Abstract The use of spoken and written language is a capacity that is unique to humans. Individual differences in reading- and language-related skills are influenced by genetic variation, with twin-based heritability estimates of 30-80%, depending on the trait. The relevant genetic architecture is complex, heterogeneous, and multifactorial, and yet to be investigated with well-powered studies. Here, we present a multicohort genome-wide association study (GWAS) of five traits assessed individually using psychometric measures: word reading, nonword reading, spelling, phoneme awareness, and nonword repetition, with total sample sizes ranging from 13,633 to 33,959 participants aged 5-26 years (12,411 to 27,180 for those with European ancestry, defined by principal component analyses). We identified a genome-wide significant association with word reading (rs11208009, p=1.098 × 10 −8 ) independent of known loci associated with intelligence or educational attainment. All five reading-/language-related traits had robust SNP-heritability estimates (0.13–0.26), and genetic correlations between them were modest to high. Using genomic structural equation modelling, we found evidence for a shared genetic factor explaining the majority of variation in word and nonword reading, spelling, and phoneme awareness, which only partially overlapped with genetic variation contributing to nonword repetition, intelligence and educational attainment. A multivariate GWAS was performed to jointly analyse word and nonword reading, spelling, and phoneme awareness, maximizing power for follow-up investigation. Genetic correlation analysis of multivariate GWAS results with neuroimaging traits identified association with cortical surface area of the banks of the left superior temporal sulcus, a brain region with known links to processing of spoken and written language. Analysis of evolutionary annotations on the lineage that led to modern humans showed enriched heritability in regions depleted of Neanderthal variants. Together, these results provide new avenues for deciphering the biological underpinnings of these uniquely human traits.

Abstract Individuals with psychiatric disorders perform differently in school compared to the general population. Genetic factors contribute substantially to such differences. It is however unclear if differential performance is seen across all cognitive domains such as math and language. Here we report a genome-wide association study (GWAS) of school grades in 30,982 individuals (18,495 with and 12,487 without one or more of six major psychiatric disorders) and a replication study in 4,547 individuals. GWAS of overall school performance yielded results that were highly similar to the results of a previous GWAS of educational attainment. Analyzing subject specific grades, we observed that math performance was severely affected whereas language performance (Danish and English) was relatively unaffected or enhanced in those with psychiatric disorders compared to controls. We found that the genetic variants associated with poor math performance, but better language performance were also associated with increased risk for multiple psychiatric disorders. The same variants were also associated with creativity, which we show through a polygenic score analysis of 2953 creative professionals and 164,622 controls. The results overall suggest that risk for psychiatric disorders, language ability and creativity might have overlapping genetic roots.

Abstract Genome-wide association (GWA) studies have uncovered DNA variants associated with individual differences in general cognitive ability ( g ), but these are far from capturing heritability estimates obtained from twin studies. A major barrier to finding more of this ‘missing heritability’ is assessment – the use of diverse measures across GWA studies as well as time and cost of assessment. In a series of four studies, we created a 15-minute (40-item), online, gamified measure of g that is highly reliable (alpha = .78; two-week test-retest reliability = .88), psychometrically valid and scalable; we called this new measure Pathfinder. In a fifth study, we administered this measure to 4,751 young adults from the Twins Early Development Study. This novel g measure, which also yields reliable verbal and nonverbal scores, correlated substantially with standard measures of g collected at previous ages (r ranging from .42 at age 7 to .57 at age 16). Pathfinder showed substantial twin heritability (.57, 95% CIs = .43, .68) and SNP heritability (.37, 95% CIs = .04, .70). A polygenic score computed from GWA studies of five cognitive and educational traits accounted for 12% of the variation in g , the strongest DNA-based prediction of g to date. Widespread use of this engaging new measure will advance research not only in genomics but throughout the biological, medical, and behavioural sciences.

