Intelligence is highly heritable1 and a major determinant of human health and well-being2. Recent genome-wide meta-analyses have identified 24 genomic loci linked to variation in intelligence3-7, but much about its genetic underpinnings remains to be discovered. Here, we present a large-scale genetic association study of intelligence (n = 269,867), identifying 205 associated genomic loci (190 new) and 1,016 genes (939 new) via positional mapping, expression quantitative trait locus (eQTL) mapping, chromatin interaction mapping, and gene-based association analysis. We find enrichment of genetic effects in conserved and coding regions and associations with 146 nonsynonymous exonic variants. Associated genes are strongly expressed in the brain, specifically in striatal medium spiny neurons and hippocampal pyramidal neurons. Gene set analyses implicate pathways related to nervous system development and synaptic structure. We confirm previous strong genetic correlations with multiple health-related outcomes, and Mendelian randomization analysis results suggest protective effects of intelligence for Alzheimer's disease and ADHD and bidirectional causation with pleiotropic effects for schizophrenia. These results are a major step forward in understanding the neurobiology of cognitive function as well as genetically related neurological and psychiatric disorders.

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.

Safely and efficiently controlling gene expression is a long-standing goal of biomedical research, and the recently discovered bacterial CRISPR/Cas system can be harnessed to create powerful tools for epigenetic editing. Current state-of-the-art systems consist of a deactivated-Cas9 nuclease (dCas9) fused to one of several epigenetic effector motifs/domains, along with a guide RNA (gRNA) which defines the genomic target. Such systems have been used to safely and effectively silence or activate a specific gene target under a variety of circumstances. Adeno-associated vectors (AAVs) are the therapeutic platform of choice for the delivery of genetic cargo; however, their small packaging capacity is not suitable for delivery of large constructs, which includes most CRISPR/dCas9-effector systems. To circumvent this, many AAV-based CRISPR/Cas tools are delivered in two pieces, from two separate viral cassettes. However, this approach requires higher viral payloads and usually is less efficient. Here we develop a compact dCas9-based repressor system packaged within a single, optimized AAV vector. The system uses a smaller dCas9 variant derived from

Abstract In the post-GWAS era, there is an unmet need to decode the underpinning genetic etiologies of late-onset Alzheimer’s disease (LOAD) and translate the associations to causation. Toward that goal, we conducted ATAC-seq profiling using neuronal nuclear protein (NeuN) sorted-nuclei from 40 frozen brain tissues to determine LOAD-specific changes in chromatin accessibility landscape in a cell-type specific manner. We identified 211 LOAD-specific differential chromatin accessibility sites in neuronal-nuclei, four of which overlapped with LOAD-GWAS regions (±100kb of SNP). While the non-neuronal nuclei did not show LOAD-specific differences, stratification by sex identified 842 LOAD-specific chromatin accessibility sites in females. Seven of these sex-dependent sites in the non-neuronal samples overlapped LOAD-GWAS regions including APOE . LOAD loci were functionally validated using single-nuclei RNA-seq datasets. In conclusion, using brain sorted-nuclei enabled the identification of sex-dependent cell type-specific LOAD alterations in chromatin structure. These findings enhance the interpretation of LOAD-GWAS discoveries, provide potential pathomechanisms, and suggest novel LOAD-loci. Furthermore, our results convey mechanistic insights into sex differences in LOAD risk and clinicopathology. GRAPHICAL ABSTRACT

Abstract The genetic architecture of Parkinson’s disease (PD) is complex and multiple brain cell subtypes are involved in the neuropathological progression of the disease. Here we aimed to advance our understanding of PD genetic complexity at a cell subtype precision level. Using parallel single-nucleus (sn)RNA-seq and snATAC-seq analyses we simultaneously profiled the transcriptomic and chromatin accessibility landscapes in temporal cortex tissues from 12 PD compared to 12 control subjects at a granular single cell resolution. An integrative bioinformatic pipeline was developed and applied for the analyses of these snMulti-omics datasets. The results identified a subpopulation of cortical glutamatergic excitatory neurons with remarkably altered gene expression in PD, including differentially-expressed genes within PD risk loci identified in genome-wide association studies (GWAS). This was the only neuronal subtype showing significant and robust overexpression of SNCA . Further characterization of this neuronal-subpopulation showed upregulation of specific pathways related to axon guidance, neurite outgrowth and post-synaptic structure, and downregulated pathways involved in presynaptic organization and calcium response. Additionally, we characterized the roles of three molecular mechanisms in governing PD-associated cell subtype-specific dysregulation of gene expression: (1) changes in cis-regulatory element accessibility to transcriptional machinery; (2) changes in the abundance of master transcriptional regulators, including YY1, SP3, and KLF16; (3) candidate regulatory variants in high linkage disequilibrium with PD-GWAS genomic variants impacting transcription factor binding affinities. To our knowledge, this study is the first and the most comprehensive interrogation of the multi-omics landscape of PD at a cell-subtype resolution. Our findings provide new insights into a precise glutamatergic neuronal cell subtype, causal genes, and non-coding regulatory variants underlying the neuropathological progression of PD, paving the way for the development of cell- and gene-targeted therapeutics to halt disease progression as well as genetic biomarkers for early preclinical diagnosis.

