Various species of the intestinal microbiota have been associated with the development of colorectal cancer1,2, but it has not been demonstrated that bacteria have a direct role in the occurrence of oncogenic mutations. Escherichia coli can carry the pathogenicity island pks, which encodes a set of enzymes that synthesize colibactin3. This compound is believed to alkylate DNA on adenine residues4,5 and induces double-strand breaks in cultured cells3. Here we expose human intestinal organoids to genotoxic pks+ E. coli by repeated luminal injection over five months. Whole-genome sequencing of clonal organoids before and after this exposure revealed a distinct mutational signature that was absent from organoids injected with isogenic pks-mutant bacteria. The same mutational signature was detected in a subset of 5,876 human cancer genomes from two independent cohorts, predominantly in colorectal cancer. Our study describes a distinct mutational signature in colorectal cancer and implies that the underlying mutational process results directly from past exposure to bacteria carrying the colibactin-producing pks pathogenicity island. Organoids derived from human intestinal cells that are co-cultured with bacteria carrying the genotoxic pks+ island develop a distinct mutational signature associated with colorectal cancer.

Abstract Studies attempting to functionally interpret complex-disease susceptibility loci by GWAS and eQTL integration have predominantly employed microarrays to quantify gene-expression. RNA-Seq has the potential to discover a more comprehensive set of eQTLs and illuminate the underlying molecular consequence. We examine the functional outcome of 39 variants associated with Systemic Lupus Erythematosus (SLE) through integration of GWAS and eQTL data from the TwinsUK microarray and RNA-Seq cohort in lymphoblastoid cell lines. We use conditional analysis and a Bayesian colocalisation method to provide evidence of a shared causal-variant, then compare the ability of each quantification type to detect disease relevant eQTLs and eGenes. We discovered a greater frequency of candidate-causal eQTLs using RNA-Seq, and identified novel SLE susceptibility genes that were concealed using microarrays (e.g. NADSYN1 , SKP1 , and TCF7 ). Many of these eQTLs were found to influence the expression of several genes, suggesting risk haplotypes may harbour multiple functional effects. We pinpointed eQTLs modulating expression of four non-coding RNAs; three of which were replicated in whole-blood. Novel SLE associated splicing events were identified in the T-reg restricted transcription factor, IKZF2 , the autophagy-related gene WDFY4 , and the redox coenzyme NADSYN1 , through asQTL mapping using the Geuvadis cohort. We have significantly increased our understanding of the genetic control of gene-expression in SLE by maximising the leverage of RNA-Seq and performing integrative GWAS-eQTL analysis against gene, exon, and splice-junction quantifications. In doing so, we have identified novel SLE candidate genes and specific molecular mechanisms that will serve as the basis for targeted follow-up studies.

Abstract The omnigenic model of complex diseases stipulates that the majority of the heritability will be explained by the effects of common variation on genes in the periphery of core disease pathways. Rare variant associations, expected to explain far less of the heritability, may be enriched in core disease genes and thus will be instrumental in the understanding of complex disease pathogenesis and their potential therapeutic targets. Here, using complementary whole-exome sequencing (WES), high-density imputation, and in vitro cellular assays, we identify three candidate core genes in the pathogenesis of Systemic Lupus Erythematosus (SLE). Using extreme-phenotype sampling, we sequenced the exomes of 30 SLE parent-affected-offspring trios and identified 14 genes with missense de novo mutations (DNM), none of which are within the >80 SLE susceptibility loci implicated through genome-wide association studies (GWAS). In a follow-up cohort of 10,995 individuals of matched European ancestry, we imputed genotype data to the density of the combined UK10K-1000 genomes Phase III reference panel across the 14 candidate genes. We identify a burden of rare variants across PRKCD associated with SLE risk ( P =0.0028), and across DNMT3A associated with two severe disease prognosis sub-phenotypes ( P =0.0005 and P =0.0033). Both genes are functional candidates and significantly constrained against missense mutations in gene-level analyses, along with C1QTNF4 . We further characterise the TNF-dependent functions of candidate gene C1QTNF4 on NF-κB activation and apoptosis, which are inhibited by the p.His198Gln DNM. Our results support extreme-phenotype sampling and DNM gene discovery to aid the search for core disease genes implicated through rare variation. Significance Statement Rare variants, present in <1% in population, are expected to explain little of the heritability of complex diseases, such as Systemic Lupus Erythematosus (SLE), yet are likely to identify core genes crucial to disease mechanisms. Their rarity, however, limits the power to show their statistical association with disease. Through sequencing the exomes of SLE patients and their parents, we identified non-inherited de novo mutations in 14 genes and hypothesised that these are prime candidates for harbouring additional disease-associated rare variants. We demonstrate that two of these genes also carry a significant excess of rare variants in an independent, large cohort of SLE patients. Our findings will influence future study designs in the search for the ‘missing heritability’ of complex diseases.

