Abstract The functional connectivity and dynamics of resting-state networks (RSN-FC) are vital for cognitive functioning. RSN-FC is heritable and partially translates to the anatomical architecture of white matter, but the genetic component of structural connections of RSNs (RSN-SC) and their potential genetic overlap with RSN-FC remains unknown. Here we perform genome-wide association studies (N discovery =24,336; N replication =3,412) and in silico annotation on RSN-SC and RSN-FC. We identify the first genes for visual network-SC, that are involved in axon guidance and synaptic functioning and show that genetic variation in RSN-FC impacts biological processes related to brain disorders that have previously been associated with FC alterations in those same RSNs. Correlations of the genetic components of RSNs are mostly observed within the functional domain, whereas less overlap is observed within the structural domain and between the functional and structural domains. This study advances the understanding of the complex functional organization of the brain and its structural underpinnings from a genetics viewpoint.

Insomnia disorder, major depressive disorder and anxiety disorders are the most common mental health conditions, with high comorbidity and genetic overlap suggesting shared brain mechanisms. Studies on brain correlates of these disorders have not fully addressed this overlap. Aiming to distinguish shared from specific brain structural and functional properties associated with symptoms of these disorders, this study analyzed multimodal brain imaging data from over 40,000 UK Biobank participants. Functional enrichment analyses were conducted to understand the cognitive-emotional and neurotransmission implications of the identified brain regions and connections. Results showed that smaller cortical surfaces, smaller thalamic volumes, and weaker functional connectivity were linked to more severe symptoms across all symptom types. Several symptom-specific associations were revealed, most commonly in different parts of the amygdala-hippocampal-medial prefrontal circuit. These findings revealed both transdiagnostically shared and unique brain properties that could lead to more directed treatment targets for insomnia, depression, and anxiety.

Abstract Genetic pleiotropy is abundant across spatially distributed brain characteristics derived from one neuroimaging modality (e.g. structural, functional or diffusion MRI). A better understanding of pleiotropy across modalities could inform us on the integration of brain function, micro- and macrostructure. Here we show extensive genetic overlap across neuroimaging modalities at a locus and gene level in the UK Biobank (N=34,029) and ABCD Study (N=8,607). When jointly analysing phenotypes derived from structural, functional and diffusion MRI with the Multivariate Omnibus Statistical Test (MOSTest), we boost the discovery of loci and genes beyond previously identified effects for each modality individually. Cross-modality genes are involved in fundamental biological processes and predominantly expressed during prenatal brain development. We additionally boost prediction of psychiatric disorders by conditioning independent GWAS on our multimodal multivariate GWAS. These findings shed light on the shared genetic mechanisms underlying variation in brain morphology, functional connectivity, and tissue composition. Graphical abstract

Abstract Cerebellar volume is highly heritable and associated with neurodevelopmental and neurodegenerative disorders. Understanding the genetic architecture of cerebellar volume may improve our insight into these disorders. This study aims to investigate the convergence of cerebellar volume genetic associations in close detail. A genome-wide associations study for cerebellar volume was performed in a sample of 27,486 individuals from UK Biobank, resulting in 29 genome-wide significant loci and a SNP heritability of 39.82%. We pinpoint variants that have effects on amino acid sequence or cerebellar gene-expression. Additionally, 85 genome-wide significant genes were detected and tested for convergence onto biological pathways, cerebellar cell types or developmental stages. Local genetic correlations between cerebellar volume and neurodevelopmental and neurodegenerative disorders reveal shared loci with Parkinson’s disease, Alzheimer’s disease and schizophrenia. These results provide insights into the heritable mechanisms that contribute to developing a brain structure important for cognitive functioning and mental health.