Abstract Background SAMtools and BCFtools are widely used programs for processing and analysing high-throughput sequencing data. They include tools for file format conversion and manipulation, sorting, querying, statistics, variant calling, and effect analysis amongst other methods. Findings The first version appeared online 12 years ago and has been maintained and further developed ever since, with many new features and improvements added over the years. The SAMtools and BCFtools packages represent a unique collection of tools that have been used in numerous other software projects and countless genomic pipelines. Conclusion Both SAMtools and BCFtools are freely available on GitHub under the permissive MIT licence, free for both non-commercial and commercial use. Both packages have been installed >1 million times via Bioconda. The source code and documentation are available from https://www.htslib.org.

Given the importance of Africa to studies of human origins and disease susceptibility, detailed characterization of African genetic diversity is needed. The African Genome Variation Project provides a resource with which to design, implement and interpret genomic studies in sub-Saharan Africa and worldwide. The African Genome Variation Project represents dense genotypes from 1,481 individuals and whole-genome sequences from 320 individuals across sub-Saharan Africa. Using this resource, we find novel evidence of complex, regionally distinct hunter-gatherer and Eurasian admixture across sub-Saharan Africa. We identify new loci under selection, including loci related to malaria susceptibility and hypertension. We show that modern imputation panels (sets of reference genotypes from which unobserved or missing genotypes in study sets can be inferred) can identify association signals at highly differentiated loci across populations in sub-Saharan Africa. Using whole-genome sequencing, we demonstrate further improvements in imputation accuracy, strengthening the case for large-scale sequencing efforts of diverse African haplotypes. Finally, we present an efficient genotype array design capturing common genetic variation in Africa. The African Genome Variation Project contains the whole-genome sequences of 320 individuals and dense genotypes on 1,481 individuals from sub-Saharan Africa; it enables the design and interpretation of genomic studies, with implications for finding disease loci and clues to human origins. The African Genome Variation Project (AGVP) is collecting data on the structure of African genomes to provide a central resource for genetic disease studies in Africa. It currently represents dense genotypes from 1,481 individuals and whole-genome sequences from 320 individuals across sub-Saharan Africa. Using these data, Manjinder Sandhu and colleagues identify new loci under selection, including those associated with malaria and hypertension. They show that modern imputation panels can identify association signals at highly differentiated loci across population groups. They demonstrate the utility of whole-genome sequences in further improving the imputation accuracy. In addition, they describe the first efficient genotype array design capturing common genetic variation in Africa.

Matthew Hurles and colleagues report exome sequencing of 1,891 individuals with syndromic or nonsyndromic congenital heart defects (CHD). They found that nonsyndromic CHD patients were enriched for protein-truncating variants in CHD-associated genes inherited from unaffected parents and identified three new syndromic CHD disorders caused by de novo mutations. Congenital heart defects (CHDs) have a neonatal incidence of 0.8–1% (refs. 1,2). Despite abundant examples of monogenic CHD in humans and mice, CHD has a low absolute sibling recurrence risk (∼2.7%)3, suggesting a considerable role for de novo mutations (DNMs) and/or incomplete penetrance4,5. De novo protein-truncating variants (PTVs) have been shown to be enriched among the 10% of 'syndromic' patients with extra-cardiac manifestations6,7. We exome sequenced 1,891 probands, including both syndromic CHD (S-CHD, n = 610) and nonsyndromic CHD (NS-CHD, n = 1,281). In S-CHD, we confirmed a significant enrichment of de novo PTVs but not inherited PTVs in known CHD-associated genes, consistent with recent findings8. Conversely, in NS-CHD we observed significant enrichment of PTVs inherited from unaffected parents in CHD-associated genes. We identified three genome-wide significant S-CHD disorders caused by DNMs in CHD4, CDK13 and PRKD1. Our study finds evidence for distinct genetic architectures underlying the low sibling recurrence risk in S-CHD and NS-CHD.

