A genome-wide association (GWA) study of more than 180,000 individuals has identified hundreds of genetic variants in at least 180 loci associated with adult human height. The loci are not clustered randomly but are enriched for genes involved in growth-related processes that influence adult height. This demonstrates that GWA studies of common human traits, and therefore of many diseases, can identify large numbers of loci that implicate potential causal genes. This very large genome-wide association study identifies hundreds of new genetic variants influencing adult height in at least 180 loci enriched for genes involved in skeletal growth defects. The results show that the likely causal gene is often located near the most strongly associated variant, that many loci have multiple independently associated variants and that associated variants are enriched for likely functional effects on genes. Most common human traits and diseases have a polygenic pattern of inheritance: DNA sequence variants at many genetic loci influence the phenotype. Genome-wide association (GWA) studies have identified more than 600 variants associated with human traits1, but these typically explain small fractions of phenotypic variation, raising questions about the use of further studies. Here, using 183,727 individuals, we show that hundreds of genetic variants, in at least 180 loci, influence adult height, a highly heritable and classic polygenic trait2,3. The large number of loci reveals patterns with important implications for genetic studies of common human diseases and traits. First, the 180 loci are not random, but instead are enriched for genes that are connected in biological pathways (P = 0.016) and that underlie skeletal growth defects (P < 0.001). Second, the likely causal gene is often located near the most strongly associated variant: in 13 of 21 loci containing a known skeletal growth gene, that gene was closest to the associated variant. Third, at least 19 loci have multiple independently associated variants, suggesting that allelic heterogeneity is a frequent feature of polygenic traits, that comprehensive explorations of already-discovered loci should discover additional variants and that an appreciable fraction of associated loci may have been identified. Fourth, associated variants are enriched for likely functional effects on genes, being over-represented among variants that alter amino-acid structure of proteins and expression levels of nearby genes. Our data explain approximately 10% of the phenotypic variation in height, and we estimate that unidentified common variants of similar effect sizes would increase this figure to approximately 16% of phenotypic variation (approximately 20% of heritable variation). Although additional approaches are needed to dissect the genetic architecture of polygenic human traits fully, our findings indicate that GWA studies can identify large numbers of loci that implicate biologically relevant genes and pathways.

Many common variants have been associated with hematological traits, but identification of causal genes and pathways has proven challenging. We performed a genome-wide association analysis in the UK Biobank and INTERVAL studies, testing 29.5 million genetic variants for association with 36 red cell, white cell, and platelet properties in 173,480 European-ancestry participants. This effort yielded hundreds of low frequency (<5%) and rare (<1%) variants with a strong impact on blood cell phenotypes. Our data highlight general properties of the allelic architecture of complex traits, including the proportion of the heritable component of each blood trait explained by the polygenic signal across different genome regulatory domains. Finally, through Mendelian randomization, we provide evidence of shared genetic pathways linking blood cell indices with complex pathologies, including autoimmune diseases, schizophrenia, and coronary heart disease and evidence suggesting previously reported population associations between blood cell indices and cardiovascular disease may be non-causal.

Characterizing the multifaceted contribution of genetic and epigenetic factors to disease phenotypes is a major challenge in human genetics and medicine. We carried out high-resolution genetic, epigenetic, and transcriptomic profiling in three major human immune cell types (CD14+ monocytes, CD16+ neutrophils, and naive CD4+ T cells) from up to 197 individuals. We assess, quantitatively, the relative contribution of cis-genetic and epigenetic factors to transcription and evaluate their impact as potential sources of confounding in epigenome-wide association studies. Further, we characterize highly coordinated genetic effects on gene expression, methylation, and histone variation through quantitative trait locus (QTL) mapping and allele-specific (AS) analyses. Finally, we demonstrate colocalization of molecular trait QTLs at 345 unique immune disease loci. This expansive, high-resolution atlas of multi-omics changes yields insights into cell-type-specific correlation between diverse genomic inputs, more generalizable correlations between these inputs, and defines molecular events that may underpin complex disease risk.

