Nilesh Samani and colleagues report a meta-analysis of genome-wide association studies for mean leukocyte telomere length in 37,684 individuals, with replication of selected variants in an additional 10,739 individuals. They identify seven loci associated with mean telomere length, including two that have been associated with several cancers, and also find that alleles associated with shorter telomere length were associated with a higher risk of coronary artery disease. Interindividual variation in mean leukocyte telomere length (LTL) is associated with cancer and several age-associated diseases. We report here a genome-wide meta-analysis of 37,684 individuals with replication of selected variants in an additional 10,739 individuals. We identified seven loci, including five new loci, associated with mean LTL (P < 5 × 10−8). Five of the loci contain candidate genes (TERC, TERT, NAF1, OBFC1 and RTEL1) that are known to be involved in telomere biology. Lead SNPs at two loci (TERC and TERT) associate with several cancers and other diseases, including idiopathic pulmonary fibrosis. Moreover, a genetic risk score analysis combining lead variants at all 7 loci in 22,233 coronary artery disease cases and 64,762 controls showed an association of the alleles associated with shorter LTL with increased risk of coronary artery disease (21% (95% confidence interval, 5–35%) per standard deviation in LTL, P = 0.014). Our findings support a causal role of telomere-length variation in some age-related diseases.

To characterize type 2 diabetes (T2D)-associated variation across the allele frequency spectrum, we conducted a meta-analysis of genome-wide association data from 26,676 T2D case and 132,532 control subjects of European ancestry after imputation using the 1000 Genomes multiethnic reference panel. Promising association signals were followed up in additional data sets (of 14,545 or 7,397 T2D case and 38,994 or 71,604 control subjects). We identified 13 novel T2D-associated loci (P < 5 × 10-8), including variants near the GLP2R, GIP, and HLA-DQA1 genes. Our analysis brought the total number of independent T2D associations to 128 distinct signals at 113 loci. Despite substantially increased sample size and more complete coverage of low-frequency variation, all novel associations were driven by common single nucleotide variants. Credible sets of potentially causal variants were generally larger than those based on imputation with earlier reference panels, consistent with resolution of causal signals to common risk haplotypes. Stratification of T2D-associated loci based on T2D-related quantitative trait associations revealed tissue-specific enrichment of regulatory annotations in pancreatic islet enhancers for loci influencing insulin secretion and in adipocytes, monocytes, and hepatocytes for insulin action-associated loci. These findings highlight the predominant role played by common variants of modest effect and the diversity of biological mechanisms influencing T2D pathophysiology.

Paul de Bakker, Cisca Wijmenga and colleagues report on The Genome of the Netherlands Project, including whole-genome sequencing of 769 individuals of Dutch ancestry from 250 parent-offspring families and construction of a phased haplotype map. Their intermediate-coverage population sequencing data set provides a complementary resource to other publicly available data sets, including the 1000 Genomes Project. Whole-genome sequencing enables complete characterization of genetic variation, but geographic clustering of rare alleles demands many diverse populations be studied. Here we describe the Genome of the Netherlands (GoNL) Project, in which we sequenced the whole genomes of 250 Dutch parent-offspring families and constructed a haplotype map of 20.4 million single-nucleotide variants and 1.2 million insertions and deletions. The intermediate coverage (∼13×) and trio design enabled extensive characterization of structural variation, including midsize events (30–500 bp) previously poorly catalogued and de novo mutations. We demonstrate that the quality of the haplotypes boosts imputation accuracy in independent samples, especially for lower frequency alleles. Population genetic analyses demonstrate fine-scale structure across the country and support multiple ancient migrations, consistent with historical changes in sea level and flooding. The GoNL Project illustrates how single-population whole-genome sequencing can provide detailed characterization of genetic variation and may guide the design of future population studies.

