RP
Renato Polimanti
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
VA Connecticut Healthcare System, Yale University, Connecticut Health Foundation
+ 6 more
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(0% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
17
/
i10-index:
25
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Trans-ancestral GWAS of alcohol dependence reveals common genetic underpinnings with psychiatric disorders

Raymond Walters et al.May 6, 2020
+160
A
M
R
Liability to alcohol dependence (AD) is heritable, but little is known about its complex polygenic architecture or its genetic relationship with other disorders. To discover loci associated with AD and characterize the relationship between AD and other psychiatric and behavioral outcomes, we carried out the largest GWAS to date of DSM-IV diagnosed AD. Genome-wide data on 14,904 individuals with AD and 37,944 controls from 28 case/control and family-based studies were meta-analyzed, stratified by genetic ancestry (European, N = 46,568; African; N = 6,280). Independent, genome-wide significant effects of different ADH1B variants were identified in European (rs1229984; p = 9.8E-13) and African ancestries (rs2066702; p = 2.2E-9). Significant genetic correlations were observed with schizophrenia, ADHD, depression, and use of cigarettes and cannabis. There was only modest genetic correlation with alcohol consumption and inconsistent associations with problem drinking. The genetic underpinnings of AD only partially overlap with those for alcohol consumption, underscoring the genetic distinction between pathological and non-pathological drinking behaviors.
0

Leveraging genome-wide data to investigate differences between opioid use vs. opioid dependence in 41,176 individuals from the Psychiatric Genomics Consortium

Renato Polimanti et al.May 7, 2020
+41
E
R
R
To provide novel insights into the biology of opioid dependence (OD) and opioid use (i.e., exposure, OE), we completed a genome-wide analysis comparing up to 4,503 OD cases, 4,173 opioid-exposed controls, and 32,500 opioid-unexposed controls. Among the variants identified, rs9291211 was associated with OE (a comparison of exposed vs. unexposed controls; z=-5.39, p=7.2x10-8). This variant regulates the transcriptomic profiles of SLC30A9 and BEND4 in multiple brain tissues and was previously associated with depression, alcohol consumption, and neuroticism. A phenome-wide scan of rs9291211 in the UK Biobank (N>360,000) found association of this variant with propensity to use dietary supplements (p=1.68x10-8). With respect to the same OE phenotype in the gene-based analysis, we identified SDCCAG8 (z=4.69, p=10-6), which was previously associated with educational attainment, risk-taking behaviors, and schizophrenia. In addition, rs201123820 showed a genome-wide significant difference between OD cases and unexposed controls (z=5.55, p=2.9x10-8) and a significant association with musculoskeletal disorders in the UK Biobank (p=4.88x10-7). A polygenic risk score (PRS) based on a GWAS of risk-tolerance (N=466,571) was positively associated with OD (OD cases vs. unexposed controls, p=8.1x10-5; OD cases vs. exposed controls, p=0.054) and OE (exposed controls vs. unexposed controls, p=3.6x10-5). A PRS based on a GWAS of neuroticism (N=390,278) was positively associated with OD (OD cases vs. unexposed controls, p=3.2x10-5; OD cases vs. exposed controls, p=0.002) but not with OE (p=0.671). Our analyses highlight the difference between dependence and exposure and the importance of considering the definition of controls (exposed vs. unexposed) in studies of addiction.
0

Reproducible Risk Loci and Psychiatric Comorbidities in Anxiety: Results from ~200,000 Million Veteran Program Participants

Daniel Levey et al.May 7, 2020
+9
R
J
D
We used GWAS in the Million Veteran Program sample (nearly 200,000 informative individuals) using a continuous trait for anxiety (GAD-2) to identify 5 genome-wide significant (GWS) signals for European Americans (EA) and 1 for African Americans. The strongest findings were on chromosome 3 (rs4603973, p=7.40×10-11) near the SATB1 locus, a global regulator of gene expression and on chromosome 6 (rs6557168, p=1.04×10-9) near ESR1 which encodes estrogen receptor &alpha. A locus identified on chromosome 7 near MAD1L1 (p=1.62×10-8) has been previously identified in GWAS of bipolar disorder and of schizophrenia and may represent a risk factor for psychiatric disorders broadly. SNP-based heritability was estimated to be ~6% for GAD-2. We also GWASed for self-reported anxiety disorder diagnoses (N=224,330) and identified two GWS loci, one (rs35546597, MAF=0.42, p=1.88×10-8) near the AURKB locus, and the other (rs10534613, MAF=0.41, p=4.92×10-8) near the IQCHE and MAD1L1 locus identified in the GAD-2 analysis. We demonstrate reproducibility by replicating our top findings in the summary statistics from the Anxiety NeuroGenetics Study (ANGST) and a UK Biobank neuroticism GWAS. We also replicated top findings from a large UK Biobank preprint, demonstrating stability of GWAS findings in complex traits once sufficient power is attained. Finally, we found evidence of significant genetic overlap between anxiety and major depression using polygenic risk scores, but also found that the main anxiety signals are independent of those for MDD. This work presents novel insights into the neurobiological risk underpinning anxiety and related psychiatric disorders.
0