Individuals with severe, undiagnosed developmental disorders (DDs) are enriched for damaging de novo mutations (DNMs) in developmentally important genes. We exome sequenced 4,293 families with individuals with DDs, and meta-analysed these data with published data on 3,287 individuals with similar disorders. We show that the most significant factors influencing the diagnostic yield of de novo mutations are the sex of the affected individual, the relatedness of their parents and the age of both father and mother. We identified 94 genes enriched for damaging de novo mutation at genome-wide significance (P < 7 x 10-7), including 14 genes for which compelling data for causation was previously lacking. We have characterised the phenotypic diversity among these genetic disorders. We demonstrate that, at current cost differentials, exome sequencing has much greater power than genome sequencing for novel gene discovery in genetically heterogeneous disorders. We estimate that 42% of our cohort carry pathogenic DNMs (single nucleotide variants and indels) in coding sequences, with approximately half operating by a loss-of-function mechanism, and the remainder resulting in altered-function (e.g. activating, dominant negative). We established that most haplo insufficient developmental disorders have already been identified, but that many altered-function disorders remain to be discovered. Extrapolating from the DDD cohort to the general population, we estimate that developmental disorders caused by DNMs have an average birth prevalence of 1 in 213 to 1 in 448 (0.22-0.47% of live births), depending on parental age.

Motivation: Very low depth sequencing has been proposed as a cost-effective approach to capture low-frequency and rare variation in complex trait association studies. However, a full characterisation of the genotype quality and association power for very low depth sequencing designs is still lacking. Results: We perform cohort-wide whole genome sequencing (WGS) at low depth in 1,239 individuals (990 at 1x depth and 249 at 4x depth) from an isolated population, and establish a robust pipeline for calling and imputing very low depth WGS genotypes from standard bioinformatics tools. Using genotyping chip, whole-exome sequencing (WES, 75x depth) and high-depth (22x) WGS data in the same samples, we examine in detail the sensitivity of this approach, and show that imputed 1x WGS recapitulates 95.2% of variants found by imputed GWAS with an average minor allele concordance of 97% for common and low-frequency variants. In our study, 1x further allowed the discovery of 140,844 true low-frequency variants with 73% genotype concordance when compared to high-depth WGS data. Finally, using association results for 57 quantitative traits, we show that very low depth WGS is an efficient alternative to imputed GWAS chip designs, allowing the discovery of up to twice as many true association signals than the classical imputed GWAS design.

In order to further resolve the genetic architecture of the inflammatory bowel diseases, ulcerative colitis and Crohn′s disease, we sequenced the whole genomes of 4,280 patients at low coverage, and compared them to 3,652 previously sequenced population controls across 73.5 million variants. To increase power we imputed from these sequences into new and existing GWAS cohorts, and tested for association at ~12 million variants in a total of 16,432 cases and 18,843 controls. We discovered a 0.6% frequency missense variant in ADCY7 that doubles risk of ulcerative colitis, and offers insight into a new aspect of disease biology. Despite good statistical power, we did not identify any other new low-frequency risk variants, and found that such variants as a class explained little heritability. We did detect a burden of very rare, damaging missense variants in known Crohn′s disease risk genes, suggesting that more comprehensive sequencing studies will continue to improve our understanding of the biology of complex diseases.

The role of rare variants in complex traits remains uncharted. Here, we conduct deep whole genome sequencing of 1,457 individuals from an isolated population, and test for rare variant burdens across six cardiometabolic traits. We identify a role for rare regulatory variation, which has hitherto been missed. We find evidence of rare variant burdens overlapping with, and mostly independent of established common variant signals (ADIPOQ and adiponectin, P=4.2x10-8; APOC3 and triglyceride levels, P=1.58x10-26; GGT1 and gamma-glutamyltransferase, P=2.3x10-6; UGT1A9 and bilirubin, P=1.9x10-8), and identify replicating evidence for a burden associated with triglyceride levels in FAM189A (P=2.26x10-8), indicating a role for this gene in lipid metabolism.