Kyle Gaulton, Mark McCarthy, Andrew Morris and colleagues report fine mapping and genomic annotation of 39 established type 2 diabetes susceptibility loci. They find that the set of potential causal variants is enriched for overlap with FOXA2 binding sites in human islet and liver cells, and they show that a likely causal variant near MTNR1B increases FOXA2-bound enhancer activity, providing a molecular mechanism to explain the effect of this locus on disease risk. We performed fine mapping of 39 established type 2 diabetes (T2D) loci in 27,206 cases and 57,574 controls of European ancestry. We identified 49 distinct association signals at these loci, including five mapping in or near KCNQ1. 'Credible sets' of the variants most likely to drive each distinct signal mapped predominantly to noncoding sequence, implying that association with T2D is mediated through gene regulation. Credible set variants were enriched for overlap with FOXA2 chromatin immunoprecipitation binding sites in human islet and liver cells, including at MTNR1B, where fine mapping implicated rs10830963 as driving T2D association. We confirmed that the T2D risk allele for this SNP increases FOXA2-bound enhancer activity in islet- and liver-derived cells. We observed allele-specific differences in NEUROD1 binding in islet-derived cells, consistent with evidence that the T2D risk allele increases islet MTNR1B expression. Our study demonstrates how integration of genetic and genomic information can define molecular mechanisms through which variants underlying association signals exert their effects on disease.

Samuli Ripatti and colleagues report the results of a genome-wide association study for circulating lipid levels based on 1000 Genomes Project imputation. Their results implicate several new loci, refine the association signals at many established loci and highlight the impact of low-frequency variants on lipid traits. Using a genome-wide screen of 9.6 million genetic variants achieved through 1000 Genomes Project imputation in 62,166 samples, we identify association to lipid traits in 93 loci, including 79 previously identified loci with new lead SNPs and 10 new loci, 15 loci with a low-frequency lead SNP and 10 loci with a missense lead SNP, and 2 loci with an accumulation of rare variants. In six loci, SNPs with established function in lipid genetics (CELSR2, GCKR, LIPC and APOE) or candidate missense mutations with predicted damaging function (CD300LG and TM6SF2) explained the locus associations. The low-frequency variants increased the proportion of variance explained, particularly for low-density lipoprotein cholesterol and total cholesterol. Altogether, our results highlight the impact of low-frequency variants in complex traits and show that imputation offers a cost-effective alternative to resequencing.

Within the Netherlands a national network of biobanks has been established (Biobanking and Biomolecular Research Infrastructure-Netherlands (BBMRI-NL)) as a national node of the European BBMRI. One of the aims of BBMRI-NL is to enrich biobanks with different types of molecular and phenotype data. Here, we describe the Genome of the Netherlands (GoNL), one of the projects within BBMRI-NL. GoNL is a whole-genome-sequencing project in a representative sample consisting of 250 trio-families from all provinces in the Netherlands, which aims to characterize DNA sequence variation in the Dutch population. The parent–offspring trios include adult individuals ranging in age from 19 to 87 years (mean=53 years; SD=16 years) from birth cohorts 1910–1994. Sequencing was done on blood-derived DNA from uncultured cells and accomplished coverage was 14–15x. The family-based design represents a unique resource to assess the frequency of regional variants, accurately reconstruct haplotypes by family-based phasing, characterize short indels and complex structural variants, and establish the rate of de novo mutational events. GoNL will also serve as a reference panel for imputation in the available genome-wide association studies in Dutch and other cohorts to refine association signals and uncover population-specific variants. GoNL will create a catalog of human genetic variation in this sample that is uniquely characterized with respect to micro-geographic location and a wide range of phenotypes. The resource will be made available to the research and medical community to guide the interpretation of sequencing projects. The present paper summarizes the global characteristics of the project.

