Abstract Genetic variants that inactivate protein-coding genes are a powerful source of information about the phenotypic consequences of gene disruption: genes that are crucial for the function of an organism will be depleted of such variants in natural populations, whereas non-essential genes will tolerate their accumulation. However, predicted loss-of-function variants are enriched for annotation errors, and tend to be found at extremely low frequencies, so their analysis requires careful variant annotation and very large sample sizes 1 . Here we describe the aggregation of 125,748 exomes and 15,708 genomes from human sequencing studies into the Genome Aggregation Database (gnomAD). We identify 443,769 high-confidence predicted loss-of-function variants in this cohort after filtering for artefacts caused by sequencing and annotation errors. Using an improved model of human mutation rates, we classify human protein-coding genes along a spectrum that represents tolerance to inactivation, validate this classification using data from model organisms and engineered human cells, and show that it can be used to improve the power of gene discovery for both common and rare diseases.

The incidence of hematologic cancers increases with age. These cancers are associated with recurrent somatic mutations in specific genes. We hypothesized that such mutations would be detectable in the blood of some persons who are not known to have hematologic disorders.

Structural variants (SVs) rearrange large segments of DNA1 and can have profound consequences in evolution and human disease2,3. As national biobanks, disease-association studies, and clinical genetic testing have grown increasingly reliant on genome sequencing, population references such as the Genome Aggregation Database (gnomAD)4 have become integral in the interpretation of single-nucleotide variants (SNVs)5. However, there are no reference maps of SVs from high-coverage genome sequencing comparable to those for SNVs. Here we present a reference of sequence-resolved SVs constructed from 14,891 genomes across diverse global populations (54% non-European) in gnomAD. We discovered a rich and complex landscape of 433,371 SVs, from which we estimate that SVs are responsible for 25-29% of all rare protein-truncating events per genome. We found strong correlations between natural selection against damaging SNVs and rare SVs that disrupt or duplicate protein-coding sequence, which suggests that genes that are highly intolerant to loss-of-function are also sensitive to increased dosage6. We also uncovered modest selection against noncoding SVs in cis-regulatory elements, although selection against protein-truncating SVs was stronger than all noncoding effects. Finally, we identified very large (over one megabase), rare SVs in 3.9% of samples, and estimate that 0.13% of individuals may carry an SV that meets the existing criteria for clinically important incidental findings7. This SV resource is freely distributed via the gnomAD browser8 and will have broad utility in population genetics, disease-association studies, and diagnostic screening.

Rather than being a passive, haphazard process of wear and tear, lifespan can be modulated actively by components of the insulin/insulin-like growth factor I (IGFI) pathway in laboratory animals. Complete or partial loss-of-function mutations in genes encoding components of the insulin/IGFI pathway result in extension of life span in yeasts, worms, flies, and mice. This remarkable conservation throughout evolution suggests that altered signaling in this pathway may also influence human lifespan. On the other hand, evolutionary tradeoffs predict that the laboratory findings may not be relevant to human populations, because of the high fitness cost during early life. Here, we studied the biochemical, phenotypic, and genetic variations in a cohort of Ashkenazi Jewish centenarians, their offspring, and offspring-matched controls and demonstrated a gender-specific increase in serum IGFI associated with a smaller stature in female offspring of centenarians. Sequence analysis of the IGF1 and IGF1 receptor ( IGF1R ) genes of female centenarians showed overrepresentation of heterozygous mutations in the IGF1R gene among centenarians relative to controls that are associated with high serum IGFI levels and reduced activity of the IGFIR as measured in transformed lymphocytes. Thus, genetic alterations in the human IGF1R that result in altered IGF signaling pathway confer an increase in susceptibility to human longevity, suggesting a role of this pathway in modulation of human lifespan.

