Macronutrient intake, the proportion of calories consumed from carbohydrate, fat, and protein, is an important risk factor for metabolic diseases with significant familial aggregation. Previous studies have identified two genetic loci for macronutrient intake, but incomplete coverage of genetic variation and modest sample sizes have hindered the discovery of additional loci. Here, we expanded the genetic landscape of macronutrient intake, identifying 12 suggestively significant loci (P < 1 × 10−6) associated with intake of any macronutrient in 91,114 European ancestry participants. Four loci replicated and reached genome-wide significance in a combined meta-analysis including 123,659 European descent participants, unraveling two novel loci; a common variant in RARB locus for carbohydrate intake and a rare variant in DRAM1 locus for protein intake, and corroborating earlier FGF21 and FTO findings. In additional analysis of 144,770 participants from the UK Biobank, all identified associations from the two-stage analysis were confirmed except for DRAM1. Identified loci might have implications in brain and adipose tissue biology and have clinical impact in obesity-related phenotypes. Our findings provide new insight into biological functions related to macronutrient intake.

Importance

 Observational studies have shown associations of birth weight with type 2 diabetes (T2D) and glycemic traits, but it remains unclear whether these associations represent causal associations. 

Objective

 To test the association of birth weight with T2D and glycemic traits using a mendelian randomization analysis. 

Design, Setting, and Participants

 This mendelian randomization study used a genetic risk score for birth weight that was constructed with 7 genome-wide significant single-nucleotide polymorphisms. The associations of this score with birth weight and T2D were tested in a mendelian randomization analysis using study-level data. The association of birth weight with T2D was tested using both study-level data (7 single-nucleotide polymorphisms were used as an instrumental variable) and summary-level data from the consortia (43 single-nucleotide polymorphisms were used as an instrumental variable). Data from 180 056 participants from 49 studies were included. 

Main Outcomes and Measures

 Type 2 diabetes and glycemic traits. 

Results

 This mendelian randomization analysis included 49 studies with 41 155 patients with T2D and 80 008 control participants from study-level data and 34 840 patients with T2D and 114 981 control participants from summary-level data. Study-level data showed that a 1-SD decrease in birth weight due to the genetic risk score was associated with higher risk of T2D among all participants (odds ratio [OR], 2.10; 95% CI, 1.69-2.61;P = 4.03 × 10⁻⁵), among European participants (OR, 1.96; 95% CI, 1.42-2.71;P = .04), and among East Asian participants (OR, 1.39; 95% CI, 1.18-1.62;P = .04). Similar results were observed from summary-level analyses. In addition, each 1-SD lower birth weight was associated with 0.189 SD higher fasting glucose concentration (β = 0.189; SE = 0.060;P = .002), but not with fasting insulin, 2-hour glucose, or hemoglobin A_1cconcentration. 

Conclusions and Relevance

 In this study, a genetic predisposition to lower birth weight was associated with increased risk of T2D and higher fasting glucose concentration, suggesting genetic effects on retarded fetal growth and increased diabetes risk that either are independent of each other or operate through alterations of integrated biological mechanisms.

Abstract BACKGROUND Associations between dairy intake and body mass index (BMI) have been inconsistently observed in epidemiological studies, and the causal relationship remains ill defined. METHODS We performed Mendelian randomization (MR) analysis using an established dairy intake-associated genetic polymorphism located upstream of the lactase gene (LCT-13910 C/T, rs4988235) as an instrumental variable (IV). Linear regression models were fitted to analyze associations between (a) dairy intake and BMI, (b) rs4988235 and dairy intake, and (c) rs4988235 and BMI in each study. The causal effect of dairy intake on BMI was quantified by IV estimators among 184802 participants from 25 studies. RESULTS Higher dairy intake was associated with higher BMI (β = 0.03 kg/m2 per serving/day; 95% CI, 0.00–0.06; P = 0.04), whereas the LCT genotype with 1 or 2 T allele was significantly associated with 0.20 (95% CI, 0.14–0.25) serving/day higher dairy intake (P = 3.15 × 10−12) and 0.12 (95% CI, 0.06–0.17) kg/m2 higher BMI (P = 2.11 × 10−5). MR analysis showed that the genetically determined higher dairy intake was significantly associated with higher BMI (β = 0.60 kg/m2 per serving/day; 95% CI, 0.27–0.92; P = 3.0 × 10−4). CONCLUSIONS The present study provides strong evidence to support a causal effect of higher dairy intake on increased BMI among adults.

