We conducted a genome-wide association study for type 2 diabetes (T2D) in Icelandic cases and controls, and we found that a previously described variant in the transcription factor 7-like 2 gene (TCF7L2) gene conferred the most significant risk. In addition to confirming two recently identified risk variants1, we identified a variant in the CDKAL1 gene that was associated with T2D in individuals of European ancestry (allele-specific odds ratio (OR) = 1.20 (95% confidence interval, 1.13–1.27), P = 7.7 × 10−9) and individuals from Hong Kong of Han Chinese ancestry (OR = 1.25 (1.11–1.40), P = 0.00018). The genotype OR of this variant suggested that the effect was substantially stronger in homozygous carriers than in heterozygous carriers. The ORs for homozygotes were 1.50 (1.31–1.72) and 1.55 (1.23–1.95) in the European and Hong Kong groups, respectively. The insulin response for homozygotes was approximately 20% lower than for heterozygotes or noncarriers, suggesting that this variant confers risk of T2D through reduced insulin secretion.

Given the importance of Africa to studies of human origins and disease susceptibility, detailed characterization of African genetic diversity is needed. The African Genome Variation Project provides a resource with which to design, implement and interpret genomic studies in sub-Saharan Africa and worldwide. The African Genome Variation Project represents dense genotypes from 1,481 individuals and whole-genome sequences from 320 individuals across sub-Saharan Africa. Using this resource, we find novel evidence of complex, regionally distinct hunter-gatherer and Eurasian admixture across sub-Saharan Africa. We identify new loci under selection, including loci related to malaria susceptibility and hypertension. We show that modern imputation panels (sets of reference genotypes from which unobserved or missing genotypes in study sets can be inferred) can identify association signals at highly differentiated loci across populations in sub-Saharan Africa. Using whole-genome sequencing, we demonstrate further improvements in imputation accuracy, strengthening the case for large-scale sequencing efforts of diverse African haplotypes. Finally, we present an efficient genotype array design capturing common genetic variation in Africa. The African Genome Variation Project contains the whole-genome sequences of 320 individuals and dense genotypes on 1,481 individuals from sub-Saharan Africa; it enables the design and interpretation of genomic studies, with implications for finding disease loci and clues to human origins. The African Genome Variation Project (AGVP) is collecting data on the structure of African genomes to provide a central resource for genetic disease studies in Africa. It currently represents dense genotypes from 1,481 individuals and whole-genome sequences from 320 individuals across sub-Saharan Africa. Using these data, Manjinder Sandhu and colleagues identify new loci under selection, including those associated with malaria and hypertension. They show that modern imputation panels can identify association signals at highly differentiated loci across population groups. They demonstrate the utility of whole-genome sequences in further improving the imputation accuracy. In addition, they describe the first efficient genotype array design capturing common genetic variation in Africa.

The evidence for the existence of genetic susceptibility variants for the common form of hypertension (“essential hypertension”) remains weak and inconsistent. We sought genetic variants underlying blood pressure (BP) by conducting a genome-wide association study (GWAS) among African Americans, a population group in the United States that is disproportionately affected by hypertension and associated complications, including stroke and kidney diseases. Using a dense panel of over 800,000 SNPs in a discovery sample of 1,017 African Americans from the Washington, D.C., metropolitan region, we identified multiple SNPs reaching genome-wide significance for systolic BP in or near the genes: PMS1, SLC24A4, YWHA7, IPO7, and CACANA1H. Two of these genes, SLC24A4 (a sodium/potassium/calcium exchanger) and CACNA1H (a voltage-dependent calcium channel), are potential candidate genes for BP regulation and the latter is a drug target for a class of calcium channel blockers. No variant reached genome wide significance for association with diastolic BP (top scoring SNP rs1867226, p = 5.8×10−7) or with hypertension as a binary trait (top scoring SNP rs9791170, p = 5.1×10−7). We replicated some of the significant SNPs in a sample of West Africans. Pathway analysis revealed that genes harboring top-scoring variants cluster in pathways and networks of biologic relevance to hypertension and BP regulation. This is the first GWAS for hypertension and BP in an African American population. The findings suggests that, in addition to or in lieu of relying solely on replicated variants of moderate-to-large effect reaching genome-wide significance, pathway and network approaches may be useful in identifying and prioritizing candidate genes/loci for further experiments.