Natural selection influenced the genetic architecture of brain structure, behavioral and neuropsychiatric traits

Frank Wendt et al.May 7, 2020
+4
C
G
F
Natural selection has shaped the phenotypic characteristics of human populations. Genome-wide association studies (GWAS) have elucidated contributions of thousands of common variants with small effects on an individual's predisposition to complex traits (polygenicity), as well as wide-spread sharing of risk alleles across traits in the human phenome (pleiotropy). It remains unclear how the pervasive effects of natural selection influence polygenicity in brain-related traits. We investigate these effects by annotating the genome with measures of background (BGS) and positive selection, indications of Neanderthal introgression, measures of functional significance including loss-of-function (LoF) intolerant and genic regions, and genotype networks in 75 brain-related traits. Evidence of natural selection was determined using binary annotations of top 2%, 1%, and 0.5% of selection scores genome-wide. We detected enrichment ( q <0.05) of SNP-heritability at loci with elevated BGS (7 phenotypes) and in genic (34 phenotypes) and LoF-intolerant regions (67 phenotypes). BGS (top 2%) significantly predicted effect size variance for trait-associated loci (σ2 parameter) in 75 brain-related traits (β=4.39x10-5, p =1.43x10-5, model r2 =0.548). By including the number of DSM-5 diagnostic combinations per psychiatric disorder, we substantially improved model fit (σ2 ~ BTop2% × Genic × diagnostic combinations; model r2 =0.661). We show that GWAS with larger variance in risk locus effect sizes are collectively predicted by the effects of loci under strong BGS and in regulatory regions of the genome. We further show that diagnostic complexity exacerbates this relationship and perhaps dampens the ability to detect psychiatric risk loci.
0

DRD2 and FOXP2 are implicated in the associations between computerized device use and psychiatric disorders

Frank Wendt et al.May 7, 2020
R
J
C
F
The societal health effects of ubiquitous computerized device use (CDU) is mostly unknown. Epidemiological evidence supports associations between CDU and psychiatric traits, but the underlying biological mechanisms are unclear. We investigated genetic overlaps, causal relationships, and molecular pathways shared between these traits using genome-wide data regarding CDU (UK Biobank; up to N=361,194 individuals) and Psychiatric Genomics Consortium phenotypes (14,477
0

Genome-wide Association Study of Alcohol Consumption and Use Disorder in Multiple Populations (N = 274,424)

Henry Kranzler et al.May 7, 2020
+14
R
H
H
Although alcohol consumption level and alcohol use disorder (AUD) diagnosis are both moderately heritable, their genetic risks and overlap are not well understood. We conducted genome-wide association studies of these traits using longitudinal Alcohol Use Disorder Identification Test-Consumption (AUDIT-C) scores (reflecting alcohol consumption) and AUD diagnoses from electronic health records (EHRs) in a single, large multi-ancestry Million Veteran Program sample. Meta-analysis across population groups (N = 274,424) identified 18 genome-wide significant loci, 5 of which were associated with both traits and 13 with either AUDIT-C (N = 8) or AUD (N = 5). A significant genetic correlation between the traits reflects this overlap. However, downstream analyses revealed biologically meaningful points of divergence. Cell-type group partitioning heritability enrichment analyses indicated that central nervous system was the most significant cell type for AUDIT-C and the only significant cell type for AUD. Polygenic risk scores (PRS) for both traits were associated with alcohol-related disorders in two independent samples. Genetic correlations for 188 non-alcohol-related traits were significantly different for the two traits, as were the phenotypes associated with the polygenic risk scores. We conclude that EHR-derived, longitudinal, repeated measures of alcohol consumption level and AUD diagnosis can facilitate genetic discovery and help to elucidate the relationship between drinking level and AUD risk. Finally, although heavy drinking is a key risk factor for AUD, it is not a sufficient cause of the disorder.
0

