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.

Three dimensional Abdominal Aortic Aneurysm Abdominal Compartment Syndrome Activating Clotting Time American Aneurysm Detection And Management study Aortic Occlusion Balloon Accessory renal arteries Aorto-Uni-Iliac Abdominal Xray Branched EVAR Blood Pressure Coronary Artery Disease Chimney EVAR Contrast Induced Nephropathy Common Iliac Artery Chronic Obstructive Pulmonary Disease Cardio-pulmonary Resuscitation C-reactive Protein Computed Tomography Computed Tomographic Angiography Digital Subtraction Angiography Duplex Ultrasonography Deep Venous Thrombosis External Iliac Artery Estimated Glomerular Filtration Rate European Journal of Vascular and Endovascular Surgery Early Recovery after Surgery European Society of Cardiology Erythrocyte Sedimentation Rate European Society for Vascular Surgery Endovascular Aneurysm Repair Endovascular Aneurysm Sealing Fluoro-deoxyglucose Forced Expiratory Volume in one second Fenestrated EVAR Forced Vital Capacity Guideline Committee Guideline Writing Committee Haemoglobin Horseshoe Kidney Iliac Artery Aneurysm Internal Iliac Artery Inferior mesenteric artery Inflammatory Abdominal Aortic Aneurysm Intra-abdominal Hypertension Intra-abdominal Pressure Intensive Care Unit Instructions For Use Intramural Haematoma Inner to Inner Juxtarenal Abdominal Aortic Aneurysm Low Density Lipoprotein Loeys–Dietz syndrome Leading Edge to Leading Edge Low Molecular Weight Heparin Mycotic Aortic Aneurysm Metabolic Equivalent Magnetic Resonance Angiography Magnetic Resonance Imaging Open Surgical Repair Outer to Outer Peripheral Arterial Occlusive Disease Penetrating Aortic Ulcer Positron Emission Tomography Patient focus group Polytetrafluoroethylene Quality Adjusted Life Years Ruptured Abdominal Aortic Aneurysm Randomised Controlled Trial Secondary Aorto-enteric Fistula Superior Mesenteric Artery Suprarenal Abdominal Aortic Aneurysm Maximum Standard Uptake Value Thoraco-abdominal Aortic Aneurysm United Kingdom UK Small Aneurysm Trial Ultrasound United States of America Vascular Ehlers–Danlos Syndrome

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.

Importance

 The causal direction and magnitude of the association between telomere length and incidence of cancer and non-neoplastic diseases is uncertain owing to the susceptibility of observational studies to confounding and reverse causation. 

Objective

 To conduct a Mendelian randomization study, using germline genetic variants as instrumental variables, to appraise the causal relevance of telomere length for risk of cancer and non-neoplastic diseases. 

Data Sources

 Genomewide association studies (GWAS) published up to January 15, 2015. 

Study Selection

 GWAS of noncommunicable diseases that assayed germline genetic variation and did not select cohort or control participants on the basis of preexisting diseases. Of 163 GWAS of noncommunicable diseases identified, summary data from 103 were available. 

Data Extraction and Synthesis

 Summary association statistics for single nucleotide polymorphisms (SNPs) that are strongly associated with telomere length in the general population. 

Main Outcomes and Measures

 Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) for disease per standard deviation (SD) higher telomere length due to germline genetic variation. 