Abstract Alpha-tubulin 4A encoding gene (TUBA4A) has been associated with familial amyotrophic lateral sclerosis (fALS) and fronto-temporal dementia (FTD), based on identification of likely pathogenic variants in patients from distinct ALS and FTD cohorts. By screening a multicentric French cohort of 448 unrelated probands presenting with cerebellar ataxia, we identified ultra-rare TUBA4A missense variants, all being absent from public databases and predicted pathogenic by multiple in-silico tools. In addition, gene burden analyses in the 100,000 genomes project (100KGP) showed enrichment of TUBA4A rare variants in the inherited ataxia group compared to controls (OR: 57.0847 [10.2- 576.7]; p = 4.02 x10-07). Altogether, we report 12 patients presenting with spasticity and/or cerebellar ataxia and harboring a predicted pathogenic TUBA4A missense mutation, including 5 confirmed de novo cases and a mutation previously reported in a large family presenting with spastic ataxia. Cultured fibroblasts from 3 patients harboring distinct TUBA4A missense showed significant alterations in microtubule organisation and dynamics, providing insight of TUBA4A variants pathogenicity. Our data confirm the identification of a hereditary spastic ataxia disease gene with variable age of onset, expanding the clinical spectrum of TUBA4A associated phenotypes.

Abstract Objective Using three European and two Chinese genome-wide association studies (GWAS), we investigated the performance of genetic risk scores (GRS) for predicting the susceptibility and severity of Systemic lupus erythematosus (SLE), using renal disease as a proxy for severity. Methods We used four GWASs to test the performance of GRS both cross validating within the European population and between European and Chinese populations. The performance of GRS in SLE risk prediction was evaluated by Receiver Operating Characteristic (ROC) curves. We then analyzed the polygenic nature of SLE statistically. We also partitioned patients according to their age-of-onset and evaluated the predictability of GRS in disease severity in each age group. Results We found consistently that the best GRS in the prediction of SLE used SNPs associated at the level of P <1e-05 in all GWAS datasets and that SNPs with P -values above 0.2 were inflated for SLE true positive signals. The GRS results in an area under the ROC curve ranging between 0.64 and 0.72, within European and between the European and Chinese populations. We further showed a significant positive correlation between a GRS and renal disease in two independent European GWAS ( P cohort1 =2.44e-08; P cohort2 =0.00205) and a significant negative correlation with age of SLE onset ( P cohort1 =1.76e-12; P cohort2 =0.00384). We found that the GRS performed better in prediction of renal disease in the ‘later onset’ compared to the ‘earlier onset’ group. Conclusion The GRS predicts SLE in both European and Chinese populations and correlates with poorer prognostic factors: young age of onset and lupus nephritis.

Genome-wide association studies have identified hundreds of risk loci for autoimmune disease, yet only a minority (~25%) share genetic effects with changes to gene expression (eQTLs) in immune cells. RNA-Seq based quantification at whole-gene resolution, where abundance is estimated by culminating expression of all transcripts or exons of the same gene, is likely to account for this observed lack of colocalisation as subtle isoform switches and expression variation in independent exons can be concealed. We performed integrative cis-eQTL analysis using association statistics from twenty autoimmune diseases (560 independent loci) and RNA-Seq data from 373 individuals of the Geuvadis cohort profiled at gene-, isoform-, exon-, junction-, and intron-level resolution in lymphoblastoid cell lines. After stringently testing for a shared causal variant using both the Joint Likelihood Mapping and Regulatory Trait Concordance frameworks, we found that gene-level quantification significantly underestimated the number of causal cis-eQTLs. Only 5.0-5.3% of loci were found to share a causal cis-eQTL at gene-level compared to 12.9-18.4% at exon-level and 9.6-10.5% at junction-level. More than a fifth of autoimmune loci shared an underlying causal variant in a single cell type by combining all five quantification types; a marked increase over current estimates of steady-state causal cis-eQTLs. As an example, we dissected in detail the genetic associations of systemic lupus erythematosus and functionally annotated the candidate genes. Many of the known and novel genes were concealed at gene-level (e.g. BANK1, UBE2L3, IKZF2, TYK2, LYST). By leveraging RNA-Seq, we were able to isolate the specific transcripts, exons, junctions, and introns modulated by the cis-eQTL - which supports the targeted design of follow-up functional studies involving alternative splicing. Causal cis-eQTLs detected at different quantification types were also found to localise to discrete epigenetic annotations. We provide our findings from all twenty autoimmune diseases as a web resource.