ContextIndividuals with exceptional longevity have a lower incidence and/or significant delay in the onset of age-related disease, and their family members may inherit biological factors that modulate aging processes and disease susceptibility.ObjectiveTo identify specific biological and genetic factors that are associated with or reliably define a human longevity phenotype.Design, Setting, and ParticipantsIn a case-control design, 213 Ashkenazi Jewish probands with exceptional longevity (mean [SD] age, 98.2 [5.3] years) and their offspring (n = 216; mean [SD] age, 68.3 [6.7] years) were recruited from 1998 to 2002, while an age-matched control group of Ashkenazi Jews (n = 258) and participants from the Framingham Offspring Study (n = 589) were accepted as control groups.Main Outcome MeasuresDetailed questionnaires, physical examination, and blood samples were taken, including assessment of lipids and lipoprotein subclass levels and particle sizes by proton nuclear magnetic resonance. Samples were also genotyped for the codon 405 isoleucine to valine (I405V) variation in the cholesteryl ester transfer protein (CETP) gene, which is involved in regulation of lipoprotein and its particle sizes.ResultsHigh-density lipoprotein (HDL) and low-density lipoprotein (LDL) particle sizes were significantly higher in probands compared with both control groups (P = .001 for both), independent of plasma levels of HDL and LDL cholesterol and apolipoprotein A1 and B. This phenotype was also typical of the proband's offspring but not of the age-matched controls. The HDL and LDL particle sizes were significantly larger in offspring and controls without hypertension or cardiovascular disease, (P = .001 and P = .008, respectively). Furthermore, lipoprotein particle sizes, but not plasma LDL levels, were significantly higher in offspring and controls without the metabolic syndrome (P<.001). Probands and offspring had a 2.9- and 3.6-fold (in men) and 2.7- and 1.5-fold (in women) increased frequency, respectively, of homozygosity for the 405 valine allele of CETP (VV genotype), respectively, compared with controls (P<.001 for both). Those probands with the VV genotype had increased lipoprotein sizes and lower serum CETP concentrations.ConclusionsIndividuals with exceptional longevity and their offspring have significantly larger HDL and LDL particle sizes. This phenotype is associated with a lower prevalence of hypertension, cardiovascular disease, the metabolic syndrome, and increased homozygosity for the I405V variant in CETP. These findings suggest that lipoprotein particle sizes are heritable and promote a healthy aging phenotype.

Age-dependent changes in insulin action and body fat distribution are risk factors for the development of type 2 diabetes. To examine whether the accumulation of visceral fat (VF) could play a direct role in the pathophysiology of insulin resistance and type 2 diabetes, we monitored insulin action, glucose tolerance, and the expression of adipo-derived peptides after surgical removal of VF in aging (20-month-old) F344/Brown Norway (FBN) and in Zucker Diabetic Fatty (ZDF) rats. As expected, peripheral and hepatic insulin action were markedly impaired in aging FBN rats, and extraction of VF (accounting for approximately 18% of their total body fat) was sufficient to restore peripheral and hepatic insulin action to the levels of young rats. When examined at the mechanistic level, removal of VF in ZDF rats prevented the progressive decrease in insulin action and delayed the onset of diabetes, but VF extraction did not alter plasma free fatty acid levels. However, the expression of tumor necrosis factor-alpha and leptin in subcutaneous (SC) adipose tissue were markedly decreased after VF removal (by approximately three- and twofold, respectively). Finally, extracted VF retained approximately 15-fold higher resistin mRNA compared with SC fat. Our data suggest that insulin resistance and the development of diabetes can be significantly reduced in aging rats by preventing the age-dependent accumulation of VF. This study documents a cause-and-effect relationship between VF and major components of the metabolic syndrome.