OBJECTIVES: To conduct a genome-wide association study (GWAS) meta-analysis of chronic back pain (CBP). METHODS: Adults of European ancestry were included from 16 cohorts in Europe and North America. CBP cases were defined as those reporting back pain present for >3-6 months; non-cases were included as comparisons ('controls'). Each cohort conducted genotyping using commercially available arrays followed by imputation. GWAS used logistic regression models with additive genetic effects, adjusting for age, sex, study-specific covariates, and population substructure. The threshold for genome-wide significance in the fixed-effect inverse-variance weighted meta-analysis was p<5x10-8. Suggestive (p<5x10-7) and genome-wide significant (p<5x10-8) variants were carried forward for replication or further investigation in an independent sample. RESULTS: The discovery sample was comprised of 158,025 individuals, including 29,531 CBP cases. A genome-wide significant association was found for the intronic variant rs12310519 in SOX5 (OR 1.08, p=7.2x10-10). This was subsequently replicated in an independent sample of 283,752 subjects, including 50,915 cases (OR 1.06, p=5.3x10-11), and exceeded genome-wide significance in joint meta-analysis (OR=1.07, p=4.5x10-19). We found suggestive associations at three other loci in the discovery sample, two of which exceeded genome-wide significance in joint meta-analysis: an intergenic variant, rs7833174, located between CCDC26 and GSDMC (OR 1.05, p=4.4x10-13), and an intronic variant, rs4384683, in DCC (OR 0.97, p=2.4x10-10). DISCUSSION: In this first reported meta-analysis of GWAS for CBP, we identified and replicated a genetic locus associated with CBP (SOX5). We also identified 2 other loci that reached genome-wide significance in a 2-stage joint meta-analysis (CCDC26/GSDMC and DCC).

Chronic musculoskeletal pain has a negative impact on all aspects of human life. Genetic studies of pain are complicated by the high complexity and heterogeneity of pain phenotypes. In this research, we aimed to reduce phenotype heterogeneity and reveal genes and pathways shared by chronic musculoskeletal pain at four locations: back, neck/shoulder, hip, and knee. Our study was based on the results of genome-wide association studies performed using UK Biobank data with a total sample size of 456,000 individuals. We applied principal component analysis based on the matrix of genetic covariances between the studied pain traits and constructed four genetically independent phenotypes (GIPs). The leading GIP (GIP1) explains the largest proportion of the genetic variance of and covariance between the analyzed phenotypes (78.4%), and the later GIPs (GIP2-4) explain progressively less. We identified and replicated five loci associated with GIP1 and one locus associated with GIP2. The genes decisively prioritized for the GIP1-associated loci were SLC39A8, ECM1, and FOXP2. For the remaining two GIP1-associated loci, we proposed several candidates (AMIGO3, BSN, RBM6, FAM212A, RNF123, UBA7 and MIR7114, NSMF, NOXA1, GRIN1), but were unable to prioritize any of them convincingly. The most likely causal gene in the locus associated with GIP2 was GDF5. For GIP1, gene set/tissue/cell type enrichment analyses identified multiple terms related to the nervous system. Genetic correlations analysis revealed a genetic overlap between GIP1 and osteoarthritis as well as a set of anthropometric (such as overweight and waist circumference), sociodemographic (such as age of first birth and college completion) and psychiatric/personality (such as depressive symptoms and neuroticism) traits. We suggest that GIP1 represents a biopsychological component of chronic musculoskeletal pain, related to physiological and psychological aspects and likely reflecting pain perception and processing.

Back pain (BP) is a common condition of major social importance and poorly understood pathogenesis. Combining data from the UK Biobank and CHARGE consortium cohorts allowed us to perform a very large GWAS (total N = 509,070) and examine the genetic correlation and pleiotropy between BP and its clinical and psychosocial risk factors. We identified and replicated three BP associated loci, including one novel region implicating SPOCK2/CHST3 genes. We provide evidence for pleiotropic effects of genetic factors underlying BP, height, and intervertebral disc problems. We also identified independent genetic correlations between BP and depression symptoms, neuroticism, sleep disturbance, overweight, and smoking. A significant enrichment for genes involved in central nervous system and skeletal tissue development was observed. The study of pleiotropy and genetic correlations, supported by the pathway analysis, suggests at least two strong molecular axes of BP genesis, one related to structural/anatomic factors such as intervertebral disk problems and anthropometrics; and another related to the psychological component of pain perception and pain processing. These findings corroborate with the current biopsychosocial model as a paradigm for BP. Overall, the results demonstrate BP to have an extremely complex genetic architecture that overlaps with the genetic predisposition to its biopsychosocial risk factors. The work sheds light on pathways of relevance in the prevention and management of LBP.