Abstract Sensitivity to cocaine and its associated stimuli (“cues”) are important factors in the development and maintenance of addiction. Rodent studies suggest that this sensitivity is related, in part, to the propensity to attribute incentive salience to food cues, which, in turn, contributes to the maintenance of cocaine self-administration, and cue-induced relapse of drug-seeking. Whereas each of these traits has established links to drug use, the relatedness between the individual traits themselves has not been well characterized in preclinical models. To this end, the propensity to attribute incentive salience to a food cue was first assessed in a large population of 2716 outbred heterogeneous stock rats. We then determined whether this was associated with performance in two paradigms (cocaine conditioned cue preference and cocaine contextual conditioning). These measure the unconditioned locomotor effects of cocaine, as well as conditioned approach and the locomotor response to a cocaine-paired floor or context. There was large individual variability and sex differences among all traits, but they were largely independent of one another in both males and females. These findings suggest that these traits may contribute to drug-use via independent underlying neuropsychological processes.

Abstract We developed a framework for identifying trait-associated genes in rats and facilitating the transfer of polygenic evidence across species by expanding the transcriptome-wide association (TWAS) approach to rats. Our analysis successfully trained transcript predictors for over 8000 genes in each of the five brain regions of rats, revealing several shared properties of gene regulation with humans. Moreover, mirroring trends observed in humans, our findings showed that sparse predictors using variants in cis are more effective than polygenic predictors and that gene expression prediction in rats is highly correlated across brain regions. Importantly, our analysis also identified a significant overlap between genes associated with rat and human body length and BMI, indicating rat models may be useful for studying the genetic basis of complex traits in humans. RatXcan represents a valuable tool for uncovering shared biological mechanisms of complex traits across species, with potential applications in a wide range of research fields.

Abstract Despite the successes of human genome-wide association studies, the causal genes underlying most metabolic traits remain unclear. We used outbred heterogeneous stock (HS) rats, coupled with expression data and mediation analysis, to identify quantitative trait loci (QTLs) and candidate gene mediators for adiposity, glucose tolerance, serum lipids and other metabolic traits. Physiological traits were measured in 1519 male HS rats, with liver and adipose transcriptomes measured in over 410 rats. Genotypes were imputed from low coverage whole genome sequence. Linear mixed models were used to detect physiological and expression QTLs (pQTLs and eQTLs, respectively), employing both SNP- and haplotype-based models for pQTL mapping. Genes with cis-eQTLs that overlapped pQTLs were assessed as causal candidates through mediation analysis. We identified 15 SNP-based pQTLs and 19 haplotype-based pQTLs, of which 11 were in common. Using mediation, we identified the following genes as candidate mediators of pQTLs: Grk5 for a fat pad weight pQTL on Chr1, Krtcap3 for fat pad weight and serum lipids pQTLs on Chr6, Ilrun for a fat pad weight pQTL on Chr20 and Rfx6 for a whole pancreatic insulin content pQTL on Chr20. Furthermore, we verified Grk5 and Ktrcap3 using gene knock-down/out models, thereby shedding light on novel regulators of obesity.

Abstract Addiction vulnerability is associated with the tendency to attribute incentive salience to reward predictive cues; both addiction and the attribution of incentive salience are influenced by environmental and genetic factors. To characterize the genetic contributions to incentive salience attribution, we performed a genome-wide association study (GWAS) in a cohort of 1,645 genetically diverse heterogeneous stock (HS) rats. We tested HS rats in a Pavlovian conditioned approach task, in which we characterized the individual responses to food-associated stimuli (“cues”). Rats exhibited either cue-directed “sign-tracking” behavior or food-cup directed “goal-tracking” behavior. We then used the conditioned reinforcement procedure to determine whether rats would perform a novel operant response for unrewarded presentations of the cue. We found that these measures were moderately heritable (SNP heritability, h 2 = .189-.215). GWAS identified 14 quantitative trait loci (QTLs) for 11 of the 12 traits we examined. Interval sizes of these QTLs varied widely. 7 traits shared a QTL on chromosome 1 that contained a few genes ( e.g. Tenm4 , Mir708 ) that have been associated with substance use disorders and other mental health traits in humans. Other candidate genes ( e.g. Wnt11, Pak1 ) in this region had coding variants and expression-QTLs in mesocorticolimbic regions of the brain. We also conducted a Phenome-Wide Association Study (PheWAS) on other behavioral measures in HS rats and found that regions containing QTLs on chromosome 1 were also associated with nicotine self-administration in a separate cohort of HS rats. These results provide a starting point for the molecular genetic dissection of incentive salience and provide further support for a relationship between attribution of incentive salience and drug abuse-related traits.