A risk haplotype for type 2 diabetes is identified with four amino acid substitutions in SLC16A11, which is present at ∼50% frequency in Native American samples and ∼10% in east Asian samples, but is rare in European and African samples; SLC16A11 may alter hepatic lipid metabolism, causing an increase in triacylglycerol levels. Genome-wide association studies (GWASs) have discovered thousands of genetic variants associated with common disease. This study demonstrates the potential of a comparative approach, whereby analysis of genetic variation in diverse populations can identify disease risk alleles that are common in one population but rare in others, with the potential to illuminate pathophysiology, health disparities, and the population genetic origins of disease alleles. The SIGMA Type 2 Diabetes Genetics Consortium undertook a GWAS for propensity to type 2 diabetes in more than 8,000 samples in a Latin American population. They identified a risk haplotype, SLC16A11, with four amino acid substitutions in the solute carrier SLC16A11, which is present at about 50% frequency in Native American samples and 10% in East Asian, but rare in European and African samples. SLC16A11 appears to alter lipid metabolism, causing an increase in intracellular triacylglycerol levels. Intriguingly, the haplotype was introduced into the modern human population via admixture with Neanderthals. Performing genetic studies in multiple human populations can identify disease risk alleles that are common in one population but rare in others1, with the potential to illuminate pathophysiology, health disparities, and the population genetic origins of disease alleles. Here we analysed 9.2 million single nucleotide polymorphisms (SNPs) in each of 8,214 Mexicans and other Latin Americans: 3,848 with type 2 diabetes and 4,366 non-diabetic controls. In addition to replicating previous findings2,3,4, we identified a novel locus associated with type 2 diabetes at genome-wide significance spanning the solute carriers SLC16A11 and SLC16A13 (P = 3.9 × 10−13; odds ratio (OR) = 1.29). The association was stronger in younger, leaner people with type 2 diabetes, and replicated in independent samples (P = 1.1 × 10−4; OR = 1.20). The risk haplotype carries four amino acid substitutions, all in SLC16A11; it is present at ∼50% frequency in Native American samples and ∼10% in east Asian, but is rare in European and African samples. Analysis of an archaic genome sequence indicated that the risk haplotype introgressed into modern humans via admixture with Neanderthals. The SLC16A11 messenger RNA is expressed in liver, and V5-tagged SLC16A11 protein localizes to the endoplasmic reticulum. Expression of SLC16A11 in heterologous cells alters lipid metabolism, most notably causing an increase in intracellular triacylglycerol levels. Despite type 2 diabetes having been well studied by genome-wide association studies in other populations, analysis in Mexican and Latin American individuals identified SLC16A11 as a novel candidate gene for type 2 diabetes with a possible role in triacylglycerol metabolism.

David Altshuler and colleagues report genotyping or sequencing of ∼150,000 individuals from several population-based cohorts, identifying 12 rare protein-truncating variants in SLC30A8, encoding a pancreatic islet zinc transporter. Carriers of these rare protein-truncating variants in SLC30A8 show reduced risk of type 2 diabetes and reduced glucose levels. Loss-of-function mutations protective against human disease provide in vivo validation of therapeutic targets1,2,3, but none have yet been described for type 2 diabetes (T2D). Through sequencing or genotyping of ∼150,000 individuals across 5 ancestry groups, we identified 12 rare protein-truncating variants in SLC30A8, which encodes an islet zinc transporter (ZnT8)4 and harbors a common variant (p.Trp325Arg) associated with T2D risk and glucose and proinsulin levels5,6,7. Collectively, carriers of protein-truncating variants had 65% reduced T2D risk (P = 1.7 × 10−6), and non-diabetic Icelandic carriers of a frameshift variant (p.Lys34Serfs*50) demonstrated reduced glucose levels (−0.17 s.d., P = 4.6 × 10−4). The two most common protein-truncating variants (p.Arg138* and p.Lys34Serfs*50) individually associate with T2D protection and encode unstable ZnT8 proteins. Previous functional study of SLC30A8 suggested that reduced zinc transport increases T2D risk8,9, and phenotypic heterogeneity was observed in mouse Slc30a8 knockouts10,11,12,13,14,15. In contrast, loss-of-function mutations in humans provide strong evidence that SLC30A8 haploinsufficiency protects against T2D, suggesting ZnT8 inhibition as a therapeutic strategy in T2D prevention.