Shared Genetic Risk between Eating Disorder- and Substance-Use-Related Phenotypes: Evidence from Genome-Wide Association Studies

Melissa Munn‐Chernoff et al.May 7, 2020
+349
Y
E
M
Eating disorders and substance use disorders frequently co-occur. Twin studies reveal shared genetic variance between liabilities to eating disorders and substance use, with the strongest associations between symptoms of bulimia nervosa (BN) and problem alcohol use (genetic correlation [rg], twin-based=0.23-0.53). We estimated the genetic correlation between eating disorder and substance use and disorder phenotypes using data from genome-wide association studies (GWAS). Four eating disorder phenotypes (anorexia nervosa [AN], AN with binge-eating, AN without binge-eating, and a BN factor score), and eight substance-use-related phenotypes (drinks per week, alcohol use disorder [AUD], smoking initiation, current smoking, cigarettes per day, nicotine dependence, cannabis initiation, and cannabis use disorder) from eight studies were included. Significant genetic correlations were adjusted for variants associated with major depressive disorder (MDD). Total sample sizes per phenotype ranged from ~2,400 to ~537,000 individuals. We used linkage disequilibrium score regression to calculate single nucleotide polymorphism-based genetic correlations between eating disorder and substance-use-related phenotypes. Significant positive genetic associations emerged between AUD and AN (rg=0.18; false discovery rate q=0.0006), cannabis initiation and AN (rg=0.23; q<0.0001), and cannabis initiation and AN with binge-eating (rg=0.27; q=0.0016). Conversely, significant negative genetic correlations were observed between three non-diagnostic smoking phenotypes (smoking initiation, current smoking, and cigarettes per day) and AN without binge-eating (rgs=-0.19 to -0.23; qs<0.04). The genetic correlation between AUD and AN was no longer significant after co-varying for MDD loci. The patterns of association between eating disorder- and substance-use-related phenotypes highlights the potentially complex and substance-specific relationships between these behaviors.
0

Metabolome-Wide Mendelian Randomization Analysis of Emotional and Behavioral Responses to Traumatic Stress

Carolina Carvalho et al.May 7, 2020
+4
D
F
C
Trauma exposure is an important risk factor for several psychiatric disorders; however, the mechanisms that underlie emotional and behavioral responses to traumatic stress are unclear. To understand these mechanisms, this study investigated the genetic overlap and causal relationship between blood metabolites and traits related to trauma response using genome-wide data. Five traits related to trauma response 'in the past month' ascertained in the UK Biobank (52 816 < N < 117 900 individuals) were considered: i) 'Avoided activities or situations because of previous stressful experience' (Avoidance); ii) 'Felt distant from other people' (Distant); iii) 'Felt irritable or had angry outbursts' (Irritable); iv) 'Felt very upset when reminded of stressful experience' (Upset); v) 'Repeated disturbing thoughts of stressful experience' (Repeated Thoughts). These were investigated with respect to 52 metabolites assessed using nuclear magnetic resonance metabolomics in a previous genome-wide association study (up to 24,925 individuals of European descent). Applying linkage disequilibrium score regression (LDSC), polygenic risk scoring (PRS), and Mendelian randomization (MR), we observed that 14 metabolites were significantly correlated with trauma response traits (p<0.05); PRS of 4 metabolites (citrate (CIT); glycoprotein acetyls (GP); concentration of large very-low-density lipoproteins (VLDL) particles (LVLDLP); total cholesterol in medium particles of VLDL (MVLDLC)) were associated with traits related to trauma response (false discovery rate Q<10%). These associations were partially due to causal relationships (CIT→Upset β=-0.058, p=9.1x10-4; GP→Avoidance β=0.008, p=0.003; LVLDLP→Distant β=0.008, p=0.022; MVLDLC→Avoidance β=0.019, p=3x10-4). No reverse associations were observed. In conclusion, the genetics of certain blood-metabolites are potentially implicated in the response to traumatic experience.