Abstract In the 21 st century, emerging adulthood has stretched from the late teens through the twenties. Although this extended transition to adulthood can create stress, it can also offer opportunities to explore vocations and relationships that provide a better fit to individuals’ proclivities, including their genetic propensities. Here we report the results of the first systematic investigation of genetic and environmental influences on 57 psychological traits covering major issues in emerging adulthood such as aspirations, thoughts and attitudes, relationships and personality. We also investigate how these traits relate to physical and mental health, educational attainment and wellbeing using a sample of nearly 5000 pairs of UK twins aged 21-25 from the Twins Early Development Study. All 57 traits showed significant genetic influence, with an average heritability of 34% (SNP heritability ∼10%). Most of the variance (59% on average) was explained by non-shared environmental influences. These diverse traits were associated with mental health (average correlation .20), wellbeing (.16), physical health (.12) and educational attainment (.06). Shared genetic factors explained the majority of these correlations (∼50%). Together, these emerging adulthood traits explained on average 30% of the variance in the outcomes (range = 8 to 69%), suggesting that these traits relate to the outcomes additively. We conclude that the environmental uncertainties of emerging adulthood in the 21 st century do not diminish the importance of genetics. As adolescents travel down long and winding roads to adulthood, their trip is substantially influenced by genetic proclivities that nudge them down different paths leading to different destinations.

Abstract Background Diverse behaviour problems in childhood correlate phenotypically, suggesting a general dimension of psychopathology that has been called the p factor. The shared genetic architecture between childhood psychopathology traits also supports a genetic p. This study systematically investigates the manifestation of this common dimension across self-, parent- and teacher-rated measures in childhood and adolescence. Methods The sample included 7,026 twin pairs from the Twins Early Development Study (TEDS). First, we employed multivariate twin models to estimate common genetic and environmental influences on p based on diverse measures of behaviour problems rated by children, parents and teachers at ages 7, 9, 12 and 16 (depressive symptoms, emotional problems, peer problems, autistic symptoms, hyperactivity, antisocial, conduct and psychopathic symptoms). Second, to assess the stability of genetic and environmental influences on p across time, we conducted longitudinal twin modelling of the first phenotypic principal components of childhood psychopathological measures across each of the four ages. Third, we created a genetic p factor in 7,026 unrelated genotyped individuals based on eight polygenic scores for adult psychiatric disorders to estimate how a general polygenic predisposition to adult psychiatric disorders relates to childhood p. Results Behaviour problems were consistently correlated phenotypically and genetically across ages and raters. The p factor is substantially heritable (50-60%), and manifests consistently across diverse ages and raters. Genetic correlations of p components across childhood and adolescence suggest stability over time (49-78%). A polygenic general psychopathology factor, derived from studies of adult psychiatric disorders consistently predicted a general phenotypic p factor across development. Conclusions Diverse forms of psychopathology consistently load on a common p factor, which is highly heritable. There are substantial genetic influences on the stability of p across childhood. Our analyses indicate genetic overlap between general risk for psychiatric disorders in adulthood and p in childhood, even as young as age 7. The p factor has far-reaching implications for genomic research and, eventually, for diagnosis and treatment of behaviour problems.

Despite the substantial heritability of antisocial behavior (ASB), specific genetic variants robustly associated with the trait have not been identified. The present study by the Broad Antisocial Behavior Consortium (BroadABC) meta-analyzed data from 25 discovery samples (N=85,359) and five independent replication samples (N = 8,058) with genotypic data and broad measures of ASB. We identified the first significant genetic associations with broad ASB, involving common intronic variants in the forkhead box protein P2 (FOXP2) gene (lead SNP rs12536335, P = 6.32 x 10-10). Furthermore, we observed intronic variation in Foxp2 and one of its targets (Cntnap2) distinguishing a mouse model of pathological aggression (BALB/cJ mice) from controls (the BALB/cByJ strain). The SNP-based heritability of ASB was 8.4% (s.e.= 1.2%). Polygenic-risk-score (PRS) analyses in independent samples revealed that the genetic risk for ASB was associated with several antisocial outcomes across the lifespan, including diagnosis of conduct disorder, official criminal convictions, and trajectories of antisocial development. We found substantial positive genetic correlations between ASB and depression (rg = 0.63), smoking (rg = 0.54) and insomnia (rg = 0.47) as well as negative correlations with indicators of life history (age at first birth (rg = -0.58), fathers age at death (rg = -0.54)) and years of schooling (rg = -0.46). Our findings provide a starting point towards identifying critical biosocial risk mechanisms for the development of ASB.