Type 2 diabetes (T2D) is a heterogeneous disease for which (1) disease-causing pathways are incompletely understood and (2) subclassification may improve patient management. Unlike other biomarkers, germline genetic markers do not change with disease progression or treatment. In this paper, we test whether a germline genetic approach informed by physiology can be used to deconstruct T2D heterogeneity. First, we aimed to categorize genetic loci into groups representing likely disease mechanistic pathways. Second, we asked whether the novel clusters of genetic loci we identified have any broad clinical consequence, as assessed in four separate subsets of individuals with T2D.In an effort to identify mechanistic pathways driven by established T2D genetic loci, we applied Bayesian nonnegative matrix factorization (bNMF) clustering to genome-wide association study (GWAS) results for 94 independent T2D genetic variants and 47 diabetes-related traits. We identified five robust clusters of T2D loci and traits, each with distinct tissue-specific enhancer enrichment based on analysis of epigenomic data from 28 cell types. Two clusters contained variant-trait associations indicative of reduced beta cell function, differing from each other by high versus low proinsulin levels. The three other clusters displayed features of insulin resistance: obesity mediated (high body mass index [BMI] and waist circumference [WC]), "lipodystrophy-like" fat distribution (low BMI, adiponectin, and high-density lipoprotein [HDL] cholesterol, and high triglycerides), and disrupted liver lipid metabolism (low triglycerides). Increased cluster genetic risk scores were associated with distinct clinical outcomes, including increased blood pressure, coronary artery disease (CAD), and stroke. We evaluated the potential for clinical impact of these clusters in four studies containing individuals with T2D (Metabolic Syndrome in Men Study [METSIM], N = 487; Ashkenazi, N = 509; Partners Biobank, N = 2,065; UK Biobank [UKBB], N = 14,813). Individuals with T2D in the top genetic risk score decile for each cluster reproducibly exhibited the predicted cluster-associated phenotypes, with approximately 30% of all individuals assigned to just one cluster top decile. Limitations of this study include that the genetic variants used in the cluster analysis were restricted to those associated with T2D in populations of European ancestry.Our approach identifies salient T2D genetically anchored and physiologically informed pathways, and supports the use of genetics to deconstruct T2D heterogeneity. Classification of patients by these genetic pathways may offer a step toward genetically informed T2D patient management.

Summary The insulin/IGF1 signaling pathways affect lifespan in several model organisms, including worms, flies and mice. To investigate whether common genetic variation in this pathway influences lifespan in humans, we genotyped 291 common variants in 30 genes encoding proteins in the insulin/IGF1 signaling pathway in a cohort of elderly Caucasian women selected from the Study of Osteoporotic Fractures (SOF). The cohort included 293 long‐lived cases (lifespan ≥ 92 years (y), mean ± standard deviation (SD) = 95.3 ± 2.2y) and 603 average‐lifespan controls (lifespan ≤ 79y, mean = 75.7 ± 2.6y). Variants were selected for genotyping using a haplotype‐tagging approach. We found a modest excess of variants nominally associated with longevity. Nominally significant variants were then replicated in two additional Caucasian cohorts including both males and females: the Cardiovascular Health Study and Ashkenazi Jewish Centenarians. An intronic single nucleotide polymorphism in AKT1 , rs3803304, was significantly associated with lifespan in a meta‐analysis across the three cohorts (OR = 0.78 95%CI = 0.68–0.89, adjusted P = 0.043); two intronic single nucleotide polymorphisms in FOXO3A demonstrated a significant lifespan association among women only (rs1935949, OR = 1.35, 95%CI = 1.15–1.57, adjusted P = 0.0093). These results demonstrate that common variants in several genes in the insulin/IGF1 pathway are associated with human lifespan.