DNA methylation plays an essential role in the regulation of gene expression. While its presence near the transcription start site of a gene has been associated with reduced expression, the variation in methylation levels across individuals, its environmental or genetic causes, and its association with gene expression remain poorly understood. We report the joint analysis of sequence variants, gene expression and DNA methylation in primary fibroblast samples derived from a set of 62 unrelated individuals. Approximately 2% of the most variable CpG sites are mappable in cis to sequence variation, usually within 5 kb. Via eQTL analysis with microarray data combined with mapping of allelic expression regions, we obtained a set of 2,770 regions mappable in cis to sequence variation. In 9.5% of these expressed regions, an associated SNP was also a methylation QTL. Methylation and gene expression are often correlated without direct discernible involvement of sequence variation, but not always in the expected direction of negative for promoter CpGs and positive for gene-body CpGs. Population-level correlation between methylation and expression is strongest in a subset of developmentally significant genes, including all four HOX clusters. The presence and sign of this correlation are best predicted using specific chromatin marks rather than position of the CpG site with respect to the gene. Our results indicate a wide variety of relationships between gene expression, DNA methylation and sequence variation in untransformed adult human fibroblasts, with considerable involvement of chromatin features and some discernible involvement of sequence variation.

We have performed a genome-wide analysis of common genetic variation controlling differential expression of transcript isoforms in the CEU HapMap population using a comprehensive exon tiling microarray covering 17,897 genes. We detected 324 genes with significant associations between flanking SNPs and transcript levels. Of these, 39% reflected changes in whole gene expression and 55% reflected transcript isoform changes such as splicing variants (exon skipping, alternative splice site use, intron retention), differential 5′ UTR (initiation of transcription) use, and differential 3′ UTR (alternative polyadenylation) use. These results demonstrate that the regulatory effects of genetic variation in a normal human population are far more complex than previously observed. This extra layer of molecular diversity may account for natural phenotypic variation and disease susceptibility.

Common SNPs in the chromosome 17q12-q21 region alter the risk for asthma, type 1 diabetes, primary biliary cirrhosis, and Crohn disease. Previous reports by us and others have linked the disease-associated genetic variants with changes in expression of GSDMB and ORMDL3 transcripts in human lymphoblastoid cell lines (LCLs). The variants also alter regulation of other transcripts, and this domain-wide cis-regulatory effect suggests a mechanism involving long-range chromatin interactions. Here, we further dissect the disease-linked haplotype and identify putative causal DNA variants via a combination of genetic and functional analyses. First, high-throughput resequencing of the region and genotyping of potential candidate variants were performed. Next, additional mapping of allelic expression differences in Yoruba HapMap LCLs allowed us to fine-map the basis of the cis-regulatory differences to a handful of candidate functional variants. Functional assays identified allele-specific differences in nucleosome distribution, an allele-specific association with the insulator protein CTCF, as well as a weak promoter activity for rs12936231. Overall, this study shows a common disease allele linked to changes in CTCF binding and nucleosome occupancy leading to altered domain-wide cis-regulation. Finally, a strong association between asthma and cis-regulatory haplotypes was observed in three independent family-based cohorts (p = 1.78 × 10−8). This study demonstrates the requirement of multiple parallel allele-specific tools for the investigation of noncoding disease variants and functional fine-mapping of human disease-associated haplotypes. Common SNPs in the chromosome 17q12-q21 region alter the risk for asthma, type 1 diabetes, primary biliary cirrhosis, and Crohn disease. Previous reports by us and others have linked the disease-associated genetic variants with changes in expression of GSDMB and ORMDL3 transcripts in human lymphoblastoid cell lines (LCLs). The variants also alter regulation of other transcripts, and this domain-wide cis-regulatory effect suggests a mechanism involving long-range chromatin interactions. Here, we further dissect the disease-linked haplotype and identify putative causal DNA variants via a combination of genetic and functional analyses. First, high-throughput resequencing of the region and genotyping of potential candidate variants were performed. Next, additional mapping of allelic expression differences in Yoruba HapMap LCLs allowed us to fine-map the basis of the cis-regulatory differences to a handful of candidate functional variants. Functional assays identified allele-specific differences in nucleosome distribution, an allele-specific association with the insulator protein CTCF, as well as a weak promoter activity for rs12936231. Overall, this study shows a common disease allele linked to changes in CTCF binding and nucleosome occupancy leading to altered domain-wide cis-regulation. Finally, a strong association between asthma and cis-regulatory haplotypes was observed in three independent family-based cohorts (p = 1.78 × 10−8). This study demonstrates the requirement of multiple parallel allele-specific tools for the investigation of noncoding disease variants and functional fine-mapping of human disease-associated haplotypes.