Epidemiology studies suggested that low birthweight was associated with a higher risk of hypertension in later life. However, little is known about the causality of such associations. In our study, we evaluated the causal association of low birthweight with adulthood hypertension following a standard analytic protocol using the study-level data of 183,433 participants from 60 studies (CHARGE-BIG consortium), as well as that with blood pressure using publicly available summary-level genome-wide association data from EGG consortium of 153,781 participants, ICBP consortium and UK Biobank cohort together of 757,601 participants. We used seven SNPs as the instrumental variable in the study-level analysis and 47 SNPs in the summary-level analysis. In the study-level analyses, decreased birthweight was associated with a higher risk of hypertension in adults (the odds ratio per 1 standard deviation (SD) lower birthweight, 1.22; 95% CI 1.16 to 1.28), while no association was found between genetically instrumented birthweight and hypertension risk (instrumental odds ratio for causal effect per 1 SD lower birthweight, 0.97; 95% CI 0.68 to 1.41). Such results were consistent with that from the summary-level analyses, where the genetically determined low birthweight was not associated with blood pressure measurements either. One SD lower genetically determined birthweight was not associated with systolic blood pressure (β = - 0.76, 95% CI - 2.45 to 1.08 mmHg), 0.06 mmHg lower diastolic blood pressure (β = - 0.06, 95% CI - 0.93 to 0.87 mmHg), or pulse pressure (β = - 0.65, 95% CI - 1.38 to 0.69 mmHg, all p > 0.05). Our findings suggest that the inverse association of birthweight with hypertension risk from observational studies was not supported by large Mendelian randomization analyses.

Background: ChREBP (carbohydrate responsive element binding protein) is a transcription factor that responds to sugar consumption. Sugar-sweetened beverage (SSB) consumption and genetic variants in the CHREBP locus have separately been linked to HDL-C (high-density lipoprotein cholesterol) and triglyceride concentrations. We hypothesized that SSB consumption would modify the association between genetic variants in the CHREBP locus and dyslipidemia. Methods: Data from 11 cohorts from the Cohorts for Heart and Aging Research in Genomic Epidemiology consortium (N=63 599) and the UK Biobank (N=59 220) were used to quantify associations of SSB consumption, genetic variants, and their interaction on HDL-C and triglyceride concentrations using linear regression models. A total of 1606 single nucleotide polymorphisms within or near CHREBP were considered. SSB consumption was estimated from validated questionnaires, and participants were grouped by their estimated intake. Results: In a meta-analysis, rs71556729 was significantly associated with higher HDL-C concentrations only among the highest SSB consumers (β, 2.12 [95% CI, 1.16–3.07] mg/dL per allele; P <0.0001), but not significantly among the lowest SSB consumers ( P =0.81; P Diff <0.0001). Similar results were observed for 2 additional variants (rs35709627 and rs71556736). For triglyceride, rs55673514 was positively associated with triglyceride concentrations only among the highest SSB consumers (β, 0.06 [95% CI, 0.02–0.09] ln-mg/dL per allele, P =0.001) but not the lowest SSB consumers ( P =0.84; P Diff =0.0005). Conclusions: Our results identified genetic variants in the CHREBP locus that may protect against SSB-associated reductions in HDL-C and other variants that may exacerbate SSB-associated increases in triglyceride concentrations. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT00005133, NCT00005121, NCT00005487, and NCT00000479.

Background: Dietary intake of antioxidants such as vitamins C and E protect against oxidative stress, and may also be associated with altered DNA methylation patterns.Methods: We meta-analysed epigenome-wide association study (EWAS) results from 11,866 participants across eight population-based cohorts to evaluate the association between self-reported dietary and supplemental intake of vitamins C and E with DNA methylation. EWAS were adjusted for age, sex, BMI, caloric intake, blood cell type proportion, smoking status, alcohol consumption, and technical covariates. Significant results of the meta-analysis were subsequently evaluated in gene set enrichment analysis (GSEA) and expression quantitative trait methylation (eQTM) analysis.Results: In meta-analysis, methylation at 4,656 CpG sites was significantly associated with vitamin C intake at FDR ≤ 0.05. The most significant CpG sites associated with vitamin C (at FDR ≤ 0.01) were enriched for pathways associated with systems development and cell signalling in GSEA, and were associated with downstream expression of genes enriched in the immune response in eQTM analysis. Furthermore, methylation at 160 CpG sites was significantly associated with vitamin E intake at FDR ≤ 0.05, but GSEA and eQTM analysis of the top most significant CpG sites associated with vitamin E did not identify significant enrichment of any biological pathways investigated.Conclusions: We identified significant associations of many CpG sites with vitamin C and E intake, and our results suggest that vitamin C intake may be associated with systems development and the immune response.

