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

General cognitive function is a prominent human trait associated with many important life outcomes 1,2 , including longevity 3 . The substantial heritability of general cognitive function is known to be polygenic, but it has had little explication in terms of the contributing genetic variants 4,5,6 . Here, we combined cognitive and genetic data from the CHARGE and COGENT consortia, and UK Biobank (total N=280,360; age range = 16 to 102). We found 9,714 genome-wide significant SNPs ( P <5 x 10 −8 ) in 99 independent loci. Most showed clear evidence of functional importance. Among many novel genes associated with general cognitive function were SGCZ , ATXN1 , MAPT , AUTS2 , and P2RY6 . Within the novel genetic loci were variants associated with neurodegenerative disorders, neurodevelopmental disorders, physical and psychiatric illnesses, brain structure, and BMI. Gene-based analyses found 536 genes significantly associated with general cognitive function; many were highly expressed in the brain, and associated with neurogenesis and dendrite gene sets. Genetic association results predicted up to 4% of general cognitive function variance in independent samples. There was significant genetic overlap between general cognitive function and information processing speed, as well as many health variables including longevity.

Abstract The timing of puberty is a highly polygenic childhood trait that is epidemiologically associated with various adult diseases. Here, we analyse 1000-Genome reference panel imputed genotype data on up to ~370,000 women and identify 389 independent signals (all P<5×10 −8 ) for age at menarche, a notable milestone in female pubertal development. In Icelandic data from deCODE, these signals explain ~7.4% of the population variance in age at menarche, corresponding to one quarter of the estimated heritability. We implicate over 250 genes via coding variation or associated gene expression, and demonstrate enrichment across genes active in neural tissues. We identify multiple rare variants near the imprinted genes MKRN3 and DLK1 that exhibit large effects on menarche only when paternally inherited. Disproportionate effects of variants on early or late puberty timing are observed: single variant and heritability estimates are larger for early than late puberty timing in females. The opposite pattern is seen in males, with larger estimates for late than early puberty timing. Mendelian randomization analyses indicate causal inverse associations, independent of BMI, between puberty timing and risks for breast and endometrial cancers in women, and prostate cancer in men. In aggregate, our findings reveal new complexity in the genetic regulation of puberty timing and support new causal links with adult cancer risks.

Genome-wide association studies have had great success in identifying human genetic variants associated with disease, disease risk factors, and other biomedical phenotypes. Many variants are associated with multiple traits, even after correction for trait-trait correlation. Discovering subsets of variants associated with a shared subset of phenotypes could help reveal disease mechanisms, suggest new therapeutic options, and increase the power to detect additional variants with similar pattern of associations. Here we introduce two methods based on a Bayesian framework, SNP And Pleiotropic PHenotype Organization (SAPPHO), one modeling independent phenotypes (SAPPHO-I) and the other incorporating a full phenotype covariance structure (SAPPHO-C). These two methods learn patterns of pleiotropy from genotype and phenotype data, using identified associations to discover additional associations with shared patterns. The SAPPHO methods, along with other recent approaches for pleiotropic association tests, were assessed using data from the Atherosclerotic Risk in Communities (ARIC) study of 8,000 individuals, whose gold-standard associations were provided by meta-analysis of 40,000 to 100,000 individuals from the CHARGE consortium. Using power to detect gold-standard associations at genome-wide significance (0.05 family-wise error rate) as a metric, SAPPHO performed best. The SAPPHO methods were also uniquely able to select the most significant variants in a parsimonious model, excluding other less likely variants within a linkage disequilibrium block. For meta-analysis, the SAPPHO methods implement summary modes that use sufficient statistics rather than full phenotype and genotype data. Meta-analysis applied to CHARGE detected 16 additional associations to the gold-standard loci, as well as 124 novel loci, at 0.05 false discovery rate. Reasons for the superior performance were explored by performing simulations over a range of scenarios describing different genetic architectures. With SAPPHO we were able to learn genetic structures that were hidden using the traditional univariate tests.

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.

Wearable accelerometers provide detailed, objective, and continuous measurements of physical activity (PA). Recent advances in technology and the decreasing cost of wearable devices led to an explosion in the popularity of wearable technology in health research. An ever increasing number of studies collect high-throughput, sub-second level raw acceleration data. In this paper we discuss problems related to the collection and analysis of raw accelerometry data and provide insights into potential solutions. In particular, we describe the size and complexity of the data, the within- and between-subject variability and the effects of sensor location on the body. We also provide a short tutorial for dealing with sampling frequency, device calibration, data labeling and multiple PA monitors synchronization. We illustrate these points using the Developmental Epidemiological Cohort Study (DECOS), which collected raw accelerometry data on individuals both in a controlled and the free-living environment.

