies, especially when exploring analyses allowed only by WGS.

ABSTRACT SARS-CoV-2 employs the angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) receptor and the transmembrane serine protease (TMPRSS2) to infect human lung cells. Previous studies have suggested that different host genetic backgrounds in ACE2 and TMPRSS2 could contribute to differences in the rate of infection or severity of COVID-19. Recent studies also showed that variants in 15 genes related to type I interferon immunity to influenza virus could predispose to life-threatening COVID-19 pneumonia. Additional genes ( SLC6A20, LZTFL1, CCR9, FYCO1, CXCR6, XCR1, IL6, CTSL, ABO , and FURIN ) and HLA alleles have also been implicated in response to infection with SARS-CoV-2. Currently, Brazil has recorded the third-highest number of COVID-19 patients worldwide. We aim to investigate the genetic variation present in COVID-19-related genes in the Brazilian population. We analysed 27 candidate genes and HLA alleles in 954 admixed Brazilian exomes. We used the information available in two public databases ( http://www.bipmed.org and http://abraom.ib.usp.br/ ), and additional exomes from individuals born in southeast Brazil, the region with the highest number of COVID-19 patients in the country. Variant allele frequencies were compared with the 1000 Genomes Project phase 3 (1KGP) and the gnomAD databases. We found 395 non-synonymous variants; of these, 325 were also found in the 1000 Genome Project phase 3 (1KGP) and/or gnomAD. Six of these variants were previously reported as putatively influencing the rate of infection or clinical prognosis for COVID-19. The remaining 70 variants were identified exclusively in the Brazilian sample, with a mean allele frequency of 0.0025. In silico prediction of the impact in protein function revealed that three of these rare variants were pathogenic. Furthermore, we identified HLA alleles that were previously associated with COVID-19 response at loci DQB1 and DRB1. Our results showed genetic variability common to other populations, but also rare and ultra-rare variants exclusively found in the Brazilian population. These findings could potentially lead to differences in the rate of infection or response to infection by SARS-CoV-2 and should be further investigated in patients with the disease.

Admixed populations are a resource to study the global genetic architecture of complex phenotypes, which is critical, considering that non-European populations are severely under-represented in genomic studies. Leveraging admixture in Brazilians, whose chromosomes are mosaics of fragments of Native American, European and African origins, we used genome-wide data to perform admixture mapping/fine-mapping of Body Mass Index (BMI) in three population-based cohorts from Northeast (Salvador), Southeast (Bambuí) and South (Pelotas) of the country. We found significant associations with African-associated alleles in children from Salvador (PALD1 and ZMIZ1 genes), and in young adults from Pelotas (NOD2 and MTUS2 genes). More importantly, in Pelotas, rs114066381, mapped in a potential regulatory region, is significantly associated only in females (p= 2.76 e-06). This variant is very rare in Europeans but with frequencies of ~3% in West Africa, and has a strong female-specific effect (95%CI: 2.32-5.65 kg/m2 per each A allele). We confirmed this sex-specific association and replicated its strong effect for an adjusted fat-mass index in the same Pelotas cohort, and for BMI in another Brazilian cohort from São Paulo (Southeast Brazil). A meta-analysis confirmed the significant association. Remarkably, we observed that while the frequency of rs114066381-A allele ranges from 0.8 to 2.1% in the studied populations, it attains ~9% among morbidly obese women from Pelotas, São Paulo, and Bambuí. The effect size of rs114066381 is at least five-times the effect size of the FTO SNPs rs9939609 and rs1558902, already emblematic for their high effects, and for which we replicated associations in Pelotas. We demonstrate how, after a decade of GWAS mostly performed in European-ancestry populations, non-European and admixed populations are a source of new relevant phenotype-associated genetic variants.

Abstract Human genomics has quickly evolved, powering genome-wide association studies (GWASs). SNP-based GWASs cannot capture the intense polymorphism of HLA genes, highly associated with disease susceptibility. There are methods to statistically impute HLA genotypes from SNP-genotypes data, but lack of diversity in reference panels hinders their performance. We evaluated the accuracy of the 1,000 Genomes data as a reference panel for imputing HLA from admixed individuals of African and European ancestries, focusing on (a) the full dataset, (b) 10 replications from 6 populations, (c) 19 conditions for the custom reference panels. The full dataset outperformed smaller models, with a good F1-score of 0.66 for HLA-B . However, custom models outperformed the multiethnic or population models of similar size (F1-scores up to 0.53, against up to 0.42). We demonstrated the importance of using genetically specific models for imputing admixed populations, which are currently underrepresented in public datasets, opening the door to HLA imputation for every genetic population.

The MHC class I region contains crucial genes for the innate and adaptive immune response, playing a key role in susceptibility to many autoimmune and infectious diseases. Genome-wide association studies have identified numerous disease-associated SNPs within this region. However, these associations do not fully capture the immune-biological relevance of specific HLA alleles. HLA imputation techniques may leverage available SNP arrays by predicting allele genotypes based on the linkage disequilibrium between SNPs and specific HLA alleles. Successful imputation requires diverse and large reference panels, especially for admixed populations. This study employed a bioinformatics approach to call SNPs and HLA alleles in multi-ethnic samples from the 1000 genomes (1KG) dataset and admixed individuals from Brazil (SABE), utilising 30X whole-genome sequencing data. Using HIBAG, we created three reference panels: 1KG (n = 2504), SABE (n = 1171), and the full model (n = 3675) encompassing all samples. In extensive cross-validation of these reference panels, the multi-ethnic 1KG reference exhibited overall superior performance than the reference with only Brazilian samples. However, the best results were achieved with the full model. Additionally, we expanded the scope of imputation by developing reference panels for non-classical, MICA, MICB and HLA-H genes, previously unavailable for multi-ethnic populations. Validation in an independent Brazilian dataset showcased the superiority of our reference panels over the Michigan Imputation Server, particularly in predicting HLA-B alleles among Brazilians. Our investigations underscored the need to enhance or adapt reference panels to encompass the target population's genetic diversity, emphasising the significance of multiethnic references for accurate imputation across different populations.

Approximately 5% of the human genome consists of structural variants, which are enriched for genes involved in the immune response and cell-cell interactions. A well-established region of extensive structural variation is the glycophorin gene cluster, comprising three tandemly-repeated regions about 120kb in length, carrying the highly homologous genes GYPA , GYPB and GYPE . Glycophorin A and glycophorin B are glycoproteins present at high levels on the surface of erythrocytes, and they have been suggested to act as decoy receptors for viral pathogens. They act as receptors for invasion of a causative agent of malaria, Plasmodium falciparum . A particular complex structural variant (DUP4) that creates a GYPB / GYPA fusion gene is known to confer resistance to malaria. Many other structural variants exist, and remain poorly characterised. Here, we analyse sequences from 6466 genomes from across the world for structural variation at the glycophorin locus, confirming 15 variants in the 1000 Genomes project cohort, discovering 9 new variants, and characterising a selection using fibre-FISH and breakpoint mapping. We identify variants predicted to create novel fusion genes and a common inversion duplication variant at appreciable frequencies in West Africans. We show that almost all variants can be explained by unequal cross over events (non-allelic homologous recombination, NAHR) and. by comparing the structural variant breakpoints with recombination hotspot maps, show the importance of a particular meiotic recombination hotspot on structural variant formation in this region.