Meta-analyses of genome-wide association studies (GWAS) have identified >240 loci associated with type 2 diabetes (T2D), however most loci have been identified in analyses of European-ancestry individuals. To examine T2D risk in East Asian individuals, we meta-analyzed GWAS data in 77,418 cases and 356,122 controls. In the main analysis, we identified 298 distinct association signals at 178 loci, and across T2D association models with and without consideration of body mass index and sex, we identified 56 loci newly implicated in T2D predisposition. Common variants associated with T2D in both East Asian and European populations exhibited strongly correlated effect sizes. New associations include signals in/near GDAP1 , PTF1A , SIX3, ALDH2, a microRNA cluster, and genes that affect muscle and adipose differentiation. At another locus, eQTLs at two overlapping T2D signals act through two genes, NKX6-3 and ANK1 , in different tissues. Association studies in diverse populations identify additional loci and elucidate disease genes, biology, and pathways.Type 2 diabetes (T2D) is a common metabolic disease primarily caused by insufficient insulin production and/or secretion by the pancreatic β cells and insulin resistance in peripheral tissues[1][1]. Most genetic loci associated with T2D have been identified in populations of European (EUR) ancestry, including a recent meta-analysis of genome-wide association studies (GWAS) of nearly 900,000 individuals of European ancestry that identified >240 loci influencing the risk of T2D[2][2]. Differences in allele frequency between ancestries affect the power to detect associations within a population, particularly among variants rare or monomorphic in one population but more frequent in another[3][3],[4][4]. Although smaller than studies in European populations, a recent T2D meta-analysis in almost 200,000 Japanese individuals identified 28 additional loci[4][4]. The relative contributions of different pathways to the pathophysiology of T2D may also differ between ancestry groups. For example, in East Asian (EAS) populations, T2D prevalence is greater than in European populations among people of similar body mass index (BMI) or waist circumference[5][5]. We performed the largest meta-analysis of East Asian individuals to identify new genetic associations and provide insight into T2D pathogenesis. [1]: #ref-1 [2]: #ref-2 [3]: #ref-3 [4]: #ref-4 [5]: #ref-5

Identification of coding variant associations for complex diseases offers a direct route to biological insight, but is dependent on appropriate inference concerning the causal impact of those variants on disease risk. We aggregated coding variant data for 81,412 type 2 diabetes (T2D) cases and 370,832 controls of diverse ancestry, identifying 40 distinct coding variant association signals (at 38 loci) reaching significance (p<2.2x10-7). Of these, 16 represent novel associations mapping outside known genome-wide association study (GWAS) signals. We make two important observations. First, despite a threefold increase in sample size over previous efforts, only five of the 40 signals are driven by variants with minor allele frequency <5%, and we find no evidence for low-frequency variants with allelic odds ratio >1.29. Second, we used GWAS data from 50,160 T2D cases and 465,272 controls of European ancestry to fine-map these associated coding variants in their regional context, with and without additional weighting to account for the global enrichment of complex trait association signals in coding exons. At the 37 signals for which we attempted fine-mapping, we demonstrate convincing support (posterior probability >80% under the 'annotation-weighted' model) that coding variants are causal for the association at 16 (including novel signals involving POC5 p.His36Arg, ANKH p.Arg187Gln, WSCD2 p.Thr113Ile, PLCB3 p.Ser778Leu, and PNPLA3 p.Ile148Met). However, at 13 of the 37 loci, the associated coding variants represent 'false leads' and naïve analysis could have led to an erroneous inference regarding the effector transcript mediating the signal. Accurate identification of validated targets is dependent on correct specification of the contribution of coding and non-coding mediated mechanisms at associated loci.