Abstract Large-scale gene sequencing studies for complex traits have the potential to identify causal genes with therapeutic implications. We performed gene-based association testing of blood lipid levels with rare (minor allele frequency<1%) predicted damaging coding variation using sequence data from >170,000 individuals from multiple ancestries: 97,493 European, 30,025 South Asian, 16,507 African, 16,440 Hispanic/Latino, 10,420 East Asian, and 1,182 Samoan. We identified 35 genes associated with circulating lipid levels. Ten of these: ALB , SRSF2 , JAK2, CREB3L3 , TMEM136 , VARS , NR1H3 , PLA2G12A , PPARG and STAB1 have not been implicated for lipid levels using rare coding variation in population-based samples. We prioritize 32 genes identified in array-based genome-wide association study (GWAS) loci based on gene-based associations, of which three: EVI5, SH2B3 , and PLIN1 , had no prior evidence of rare coding variant associations. Most of the associated genes showed evidence of association in multiple ancestries. Also, we observed an enrichment of gene-based associations for low-density lipoprotein cholesterol drug target genes, and for genes closest to GWAS index single nucleotide polymorphisms (SNP). Our results demonstrate that gene-based associations can be beneficial for drug target development and provide evidence that the gene closest to the array-based GWAS index SNP is often the functional gene for blood lipid levels.

Abstract A major challenge of genome-wide association studies (GWAS) is to translate phenotypic associations into biological insights. Here, we integrate a large GWAS on blood lipids involving 1.6 million individuals from five ancestries with a wide array of functional genomic datasets to discover regulatory mechanisms underlying lipid associations. We first prioritize lipid-associated genes with expression quantitative trait locus (eQTL) colocalizations, and then add chromatin interaction data to narrow the search for functional genes. Polygenic enrichment analysis across 697 annotations from a host of tissues and cell types confirms the central role of the liver in lipid levels, and highlights the selective enrichment of adipose-specific chromatin marks in high-density lipoprotein cholesterol and triglycerides. Overlapping transcription factor (TF) binding sites with lipid-associated loci identifies TFs relevant in lipid biology. In addition, we present an integrative framework to prioritize causal variants at GWAS loci, producing a comprehensive list of candidate causal genes and variants with multiple layers of functional evidence. Two prioritized genes, CREBRF and RRBP1 , show convergent evidence across functional datasets supporting their roles in lipid biology.

Abstract Previous genome-wide association studies (GWAS) of hematological traits have identified over 10,000 distinct trait-specific risk loci, but the underlying causal mechanisms at these loci remain incompletely characterized. We performed a transcriptome-wide association study (TWAS) of 29 hematological traits in 399,835 UK Biobank (UKB) participants of European ancestry using gene expression prediction models trained from whole blood RNA-seq data in 922 individuals. We discovered 557 TWAS signals associated with hematological traits distinct from previously discovered GWAS variants, including 10 completely novel gene-trait pairs corresponding to 9 unique genes. Among the 557 associations, 301 were available for replication in a cohort of 141,286 participants of European ancestry from the Million Veteran Program (MVP). Of these 301 associations, 199 replicated at a nominal threshold ( α = 0.05) and 108 replicated at a strict Bonferroni adjusted threshold ( α = 0.05/301). Using our TWAS results, we systematically assigned 4,261 out of 16,900 previously identified hematological trait GWAS variants to putative target genes. Compared to coloc , our TWAS results show reduced specificity and increased sensitivity to assign variants to target genes.

Nearly 100 loci have been identified for pulmonary function, almost exclusively in studies of European ancestry populations. We extend previous research by meta-analyzing genome-wide association studies of 1000 Genomes imputed variants in relation to pulmonary function in a multiethnic population of 90,715 individuals of European (N=60,552), African (N=8,429), Asian (N=9,959), and Hispanic/Latino (N=11,775) ethnicities. We identified over 50 novel loci at genome-wide significance in ancestry-specific and/or multiethnic meta-analyses. Recent fine mapping methods incorporating functional annotation, gene expression, and/or differences in linkage disequilibrium between ethnicities identified potential causal variants and genes at known and newly identified loci. Sixteen of the novel genes encode proteins with predicted or established drug targets, including KCNK2 and CDK12.