Currently, there are no approved specific antiviral agents for novel coronavirus disease 2019 (COVID-19). In this study, 10 severe patients confirmed by real-time viral RNA test were enrolled prospectively. One dose of 200 mL of convalescent plasma (CP) derived from recently recovered donors with the neutralizing antibody titers above 1:640 was transfused to the patients as an addition to maximal supportive care and antiviral agents. The primary endpoint was the safety of CP transfusion. The second endpoints were the improvement of clinical symptoms and laboratory parameters within 3 d after CP transfusion. The median time from onset of illness to CP transfusion was 16.5 d. After CP transfusion, the level of neutralizing antibody increased rapidly up to 1:640 in five cases, while that of the other four cases maintained at a high level (1:640). The clinical symptoms were significantly improved along with increase of oxyhemoglobin saturation within 3 d. Several parameters tended to improve as compared to pretransfusion, including increased lymphocyte counts (0.65 × 10 9 /L vs. 0.76 × 10 9 /L) and decreased C-reactive protein (55.98 mg/L vs. 18.13 mg/L). Radiological examinations showed varying degrees of absorption of lung lesions within 7 d. The viral load was undetectable after transfusion in seven patients who had previous viremia. No severe adverse effects were observed. This study showed CP therapy was well tolerated and could potentially improve the clinical outcomes through neutralizing viremia in severe COVID-19 cases. The optimal dose and time point, as well as the clinical benefit of CP therapy, needs further investigation in larger well-controlled trials.

The genetic architecture of common traits, including the number, frequency, and effect sizes of inherited variants that contribute to individual risk, has been long debated. Genome-wide association studies have identified scores of common variants associated with type 2 diabetes, but in aggregate, these explain only a fraction of the heritability of this disease. Here, to test the hypothesis that lower-frequency variants explain much of the remainder, the GoT2D and T2D-GENES consortia performed whole-genome sequencing in 2,657 European individuals with and without diabetes, and exome sequencing in 12,940 individuals from five ancestry groups. To increase statistical power, we expanded the sample size via genotyping and imputation in a further 111,548 subjects. Variants associated with type 2 diabetes after sequencing were overwhelmingly common and most fell within regions previously identified by genome-wide association studies. Comprehensive enumeration of sequence variation is necessary to identify functional alleles that provide important clues to disease pathophysiology, but large-scale sequencing does not support the idea that lower-frequency variants have a major role in predisposition to type 2 diabetes.

An outbreak of clusters of viral pneumonia due to a novel coronavirus (2019-nCoV/SARS-CoV-2) happened in Wuhan, Hubei Province in China in December 2019. Since the outbreak, several groups reported estimated R0 of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) and generated valuable prediction for the early phase of this outbreak. After implementation of strict prevention and control measures in China, new estimation is needed. An infectious disease dynamics SEIR (Susceptible, Exposed, Infectious, and Removed) model was applied to estimate the epidemic trend in Wuhan, China under two assumptions of Rt . In the first assumption, Rt was assumed to maintain over 1. The estimated number of infections would continue to increase throughout February without any indication of dropping with Rt = 1.9, 2.6, or 3.1. The number of infections would reach 11,044, 70,258, and 227,989, respectively, by 29 February 2020. In the second assumption, Rt was assumed to gradually decrease at different phases from high level of transmission (Rt = 3.1, 2.6, and 1.9) to below 1 (Rt = 0.9 or 0.5) owing to increasingly implemented public health intervention. Several phases were divided by the dates when various levels of prevention and control measures were taken in effect in Wuhan. The estimated number of infections would reach the peak in late February, which is 58,077-84,520 or 55,869-81,393. Whether or not the peak of the number of infections would occur in February 2020 may be an important index for evaluating the sufficiency of the current measures taken in China. Regardless of the occurrence of the peak, the currently strict measures in Wuhan should be continuously implemented and necessary strict public health measures should be applied in other locations in China with high number of COVID-19 cases, in order to reduce Rt to an ideal level and control the infection.

Objective To examine the interactions between genetic predisposition and consumption of fried food in relation to body mass index (BMI) and obesity. Design Prospective cohort study. Setting Health professionals in the United States. Participants 9623 women from the Nurses’ Health Study, 6379 men from the Health Professionals Follow-up Study, and a replication cohort of 21 421 women from the Women’s Genome Health Study. Main outcome measure Repeated measurement of BMI over follow-up. Results There was an interaction between fried food consumption and a genetic risk score based on 32 BMI-associated variants on BMI in both the Nurses’ Health Study and Health Professionals Follow-up Study (P≤0.001 for interaction). Among participants in the highest third of the genetic risk score, the differences in BMI between individuals who consumed fried foods four or more times a week and those who consumed fried foods less than once a week amounted to 1.0 (SE 0.2) in women and 0.7 (SE 0.2) in men, whereas the corresponding differences were 0.5 (SE 0.2) and 0.4 (SE 0.2) in the lowest third of the genetic risk score. The gene-diet interaction was replicated in the Women’s Genome Health Study (P<0.001 for interaction). Viewed differently, the genetic association with adiposity was strengthened with higher consumption of fried foods. In the combined three cohorts, the differences in BMI per 10 risk alleles were 1.1 (SE 0.2), 1.6 (SE 0.3), and 2.2 (SE 0.6) for fried food consumption less than once, one to three times, and four or more times a week (P<0.001 for interaction); and the odds ratios (95% confidence intervals) for obesity per 10 risk alleles were 1.61 (1.40 to 1.87), 2.12 (1.73 to 2.59), and 2.72 (2.12 to 3.48) across the three categories of consumption (P=0.002 for interaction). In addition, the variants in or near genes highly expressed or known to act in the central nervous system showed significant interactions with fried food consumption, with the FTO (fat mass and obesity associated) variant showing the strongest result (P<0.001 for interaction). Conclusion Our findings suggest that consumption of fried food could interact with genetic background in relation to obesity, highlighting the particular importance of reducing fried food consumption in individuals genetically predisposed to obesity.