Systemic sclerosis (SSc) is a clinically heterogeneous autoimmune disease characterized by mutually exclusive autoantibodies directed against distinct nuclear antigens. We examined HLA associations in SSc and its autoantibody subsets in a large, newly recruited African American (AA) cohort and among European Americans (EA). In the AA population, the African ancestry-predominant HLA-DRB1*08:04 and HLA-DRB1*11:02 alleles were associated with overall SSc risk, and the HLA-DRB1*08:04 allele was strongly associated with the severe antifibrillarin (AFA) antibody subset of SSc (odds ratio = 7.4). These African ancestry-predominant alleles may help explain the increased frequency and severity of SSc among the AA population. In the EA population, the HLA-DPB1*13:01 and HLA-DRB1*07:01 alleles were more strongly associated with antitopoisomerase (ATA) and anticentromere antibody-positive subsets of SSc, respectively, than with overall SSc risk, emphasizing the importance of HLA in defining autoantibody subtypes. The association of the HLA-DPB1*13:01 allele with the ATA+ subset of SSc in both AA and EA patients demonstrated a transancestry effect. A direct correlation between SSc prevalence and HLA-DPB1*13:01 allele frequency in multiple populations was observed (r = 0.98, P = 3 × 10-6). Conditional analysis in the autoantibody subsets of SSc revealed several associated amino acid residues, mostly in the peptide-binding groove of the class II HLA molecules. Using HLA α/β allelic heterodimers, we bioinformatically predicted immunodominant peptides of topoisomerase 1, fibrillarin, and centromere protein A and discovered that they are homologous to viral protein sequences from the Mimiviridae and Phycodnaviridae families. Taken together, these data suggest a possible link between HLA alleles, autoantibodies, and environmental triggers in the pathogenesis of SSc.

Whole-exome sequencing (WES) studies in systemic sclerosis (SSc) patients of European American (EA) ancestry have identified variants in the ATP8B4 gene and enrichment of variants in genes in the extracellular matrix (ECM)-related pathway that increase SSc susceptibility. This study was undertaken to evaluate the association of the ATP8B4 gene and the ECM-related pathway with SSc in a cohort of African American (AA) patients.SSc patients of AA ancestry were enrolled from 23 academic centers across the US under the Genome Research in African American Scleroderma Patients consortium. Unrelated AA individuals without serologic evidence of autoimmunity who were enrolled in the Howard University Family Study were used as unaffected controls. Functional variants in genes reported in the 2 WES studies in EA patients with SSc were selected for gene association testing using the optimized sequence kernel association test (SKAT-O) and pathway analysis by Ingenuity Pathway Analysis in 379 patients and 411 controls.Principal components analysis demonstrated that the patients and controls had similar ancestral backgrounds, with roughly equal proportions of mean European admixture. Using SKAT-O, we examined the association of individual genes that were previously reported in EA patients and none remained significant, including ATP8B4 (P = 0.98). However, we confirmed the previously reported association of the ECM-related pathway with enrichment of variants within the COL13A1, COL18A1, COL22A1, COL4A3, COL4A4, COL5A2, PROK1, and SERPINE1 genes (corrected P = 1.95 × 10-4 ).In the largest genetic study in AA patients with SSc to date, our findings corroborate the role of functional variants that aggregate in a fibrotic pathway and increase SSc susceptibility.