Results

 Summary data were available for 35 cancers and 48 non-neoplastic diseases, corresponding to 420 081 cases (median cases, 2526 per disease) and 1 093 105 controls (median, 6789 per disease). Increased telomere length due to germline genetic variation was generally associated with increased risk for site-specific cancers. The strongest associations (ORs [95% CIs] per 1-SD change in genetically increased telomere length) were observed for glioma, 5.27 (3.15-8.81); serous low-malignant-potential ovarian cancer, 4.35 (2.39-7.94); lung adenocarcinoma, 3.19 (2.40-4.22); neuroblastoma, 2.98 (1.92-4.62); bladder cancer, 2.19 (1.32-3.66); melanoma, 1.87 (1.55-2.26); testicular cancer, 1.76 (1.02-3.04); kidney cancer, 1.55 (1.08-2.23); and endometrial cancer, 1.31 (1.07-1.61). Associations were stronger for rarer cancers and at tissue sites with lower rates of stem cell division. There was generally little evidence of association between genetically increased telomere length and risk of psychiatric, autoimmune, inflammatory, diabetic, and other non-neoplastic diseases, except for coronary heart disease (OR, 0.78 [95% CI, 0.67-0.90]), abdominal aortic aneurysm (OR, 0.63 [95% CI, 0.49-0.81]), celiac disease (OR, 0.42 [95% CI, 0.28-0.61]) and interstitial lung disease (OR, 0.09 [95% CI, 0.05-0.15]). 

Conclusions and Relevance

 It is likely that longer telomeres increase risk for several cancers but reduce risk for some non-neoplastic diseases, including cardiovascular diseases.

Background— Mycotic aortic aneurysm (MAA) is a rare and life-threatening disease. The aim of this European multicenter collaboration was to study the durability of endovascular aortic repair (EVAR) of MAA, by assessing late infection–related complications and long-term survival. Methods and Results— All EVAR treated MAAs, between 1999 and 2013 at 16 European centers, were retrospectively reviewed. One hundred twenty-three patients with 130 MAAs were identified. Mean age was 69 years (range 39–86), 87 (71%) were men, 58 (47%) had immunodeficiency, and 47 (38%) presented with rupture. Anatomic locations were ascending/arch (n=4), descending (n=34), paravisceral (n=15), infrarenal aorta (n=63), and multiple (n=7). Treatments were thoracic EVAR (n=43), fenestrated/branched EVAR (n=9), and infrarenal EVAR (n=71). Antibiotic was administered for mean 30 weeks. Mean follow-up was 35 months (range 1 week to 149 months). Six patients (5%) were converted to open repair during follow-up. Survival was 91% (95% confidence interval, 86% to 96%), 75% (67% to 83%), 55% (44% to 66%), and 41% (28% to 54%) after 1, 12, 60, and 120 months, respectively. Infection-related death occurred in 23 patients (19%), 9 after discontinuation of antibiotic treatment. A Cox regression analysis demonstrated non-Salmonella–positive culture as predictors for late infection–related death. Conclusions— Endovascular treatment of MAA is feasible and for most patients a durable treatment option. Late infections do occur, are often lethal, and warrant long-term antibiotic treatment and follow-up. Patients with non-Salmonella–positive blood cultures were more likely to die from late infection.

Abstract The acceleration of DNA sequencing in patients and population samples has resulted in unprecedented catalogues of human genetic variation, but the interpretation of rare genetic variants discovered using such technologies remains extremely challenging. A striking example of this challenge is the existence of disruptive variants in dosage-sensitive disease genes, even in apparently healthy individuals. Through manual curation of putative loss of function (pLoF) variants in haploinsufficient disease genes in the Genome Aggregation Database (gnomAD)( 1 ), we show that one explanation for this paradox involves alternative mRNA splicing, which allows exons of a gene to be expressed at varying levels across cell types. Currently, no existing annotation tool systematically incorporates this exon expression information into variant interpretation. Here, we develop a transcript-level annotation metric, the proportion expressed across transcripts (pext), which summarizes isoform quantifications for variants. We calculate this metric using 11,706 tissue samples from the Genotype Tissue Expression project( 2 ) (GTEx) and show that it clearly differentiates between weakly and highly evolutionarily conserved exons, a proxy for functional importance. We demonstrate that expression-based annotation selectively filters 22.8% of falsely annotated pLoF variants found in haploinsufficient disease genes in gnomAD, while removing less than 4% of high-confidence pathogenic variants in the same genes. Finally, we apply our expression filter to the analysis of de novo variants in patients with autism spectrum disorder (ASD) and developmental disorders and intellectual disability (DD/ID) to show that pLoF variants in weakly expressed regions have effect sizes similar to those of synonymous variants, while pLoF variants in highly expressed exons are most strongly enriched among cases versus controls. Our annotation is fast, flexible, and generalizable, making it possible for any variant file to be annotated with any isoform expression dataset, and will be valuable for rare disease diagnosis, rare variant burden analyses in complex disorders, and curation and prioritization of variants in recall-by-genotype studies.