Genomic landscapes of 92 adult and 111 pediatric patients with B-cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL) were investigated using next-generation sequencing and copy number alteration analysis. Recurrent gene mutations and fusions were tested in an additional 87 adult and 93 pediatric patients. Among the 29 newly identified in-frame gene fusions, those involving MEF2D and ZNF384 were clinically relevant and were demonstrated to perturb B-cell differentiation, with EP300-ZNF384 inducing leukemia in mice. Eight gene expression subgroups associated with characteristic genetic abnormalities were identified, including leukemia with MEF2D and ZNF384 fusions in two distinct clusters. In subgroup G4 which was characterized by ERG deletion, DUX4-IGH fusion was detected in most cases. This comprehensive dataset allowed us to compare the features of molecular pathogenesis between adult and pediatric B-ALL and to identify signatures possibly related to the inferior outcome of adults to that of children. We found that, besides the known discrepancies in frequencies of prognostic markers, adult patients had more cooperative mutations and greater enrichment for alterations of epigenetic modifiers and genes linked to B-cell development, suggesting difference in the target cells of transformation between adult and pediatric patients and may explain in part the disparity in their responses to treatment.

Significance In BCP ALL, molecular classification is used for risk stratification and influences treatment strategies. We reanalyzed the transcriptomic landscape of 1,223 BCP ALLs and identified 14 subgroups based on their transcriptional profiles. Eight of these (G1 to G8) are previously well-known subgroups, harboring specific genetic abnormalities. The sample size allowed the identification of six previously undescribed subgroups, consisting of cases harboring PAX5 or CRLF2 fusions (G9), PAX5 (p.P80R) mutations (G10), IKZF1 (p.N159Y) mutations (G11), either ZEB2 (p.H1038R) mutations or IGH–CEBPE fusions (G12), HLF rearrangements (G13), or NUTM rearrangements (G14). In addition, this study allowed us to determine the prognostic impact of several recently defined subgroups. This study suggests that RNA sequencing should be a valuable tool in the routine diagnostic workup for ALL.

Macronutrient intake, the proportion of calories consumed from carbohydrate, fat, and protein, is an important risk factor for metabolic diseases with significant familial aggregation. Previous studies have identified two genetic loci for macronutrient intake, but incomplete coverage of genetic variation and modest sample sizes have hindered the discovery of additional loci. Here, we expanded the genetic landscape of macronutrient intake, identifying 12 suggestively significant loci (P < 1 × 10−6) associated with intake of any macronutrient in 91,114 European ancestry participants. Four loci replicated and reached genome-wide significance in a combined meta-analysis including 123,659 European descent participants, unraveling two novel loci; a common variant in RARB locus for carbohydrate intake and a rare variant in DRAM1 locus for protein intake, and corroborating earlier FGF21 and FTO findings. In additional analysis of 144,770 participants from the UK Biobank, all identified associations from the two-stage analysis were confirmed except for DRAM1. Identified loci might have implications in brain and adipose tissue biology and have clinical impact in obesity-related phenotypes. Our findings provide new insight into biological functions related to macronutrient intake.

The Nurses′ Health Study (NHS), Nurses′ Health Study II (NHSII), Health Professionals Follow Up Study (HPFS) and the Physicians Health Study (PHS) have collected detailed longitudinal data on multiple exposures and traits for approximately 310,000 study participants over the last 35 years. Over 160,000 study participants across the cohorts have donated a DNA sample and to date, 20,691 subjects have been genotyped as part of genome-wide association studies (GWAS) of twelve primary outcomes. However, these studies utilized six different GWAS arrays making it difficult to conduct analyses of secondary phenotypes or share controls across studies. To allow for secondary analyses of these data, we have created three new datasets merged by platform family and performed imputation using a common reference panel, the 1,000 Genomes Phase I release. Here, we describe the methodology behind the data merging and imputation and present imputation quality statistics and association results from two GWAS of secondary phenotypes (body mass index (BMI) and venous thromboembolism (VTE)). We observed the strongest BMI association for the FTO SNP rs55872725 (β=0.45, p=3.48x10-22), and using a significance level of p=0.05, we replicated 19 out of 32 known BMI SNPs. For VTE, we observed the strongest association for the rs2040445 SNP (OR=2.17, 95% CI: 1.79-2.63, p=2.70x10-15), located downstream of F5 and also observed significant associations for the known ABO and F11 regions. This pooled resource can be used to maximize power in GWAS of phenotypes collected across the cohorts and for studying gene-environment interactions as well as rare phenotypes and genotypes.