Summary Metabolic dysregulation in multiple tissues alters glucose homeostasis and influences risk for type 2 diabetes (T2D). To identify pathways and tissues influencing T2D-relevant glycemic traits (fasting glucose [FG], fasting insulin [FI], two-hour glucose [2hGlu] and glycated hemoglobin [HbA1c]), we investigated associations of exome-array variants in up to 144,060 individuals without diabetes of multiple ancestries. Single-variant analyses identified novel associations at 21 coding variants in 18 novel loci, whilst gene-based tests revealed signals at two genes, TF (HbA1c) and G6PC (FG, FI). Pathway and tissue enrichment analyses of trait-associated transcripts confirmed the importance of liver and kidney for FI and pancreatic islets for FG regulation, implicated adipose tissue in FI and the gut in 2hGlu, and suggested a role for the non-endocrine pancreas in glucose homeostasis. Functional studies demonstrated that a novel FG/FI association at the liver-enriched G6PC transcript was driven by multiple rare loss-of-function variants. The FG/HbA1c-associated, islet-specific G6PC2 transcript also contained multiple rare functional variants, including two alleles within the same codon with divergent effects on glucose levels. Our findings highlight the value of integrating genomic and functional data to maximize biological inference. Highlights 23 novel coding variant associations (single-point and gene-based) for glycemic traits 51 effector transcripts highlighted different pathway/tissue signatures for each trait The exocrine pancreas and gut influence fasting and 2h glucose, respectively Multiple variants in liver-enriched G6PC and islet-specific G6PC2 influence glycemia

Identification of coding variant associations for complex diseases offers a direct route to biological insight, but is dependent on appropriate inference concerning the causal impact of those variants on disease risk. We aggregated coding variant data for 81,412 type 2 diabetes (T2D) cases and 370,832 controls of diverse ancestry, identifying 40 distinct coding variant association signals (at 38 loci) reaching significance (p<2.2x10-7). Of these, 16 represent novel associations mapping outside known genome-wide association study (GWAS) signals. We make two important observations. First, despite a threefold increase in sample size over previous efforts, only five of the 40 signals are driven by variants with minor allele frequency <5%, and we find no evidence for low-frequency variants with allelic odds ratio >1.29. Second, we used GWAS data from 50,160 T2D cases and 465,272 controls of European ancestry to fine-map these associated coding variants in their regional context, with and without additional weighting to account for the global enrichment of complex trait association signals in coding exons. At the 37 signals for which we attempted fine-mapping, we demonstrate convincing support (posterior probability >80% under the 'annotation-weighted' model) that coding variants are causal for the association at 16 (including novel signals involving POC5 p.His36Arg, ANKH p.Arg187Gln, WSCD2 p.Thr113Ile, PLCB3 p.Ser778Leu, and PNPLA3 p.Ile148Met). However, at 13 of the 37 loci, the associated coding variants represent 'false leads' and naïve analysis could have led to an erroneous inference regarding the effector transcript mediating the signal. Accurate identification of validated targets is dependent on correct specification of the contribution of coding and non-coding mediated mechanisms at associated loci.

Identifying reliable biomarkers of aging is a major goal in geroscience. While the first generation of epigenetic biomarkers of aging were developed using chronological age as a surrogate for biological age, we hypothesized that incorporation of composite clinical measures of phenotypic age that capture differences in lifespan and healthspan may identify novel CpGs and facilitate the development of a more powerful epigenetic biomarker of aging. Using a innovative two-step process, we develop a new epigenetic biomarker of aging, DNAm PhenoAge, that strongly outperforms previous measures in regards to predictions for a variety of aging outcomes, including all-cause mortality, cancers, healthspan, physical functioning, and Alzheimer's disease. While this biomarker was developed using data from whole blood, it correlates strongly with age in every tissue and cell tested. Based on an in-depth transcriptional analysis in sorted cells, we find that increased epigenetic, relative to chronological age, is associated increased activation of pro-inflammatory and interferon pathways, and decreased activation of transcriptional/translational machinery, DNA damage response, and mitochondrial signatures. Overall, this single epigenetic biomarker of aging is able to capture risks for an array of diverse outcomes across multiple tissues and cells, and provide insight into important pathways in aging.

Both short and long sleep are associated with an adverse lipid profile, likely through different biological pathways. To provide new insights in the biology of sleep-associated adverse lipid profile, we conducted multi-ancestry genome-wide sleep-SNP interaction analyses on three lipid traits (HDL-c, LDL-c and triglycerides). In the total study sample (discovery + replication) of 126,926 individuals from 5 different ancestry groups, when considering either long or short total sleep time interactions in joint analyses, we identified 49 novel lipid loci, and 10 additional novel lipid loci in a restricted sample of European-ancestry cohorts. In addition, we identified new gene-sleep interactions for known lipid loci such as LPL and PCSK9. The novel gene-sleep interactions had a modest explained variance in lipid levels: most notable, gene-short-sleep interactions explained 4.25% of the variance in triglyceride concentration. Collectively, these findings contribute to our understanding of the biological mechanisms involved in sleep-associated adverse lipid profiles.

Over 90 regions of the genome have been associated with lung function to date, many of which have also been implicated in chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We carried out meta-analyses of exome array data and three lung function measures: forced expiratory volume in one second (FEV1), forced vital capacity (FVC) and the ratio of FEV1 to FVC (FEV1/FVC). These analyses by the SpiroMeta and CHARGE consortia included 60,749 individuals of European ancestry from 23 studies, and 7,721 individuals of African Ancestry from 5 studies in the discovery stage, with follow-up in up to 111,556 independent individuals. We identified significant (P<2.8x10-7) associations with six SNPs: a nonsynonymous variant in RPAP1, which is predicted to be damaging, three intronic SNPs (SEC24C, CASC17 and UQCC1) and two intergenic SNPs near to LY86 and FGF10. eQTL analyses found evidence for regulation of gene expression at three signals and implicated several genes including TYRO3 and PLAU. Further interrogation of these loci could provide greater understanding of the determinants of lung function and pulmonary disease.

Abstract Long and short sleep duration are associated with elevated blood pressure (BP), possibly through effects on molecular pathways that influence neuroendocrine and vascular systems. To gain new insights into the genetic basis of sleep-related BP variation, we performed genome-wide gene by short or long sleep duration interaction analyses on four BP traits (systolic BP, diastolic BP, mean arterial pressure, and pulse pressure) across five ancestry groups using 1 degree of freedom (1df) interaction and 2df joint tests. Primary multi-ancestry analyses in 62,969 individuals in stage 1 identified 3 novel loci that were replicated in an additional 59,296 individuals in stage 2, including rs7955964 ( FIGNL2/ANKRD33 ) showing significant 1df interactions with long sleep duration and rs73493041 ( SNORA26/C9orf170 ) and rs10406644 ( KCTD15/LSM14A ) showing significant 1df interactions with short sleep duration (P int < 5×10 −8 ). Secondary ancestry-specific two-stage analyses and combined stage 1 and 2 analyses additionally identified 23 novel loci that need external replication, including 3 and 5 loci showing significant 1df interactions with long and short sleep duration, respectively (P int < 5×10 −8 ). Multiple genes mapped to our 26 novel loci have known functions in sleep-wake regulation, nervous and cardiometabolic systems. We also identified new gene by long sleep interactions near five known BP loci (≤1Mb) including NME7, FAM208A, MKLN1, CEP164 , and RGL3/ELAVL3 (P int < 5×10 −8 ). This study indicates that sleep and primary mechanisms regulating BP may interact to elevate BP level, suggesting novel insights into sleep-related BP regulation.

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.