SUMMARY Influenza A virus (IAV) infections are frequent every year and result in a range of disease severity. Given that transposable elements (TEs) contribute to the activation of innate immunity, we wanted to explore their potential role in this variability. Transcriptome profiling in monocyte-derived macrophages from 39 individuals following IAV infection revealed significant inter-individual variation in viral load post-infection. Using ATAC-seq we identified a set of TE families with either enhanced or reduced accessibility upon infection. Of the enhanced families, 15 showed high variability between individuals and had distinct epigenetic profiles. Motif analysis showed an association with known immune regulators in stably enriched TE families and with other factors in variable families, including KRAB-ZNFs. We also observed a strong association between basal TE transcripts and viral load post infection. Finally, we built a predictive model suggesting that TEs, and host factors regulating TEs, contribute to the variable response to infection.

Reactive changes of glial cells during neuroinflammation impact brain disorders and disease progression. Elucidating the mechanisms that control reactive gliosis may help us to understand brain pathophysiology and improve outcomes. Here, we report that adult ablation of autism spectrum disorder (ASD)-associated CHD8 in astrocytes attenuates reactive gliosis via remodeling chromatin accessibility, changing gene expression. Conditional Chd8 deletion in astrocytes, but not microglia, suppresses reactive gliosis by impeding astrocyte proliferation and morphological elaboration. Astrocyte Chd8 ablation alleviates lipopolysaccharide-induced neuroinflammation and septic-associated hypothermia in mice. Astrocytic CHD8 plays an important role in neuroinflammation by altering the chromatin landscape, regulating metabolic and lipid-associated pathways, and astrocyte-microglia crosstalk. Moreover, we show that reactive gliosis can be directly mitigated in vivo using an adeno-associated virus (AAV)-mediated Chd8 gene editing strategy. These findings uncover a role of ASD-associated CHD8 in the adult brain, which may warrant future exploration of targeting chromatin remodelers in reactive gliosis and neuroinflammation in injury and neurological diseases.

Early-life adversity (ELA), including child abuse and other forms of early-life maltreatment, is a major predictor of negative mental health outcomes. ELA is thought to increase lifetime risk of psychopathology by epigenetically regulating genomic regions that in turn adjust different brain systems. Here, focusing on the lateral amygdala, a major brain site for emotional homeostasis, we comprehensively describe molecular cross-talk across multiple epigenetic mechanisms, including 6 histone marks, DNA methylation and the transcriptome, in subjects with a history of ELA and healthy controls. We first provide evidence for previously unknown interactions among epigenetic layers in the healthy brain. Focusing on non-CG methylation, and particularly on CAC, our results further suggest that the immune system and small GTPase signaling are the most consistently impaired pathways in the amygdala of ELA individuals. Overall, the present work provides new insight into epigenetic regulation of brain plasticity as a function of early-life experience.

Background: The 17q12-21 locus is the most replicated association with asthma. However, no study had described the genetic mechanisms underlying this association considering all genes of the locus in immune cell samples isolated from asthmatic and non-asthmatic individuals. Objective: This study takes benefit of samples from naïve CD4+ T cells and eosinophils isolated from the same 200 individuals to describe specific interactions between genetic variants, gene expression and DNA methylation levels for the 17q12-21 asthma locus. Methods and Results: After isolation of naïve CD4+ T cells and eosinophils from blood samples, next generation sequencing was used to measure DNA methylation levels and gene expression counts. Genetic interactions were then evaluated considering genetic variants from imputed genotype data. In naïve CD4+ T cells but not eosinophils, 20 SNPs in the fourth and fifth haplotype blocks modulated both GSDMA expression and methylation levels, showing an opposite pattern of allele frequencies and expression counts in asthmatics compared to controls. Moreover, negative correlations have been measured between methylation levels of CpG sites located within the 1.5 kb region from the transcription start site of GSDMA and its expression counts. Conclusion: Availability of sequencing data from two key cell types isolated from asthmatic and non-asthmatic individuals allowed identifying a new gene in naïve CD4+ T cells that drives the association with the 17q12-21 locus, leading to a better understanding of the genetic mechanisms taking place in it.