Studies on polygenic risk for psychiatric traits commonly use a disorder-level approach to phenotyping, implicitly considering disorders as homogeneous constructs; however, symptom heterogeneity is ubiquitous, with many possible combinations of symptoms falling under the same disorder umbrella. Focusing on individual symptoms may shed light on the role of polygenic risk in psychopathology.

Polygenic scores are increasingly powerful predictors of educational achievement. It is unclear, however, how sets of polygenic scores, which partly capture environmental effects, perform jointly with sets of environmental measures, which are themselves heritable, in prediction models of educational achievement. Here, for the first time, we systematically investigate gene-environment correlation (rGE) and interaction (GxE) in the joint analysis of multiple genome-wide polygenic scores (GPS) and multiple environmental measures as they predict tested educational achievement (EA). We predict EA in a representative sample of 7,026 16-year-olds, with 20 GPS for psychiatric, cognitive and anthropometric traits, and 13 environments (including life events, home environment, and SES) measured earlier in life. Environmental and GPS predictors were modelled, separately and jointly, in penalized regression models with out-of-sample comparisons of prediction accuracy, considering the implications that their interplay had on model performance. Jointly modelling multiple GPS and environmental factors significantly improved prediction of EA, with cognitive-related GPS adding unique independent information beyond SES, home environment and life events. We found evidence for rGE underlying variation in EA (rGE = .36; 95% CIs = .29, .43). We estimated that 38% (95% CIs = 29%, 49%) of the GPS effects on EA were mediated by environmental effects, and in turn that 18% (95% CIs =12%, 25%) of environmental effects were accounted for by the GPS model. Lastly, we did not find evidence that GxE effects collectively contributed to multivariable prediction. Our multivariable polygenic and environmental prediction model suggests widespread rGE and unsystematic GxE contributions to EA in adolescence.

Recent advances in genomics are producing powerful DNA predictors of complex traits, especially cognitive abilities. Here, we leveraged summary statistics from the most recent genome-wide association studies of intelligence and educational attainment to build prediction models of general cognitive ability and educational achievement. To this end, we compared the performances of multi-trait genomic and polygenic scoring methods. In a representative UK sample of 7,026 children at age 12 and 16, we show that we can now predict up to 11 percent of the variance in intelligence and 16 percent in educational achievement. We also show that predictive power increases from age 12 to age 16 and that genomic predictions do not differ for girls and boys. Multivariate genomic methods were effective in boosting predictive power and, even though prediction accuracy varied across polygenic scores approaches, results were similar using different multivariate and polygenic score methods. Polygenic scores for educational attainment and intelligence are the most powerful predictors in the behavioural sciences and exceed predictions that can be made from parental phenotypes such as educational attainment and occupational status.

Abstract Specific cognitive abilities (SCA) correlate genetically about 0.50, which underpins general cognitive ability (g), but it also means that there is considerable genetic specificity. If g is not controlled, then genomic prediction of specific cognitive abilities is not truly specific because they are all perfused with g. Here, we investigated the heritability of mathematics, reading, and language ability independent of g (SCA.g) using twins and DNA, and the extent to which multiple genome-wide polygenic scores (multi-PGS) can jointly predict these SCA.g as compared to SCA uncorrected for g. We created SCA and SCA.g composites from a battery of 14 cognitive tests administered at age 12 to 5,000 twin pairs in the Twins Early Development Study (TEDS). Univariate twin analyses yielded an average heritability estimate of 40% for SCA.g, compared to 53% for uncorrected SCA. Using genome-wide SNP genotypes, average SNP-based heritabilities were 26% for SCA.g and 35% for SCA. We then created multi-PGS from at least 50 PGS to predict each SCA and SCA.g using elastic net penalised regression models. Multi-PGS predicted 4.4% of the variance of SCA.g on average, compared to 11.1% for SCA uncorrected for g. The twin, SNP and PGS heritability estimates for SCA.g provide further evidence that the heritabilities of SCA are not merely a reflection of g. Although the relative reduction in heritability from SCA to SCA.g was greater for PGS heritability than for twin or SNP heritability, this decrease is likely due to the paucity of PGS for SCA. We hope that these results encourage researchers to conduct genome-wide association studies of SCA, and especially SCA.g, that can be used to predict PGS profiles of SCA strengths and weaknesses independent of g.