Abstract There is growing support for the use of genetic risk scores (GRS) in routine clinical settings. Due to the limited diversity of current genomic discovery samples, there are concerns that the predictive power of GRS will be limited in non-European ancestry populations. Here, we evaluated the predictive utility of GRS for 12 cardiometabolic traits in sub-Saharan Africans (AF; n =5200), African Americans (AA; n =9139), and European Americans (EA; n =9594). GRS were constructed as weighted sums of the number of risk alleles. Predictive utility was assessed using the additional phenotypic variance explained and increase in discriminatory ability over traditional risk factors (age, sex and BMI), with adjustment for ancestry-derived principal components. Across all traits, GRS showed upto a 5-fold and 20-fold greater predictive utility in EA relative to AA and AF, respectively. Predictive utility was most consistent for lipid traits, with percent increase in explained variation attributable to GRS ranging from 10.6% to 127.1% among EA, 26.6% to 65.8% among AA, and 2.4% to 37.5% among AF. These differences were recapitulated in the discriminatory power, whereby the predictive utility of GRS was 4-fold greater in EA relative to AA and up to 44-fold greater in EA relative to AF. Obesity and blood pressure traits showed a similar pattern of greater predictive utility among EA. This work demonstrates the poorer performance of GRS in AF and highlights the need to improve representation of multiethnic populations in genomic studies to ensure equitable clinical translation of GRS. Key Messages Genetic Risk Score (GRS) prediction is markedly poorer in sub-Saharan Africans compared with African Americans and European Americans To ensure equitable clinical translation of GRS, there is need need to improve representation of multiethnic populations in genomic studies

Abstract A major challenge of genome-wide association studies (GWAS) is to translate phenotypic associations into biological insights. Here, we integrate a large GWAS on blood lipids involving 1.6 million individuals from five ancestries with a wide array of functional genomic datasets to discover regulatory mechanisms underlying lipid associations. We first prioritize lipid-associated genes with expression quantitative trait locus (eQTL) colocalizations, and then add chromatin interaction data to narrow the search for functional genes. Polygenic enrichment analysis across 697 annotations from a host of tissues and cell types confirms the central role of the liver in lipid levels, and highlights the selective enrichment of adipose-specific chromatin marks in high-density lipoprotein cholesterol and triglycerides. Overlapping transcription factor (TF) binding sites with lipid-associated loci identifies TFs relevant in lipid biology. In addition, we present an integrative framework to prioritize causal variants at GWAS loci, producing a comprehensive list of candidate causal genes and variants with multiple layers of functional evidence. Two prioritized genes, CREBRF and RRBP1 , show convergent evidence across functional datasets supporting their roles in lipid biology.

Genome-wide association studies have been useful in identifying common genetic variants related to a variety of complex traits and diseases; however, they are often limited in their ability to inform about underlying biology. Whilst bioinformatics analyses and studies of cells, animal models and applied genetic epidemiology have provided some understanding of genetic associations or causal pathways, there is a need for new genetic studies that elucidate causal relationships in a cost-effective, precise and statistically efficient fashion. We discuss the motivation for and the characteristics of the Recall-by-Genotype (RbG) study design, an innovative approach that enables genotype-directed deep-phenotyping and improvement in drawing causal inferences. Specifically, we present two simple RbG designs — using a single variant and multiple variants (RbGsv and RbGmv, respectively) — and discuss the inferential properties, analytical approaches and applications of both to understanding causal relationships. We consider the efficiency of the RbG approach, the likely value of RbG studies for the causal investigation of disease aetiology and the practicalities of incorporating genotypic data into population studies. Finally, we provide a catalogue of the UK-based resources for such studies, an online tool to aid the design of new RbG studies and discuss future developments of this approach.

Asthma has striking disparities across ancestral groups, but the molecular underpinning of these differences is poorly understood and minimally studied. A goal of the Consortium on Asthma among African-ancestry Populations in the Americas (CAAPA) is to understand multi-omic signatures of asthma focusing on populations of African ancestry. RNASeq and DNA methylation data are generated from nasal epithelium including cases (current asthma, N = 253) and controls (never-asthma, N = 283) from 7 different geographic sites to identify differentially expressed genes (DEGs) and gene networks. We identify 389 DEGs; the top DEG, FN1, was downregulated in cases (q = 3.26 × 10