Elevated blood pressure is a major risk factor for cardiovascular disease and has a substantial genetic contribution. Genetic variation influencing blood pressure has the potential to identify new pharmacological targets for the treatment of hypertension. To discover additional novel blood pressure loci, we used 1000 Genomes Project-based imputation in 150,134 European ancestry individuals and sought significant evidence for independent replication in a further 228,245 individuals. We report 6 new signals of association in or near HSPB7, TNXB, LRP12, LOC283335, SEPT9 and AKT2, and provide new replication evidence for a further 2 signals in EBF2 and NFKBIA. Combining large whole-blood gene expression resources totaling 12,607 individuals, we investigated all novel and previously reported signals and identified 48 genes with evidence for involvement in BP regulation that are significant in multiple resources. Three novel kidney-specific signals were also detected. These robustly implicated genes may provide new leads for therapeutic innovation.

The role that vitamin D plays in pulmonary function remains uncertain. Epidemiological studies reported mixed findings for the association of serum 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D] and pulmonary function. We conducted the largest cross-sectional meta-analysis of the 25(OH)D-pulmonary function association to date, based on nine European ancestry (EA) cohorts (n=22,838) and five African ancestry (AA) cohorts (n=4,290) in the CHARGE Consortium. Data were analyzed using linear models by cohort and ancestry. Effect modification by smoking status (current/former/never) was tested. Results were combined using fixed-effects meta-analysis. Mean (SD) serum 25(OH)D was 68 (29) nmol/L for EAs and 49 (21) nmol/L for AAs. For each 1 nmol/L higher 25(OH)D, forced expiratory volume in the first second (FEV1) was higher by 1.1 mL in EAs (95% CI: 0.9,1.3; P=2.5×10-21) and 1.8 mL (95% CI: 1.1,2.5; P=1.6×10-7) in AAs (Prace difference=0.06), and forced vital capacity (FVC) was higher by 1.3 mL in EAs (95% CI: 1.0,1.6; P=1.1×10-20) and 1.5 mL (95% CI: 0.8,2.3; P=1.2×10-4) in AAs (Prace difference=0.56). Among EAs, the 25(OH)D-FVC association was stronger in smokers: per 1nmol/L higher 25(OH)D, FVC was higher by 1.7 mL (95% CI: 1.1,2.3) for current smokers and 1.7 mL (95% CI: 1.2,2.1) for former smokers, compared to 0.8 mL (95% CI: 0.4,1.2) for never smokers. In summary, the 25(OH)D associations with FEV1 and FVC were positive in both ancestries. In EAs, a stronger association was observed for smokers compared to never smokers, which supports the importance of vitamin D in vulnerable populations.

Atrial fibrillation is a prevalent arrhythmia associated with a five-fold increased risk of ischemic stroke, and specifically the cardioembolic stroke subtype. Genome-wide association studies of these traits have yielded overlapping risk loci, but genome-wide investigation of genetic susceptibility shared between stroke and atrial fibrillation is lacking. Comparing the genetic architectures of the two diseases could inform whether cardioembolic strokes are driven by inherited atrial fibrillation susceptibility, and may help elucidate ischemic stroke mechanisms. Here, we analyze genome-wide genotyping data and estimate SNP-based heritability in atrial fibrillation and cardioembolic stroke to be nearly identical (20.0% and 19.5%, respectively). Further, we find that the traits are genetically correlated (r=0.77 for SNPs with p < 4.4 x 10-4 in a previous atrial fibrillation meta-analysis). Clinical studies are warranted to assess whether genetic susceptibility to atrial fibrillation can be leveraged to improve the diagnosis and care of ischemic stroke patients.

Electrocardiographic PR interval measures atrial and atrioventricular depolarization and conduction, and abnormal PR interval is a risk factor for atrial fibrillation and heart block. We performed a genome-wide association study in over 92,000 individuals of European descent and identified 44 loci associated with PR interval (34 novel). Examination of the 44 loci revealed known and novel biological processes involved in cardiac atrial electrical activity, and genes in these loci were highly over-represented in several cardiac disease processes. Nearly half of the 61 independent index variants in the 44 loci were associated with atrial or blood transcript expression levels, or were in high linkage disequilibrium with one or more missense variants. Cardiac regulatory regions of the genome as measured by cardiac DNA hypersensitivity sites were enriched for variants associated with PR interval, compared to non-cardiac regulatory regions. Joint analyses combining PR interval with heart rate, QRS interval, and atrial fibrillation identified additional new pleiotropic loci. The majority of associations discovered in European-descent populations were also present in African-American populations. Meta-analysis examining over 105,000 individuals of African and European descent identified additional novel PR loci. These additional analyses identified another 13 novel loci. Together, these findings underscore the power of GWAS to extend knowledge of the molecular underpinnings of clinical processes.