Neurocognitive ability is a fundamental readout of brain function, and cognitive deficits are a critical component of neuropsychiatric disorders, yet neurocognition is poorly understood at the molecular level. In the present report, we present the largest genome-wide association studies (GWAS) of cognitive ability to date (N=107,207), and further enhance signal by combining results with a large-scale GWAS of educational attainment. We identified 70 independent genomic loci associated with cognitive ability, 34 of which were novel. A total of 350 genes were implicated, and this list showed significant enrichment for genes associated with Mendelian disorders with an intellectual disability phenotype. Competitive pathway analysis of gene results implicated the biological process of neurogenesis, as well as the gene targets of two pharmacologic agents: cinnarizine, a T-type calcium channel blocker; and LY97241, a potassium channel inhibitor. Transcriptome-wide analysis revealed that the implicated genes were strongly expressed in neurons, but not astrocytes or oligodendrocytes, and were more strongly associated with fetal brain expression than adult brain expression. Several tissue-specific gene expression relationships to cognitive ability were observed (for example, DAG1 levels in the hippocampus). Finally, we report novel genetic correlations between cognitive ability and disparate phenotypes such as maternal age at first birth and number of children, as well as several autoimmune disorders.

Safely and efficiently controlling gene expression is a long-standing goal of biomedical research, and CRISPR/Cas system can be harnessed to create powerful tools for epigenetic editing. Adeno-associated-viruses (AAVs) represent the delivery vehicle of choice for therapeutic platform. However, their small packaging capacity isn't suitable for large constructs including most CRISPR/dCas9-effector vectors. Thus, AAV-based CRISPR/Cas systems have been delivered via two separate viral vectors. Here we develop a compact CRISPR/dCas9-based repressor system packaged in AAV as a single optimized vector. The system comprises the small Staphylococcus aureus (Sa)dCas9 and an engineered repressor molecule, a fusion of MeCP2's transcription repression domain (TRD) and KRAB. The dSaCas9-KRAB-MeCP2(TRD) vector platform repressed robustly and sustainably the expression of multiple genes-of-interest, in vitro and in vivo, including ApoE, the strongest genetic risk factor for late onset Alzheimer's disease (LOAD). Our platform broadens the CRISPR/dCas9 toolset available for transcriptional manipulation of gene expression in research and therapeutic settings. Adeno-associated vectors (AAVs) are frequently used for the delivery of genetic cargo but their small packaging capacity is not suitable for delivery of large constructs, including most CRISPR/dCas9-effector systems. Here the authors report a compact dCas9-based repressor system packaged within a single, optimized AAV vector.