There are a number of traits that are thought to increase susceptibility to addiction, and some of these are modeled in preclinical studies. For example, sensation-seeking is predictive of the initial propensity to take drugs; whereas novelty-seeking predicts compulsive drug-seeking behavior. In addition, the propensity to attribute incentive salience to reward cues can predict the propensity to approach drug cues, and reinstatement or relapse, even after relatively brief periods of drug exposure. The question addressed here is the extent to which these three vulnerability factors are related; that is, predictive of one another. Some relationships have been reported in small samples, but here a large sample of 1,598 outbred male and female heterogeneous stock rats were screened for Pavlovian conditioned approach behavior (to obtain an index of incentive salience attribution; sign-tracking), and subsequently tested for sensation-seeking and novelty-seeking. Despite the large N there were no significant correlations between these traits, in either males or females. There were, however, novel relationships between multiple measures of incentive salience attribution and, based on these findings, we generated a new metric that captures incentive value. Furthermore, there were sex differences on measures of incentive salience attribution and sensation-seeking behavior that were not previously apparent.

Abstract Power analyses are often used to determine the number of animals required for a genome wide association analysis (GWAS). These analyses are typically intended to estimate the sample size needed for at least one locus to exceed a genome-wide significance threshold. A related question that is less commonly considered is the number of significant loci that will be discovered with a given sample size. We used simulations based on a real dataset that consisted of 3,173 male and female adult N/NIH heterogeneous stock (HS) rats to explore the relationship between sample size and the number of significant loci discovered. Our simulations examined the number of loci identified in sub-samples of the full dataset. The sub-sampling analysis was conducted for four traits with low (0.15 ± 0.03), medium (0.31 ± 0.03 and 0.36 ± 0.03) and high (0.46 ± 0.03) SNP-based heritabilities. For each trait, we sub-sampled the data 100 times at different sample sizes (500, 1,000, 1,500, 2,000, and 2,500). We observed an exponential increase in the number of significant loci with larger sample sizes. Our results are consistent with similar observations in human GWAS and imply that future rodent GWAS should use sample sizes that are significantly larger than those needed to obtain a single significant result.

Abstract Many personality traits are influenced by genetic factors. Rodents models provide an efficient system for analyzing genetic contribution to these traits. Using 1,246 adolescent heterogeneous stock (HS) male and female rats, we conducted a genome-wide association study (GWAS) of behaviors measured in an open field, including locomotion, novel object interaction, and social interaction. We identified 30 genome-wide significant quantitative trait loci (QTL). Using multiple criteria, including the presence of high impact genomic variants and co-localization of cis-eQTL, we identified 13 candidate genes ( Adarb2, Ankrd26, Cacna1c, Clock, Crhr1, Ctu2, Cyp26b1, Eva1a, Fam114a1, Kcnj9, Mlf2, Rab27b, Sec11a ) for these traits. Most of these genes have been implicated by human GWAS of various psychiatric traits. For example, Cacna1c , a gene known to be critical for social behavior in rodents and implicated in human schizophrenia and bipolar disorder, is a candidate gene for distance to the social zone. In addition, the QTL region for total distance to the novel object zone, on Chr1 at 144 Mb, is syntenic to a hotspot on human Chr15 (82.5-90.8 Mb) that contains 14 genes associated with psychiatric or substance abuse traits. Although some of the genes identified by this study appear to replicate findings from prior human GWAS, others likely represent novel findings that can be the catalyst for future molecular and genetic insights into human psychiatric diseases. Together, these findings provide strong support for the use of the HS population to study psychiatric disorders.

Obesity is a global health crisis that is influenced by both genetic and environmental factors. Rodent model organisms can be used to understand the biological and genetic basis of obesity and related morphological traits. A major advantage of model organisms is that they can be studied under uniform environmental conditions, thus reducing the complex role of environment and gene by environment interactions. Furthermore, fat pads and other tissues can be dissected and weighed, so that their role in determining body weight can be precisely defined. Highly recombinant populations allow for genetic fine-mapping of complex traits, greatly reducing the number of plausible candidate genes. We performed the largest rat GWAS ever undertaken, using 3,173 male and female adult N/NIH heterogeneous stock (HS) rats, which were created by mixing 8 inbred strains. We identified 31 independent loci for body weight, body length, body mass index, fat pad weight (retroperitoneal, epididymal, and parametrial), and fasting glucose. We observed strong evidence of pleotropic effects across multiple phenotypes. Three loci contained only a single gene (Epha5, Nrg1 and Klhl14), whereas others were larger and contained many genes. We replicated a locus containing Prlhr, and a second locus containing Adcy3, which we had previously identified in a smaller HS rat study. Finally, by subsampling our dataset, we showed an exponential growth of significant loci as sample size increased towards 3,173. Our results demonstrate the potential for rodent studies to add to our understanding of the molecular genetic factors that contribute to obesity-relevant traits and emphasize the importance of sample size.

We performed whole-genome sequencing for eight inbred rat strains commonly used in genetic mapping studies. They are the founders of the NIH heterogeneous stock (HS) outbred colony. We provide their sequences and variant calls to the rat genomics community. When analyzing the variant calls we identified regions with unusually high levels of heterozygosity. These regions are consistent across the eight inbred strains, including Brown Norway, which is the basis of the rat reference genome. These regions show higher read depths than other regions in the genome and contain higher rates of apparent tri-allelic variant sites. The evidence suggests that these regions may correspond to duplicated segments that were incorrectly overlaid as a single segment in the reference genome. We provide masks for these regions of suspected mis-assembly as a resource for the community to flag potentially false interpretations of mapping or functional results.