Abstract Upstream open reading frames (uORFs) are important tissue-specific cis -regulators of protein translation. Although isolated case reports have shown that variants that create or disrupt uORFs can cause disease, genetic sequencing approaches typically focus on protein-coding regions and ignore these variants. Here, we describe a systematic genome-wide study of variants that create and disrupt human uORFs, and explore their role in human disease using 15,708 whole genome sequences collected by the Genome Aggregation Database (gnomAD) project. We show that 14,897 variants that create new start codons upstream of the canonical coding sequence (CDS), and 2,406 variants disrupting the stop site of existing uORFs, are under strong negative selection. Furthermore, variants creating uORFs that overlap the CDS show signals of selection equivalent to coding loss-of-function variants, and uORF-perturbing variants are under strong selection when arising upstream of known disease genes and genes intolerant to loss-of-function variants. Finally, we identify specific genes where perturbation of uORFs is likely to represent an important disease mechanism, and report a novel uORF frameshift variant upstream of NF2 in families with neurofibromatosis. Our results highlight uORF-perturbing variants as an important and under-recognised functional class that can contribute to penetrant human disease, and demonstrate the power of large-scale population sequencing data to study the deleteriousness of specific classes of non-coding variants.

Analyzing 5770 all-cause cirrhosis cases and 572,850 controls from seven cohorts, we identify a missense variant in the Mitochondrial Amidoxime Reducing Component 1 gene ( MARC1 p.A165T) that associates with protection from all-cause cirrhosis (OR 0.88, p=2.1*10 −8 ). This same variant also associates with lower levels of hepatic fat on computed tomographic imaging and lower odds of physician-diagnosed fatty liver as well as lower blood levels of alanine transaminase (−0.012 SD, 1.4*10 −8 ), alkaline phosphatase (−0.019 SD, 6.6*10 −9 ), total cholesterol (−0.037 SD, p=1*10 −18 ) and LDL cholesterol (−0.035 SD, p=7.3*10 −16 ). Carriers of rare protein-truncating variants in MARC1 had lower liver enzyme levels, cholesterol levels, and reduced odds of liver disease (OR 0.19, p= 0.04) suggesting that deficiency of the MARC1 enzyme protects against cirrhosis.

Abstract Large-scale gene sequencing studies for complex traits have the potential to identify causal genes with therapeutic implications. We performed gene-based association testing of blood lipid levels with rare (minor allele frequency<1%) predicted damaging coding variation using sequence data from >170,000 individuals from multiple ancestries: 97,493 European, 30,025 South Asian, 16,507 African, 16,440 Hispanic/Latino, 10,420 East Asian, and 1,182 Samoan. We identified 35 genes associated with circulating lipid levels. Ten of these: ALB , SRSF2 , JAK2, CREB3L3 , TMEM136 , VARS , NR1H3 , PLA2G12A , PPARG and STAB1 have not been implicated for lipid levels using rare coding variation in population-based samples. We prioritize 32 genes identified in array-based genome-wide association study (GWAS) loci based on gene-based associations, of which three: EVI5, SH2B3 , and PLIN1 , had no prior evidence of rare coding variant associations. Most of the associated genes showed evidence of association in multiple ancestries. Also, we observed an enrichment of gene-based associations for low-density lipoprotein cholesterol drug target genes, and for genes closest to GWAS index single nucleotide polymorphisms (SNP). Our results demonstrate that gene-based associations can be beneficial for drug target development and provide evidence that the gene closest to the array-based GWAS index SNP is often the functional gene for blood lipid levels.