Background: Cognitive traits demonstrate significant genetic correlations with many psychiatric disorders and other health-related traits, and many neuropsychiatric and neurodegenerative disorders are marked by cognitive deficits. Therefore, genome-wide association studies (GWAS) of general cognitive ability might suggest potential targets for nootropic drug repurposing. Our previous effort to identify "druggable genes" (i.e., GWAS-identified genes that produce proteins targeted by known small molecules) was modestly powered due to the small cognitive GWAS sample available at the time. Since then, two large cognitive GWAS meta-analyses have reported 148 and 205 genome-wide significant loci, respectively. Additionally, large-scale gene expression databases, derived from post-mortem human brain, have recently been made available for GWAS annotation. Here, we 1) reconcile results from these two cognitive GWAS meta-analyses to further enhance power for locus discovery; 2) employ several complementary transcriptomic methods to identify genes in these loci with variants that are credibly associated with cognition, and 3) further annotate the resulting genes to identify "druggable" targets. Methods: GWAS summary statistics were harmonized and jointly analysed using Multi-Trait Analysis of GWAS [MTAG], which is optimized for handling sample overlaps. Downstream gene identification was carried out using MAGMA, S-PrediXcan/S-TissueXcan Transcriptomic Wide Analysis, and eQTL mapping, as well as more recently developed methods that integrate GWAS and eQTL data via Summary-statistics Mendelian Randomization [SMR] and linkage methods [HEIDI]. Available brain-specific eQTL databases included GTEXv7, BrainEAC, CommonMind, ROSMAP, and PsychENCODE. Intersecting credible genes were then annotated against multiple chemoinformatic databases [DGIdb, KI, and a published review on "druggability"]. Results: Using our meta-analytic data set (N = 373,617) we identified 241 independent cognition-associated loci (29 novel), and 76 genes were identified by 2 or more methods of gene identification. 26 genes were associated with general cognitive ability via SMR, 16 genes via STissueXcan/S-PrediXcan, 47 genes via eQTL mapping, and 68 genes via MAGMA pathway analysis. The use of the HEIDI test permitted the exclusion of candidate genes that may have been artifactually associated to cognition due to linkage, rather than direct causal or indirect pleiotropic effects. Actin and chromatin binding gene sets were identified as novel pathways that could be targeted via drug repurposing. Leveraging on our various transcriptome and pathway analyses, as well as available chemoinformatic databases, we identified 16 putative genes that may suggest drug targets with nootropic properties. Discussion: Results converged on several categories of significant drug targets, including serotonergic and glutamatergic genes, voltage-gated ion channel genes, carbonic anhydrase genes, and phosphodiesterase genes. The current results represent the first efforts to apply a multi-method approach to integrate gene expression and SNP level data to identify credible actionable genes for general cognitive ability.

Intelligence is highly heritable and a major determinant of human health and well-being. Recent genome-wide meta-analyses have identified 24 genomic loci linked to intelligence, but much about its genetic underpinnings remains to be discovered. Here, we present the largest genetic association study of intelligence to date (N=279,930), identifying 206 genomic loci (191 novel) and implicating 1,041 genes (963 novel) via positional mapping, expression quantitative trait locus (eQTL) mapping, chromatin interaction mapping, and gene-based association analysis. We find enrichment of genetic effects in conserved and coding regions and identify 89 nonsynonymous exonic variants. Associated genes are strongly expressed in the brain and specifically in striatal medium spiny neurons and cortical and hippocampal pyramidal neurons. Gene-set analyses implicate pathways related to neurogenesis, neuron differentiation and synaptic structure. We confirm previous strong genetic correlations with several neuropsychiatric disorders, and Mendelian Randomization results suggest protective effects of intelligence for Alzheimer's dementia and ADHD, and bidirectional causation with strong pleiotropy for schizophrenia. These results are a major step forward in understanding the neurobiology of intelligence as well as genetically associated neuropsychiatric traits.

Dysregulation of alpha-synuclein expression has been implicated in the pathogenesis of synucleinopathies, in particular, Parkinson's Disease (PD) and Dementia with Lewy bodies (DLB). Previous studies have shown that the alternatively spliced isoforms of the SNCA gene are differentially expressed in different parts of the brain for PD and DLB patients. Similarly, SNCA isoforms with skipped exons can have a functional impact on the protein domains. The large intronic region of the SNCA gene was also shown to harbor structural variants that affect transcriptional levels. Here we apply the first study of using long read sequencing with targeted capture of both the gDNA and cDNA of the SNCA gene in brain tissues of PD, DLB, and control samples using the PacBio Sequel system. The targeted full-length cDNA (Iso-Seq) data confirmed complex usage of known alternative start sites and variable 3' UTR lengths, as well as novel 5' starts and 3' ends not previously described. The targeted gDNA data allowed phasing of up to 81% of the ~114kb SNCA region, with the longest phased block exceeding 54 kb. We demonstrate that long gDNA and cDNA reads have the potential to reveal long-range information not previously accessible using traditional sequencing methods. This approach has a potential impact in studying disease risk genes such as SNCA, providing new insights into the genetic etiologies, including perturbations to the landscape the gene transcripts, of human complex diseases such as synucleinopathies.