Mark McCarthy and colleagues identify twelve new risk loci for type 2 diabetes through a large-scale genome-wide association and replication study in individuals of European ancestry. The identified loci affect both beta-cell function and insulin action and are enriched for genes involved in cell cycle regulation. By combining genome-wide association data from 8,130 individuals with type 2 diabetes (T2D) and 38,987 controls of European descent and following up previously unidentified meta-analysis signals in a further 34,412 cases and 59,925 controls, we identified 12 new T2D association signals with combined P < 5 × 10−8. These include a second independent signal at the KCNQ1 locus; the first report, to our knowledge, of an X-chromosomal association (near DUSP9); and a further instance of overlap between loci implicated in monogenic and multifactorial forms of diabetes (at HNF1A). The identified loci affect both beta-cell function and insulin action, and, overall, T2D association signals show evidence of enrichment for genes involved in cell cycle regulation. We also show that a high proportion of T2D susceptibility loci harbor independent association signals influencing apparently unrelated complex traits.

Estimating individual genome-wide autozygosity is important both in the identification of recessive disease variants via homozygosity mapping and in the investigation of the effects of genome-wide homozygosity on traits of biomedical importance. Approaches have tended to involve either single-point estimates or rather complex multipoint methods of inferring individual autozygosity, all on the basis of limited marker data. Now, with the availability of high-density genome scans, a multipoint, observational method of estimating individual autozygosity is possible. Using data from a 300,000 SNP panel in 2618 individuals from two isolated and two more-cosmopolitan populations of European origin, we explore the potential of estimating individual autozygosity from data on runs of homozygosity (ROHs). Termed Froh, this is defined as the proportion of the autosomal genome in runs of homozygosity above a specified length. Mean Froh distinguishes clearly between subpopulations classified in terms of grandparental endogamy and population size. With the use of good pedigree data for one of the populations (Orkney), Froh was found to correlate strongly with the inbreeding coefficient estimated from pedigrees (r = 0.86). Using pedigrees to identify individuals with no shared maternal and paternal ancestors in five, and probably at least ten, generations, we show that ROHs measuring up to 4 Mb are common in demonstrably outbred individuals. Given the stochastic variation in ROH number, length, and location and the fact that ROHs are important whether ancient or recent in origin, approaches such as this will provide a more useful description of genomic autozygosity than has hitherto been possible. Estimating individual genome-wide autozygosity is important both in the identification of recessive disease variants via homozygosity mapping and in the investigation of the effects of genome-wide homozygosity on traits of biomedical importance. Approaches have tended to involve either single-point estimates or rather complex multipoint methods of inferring individual autozygosity, all on the basis of limited marker data. Now, with the availability of high-density genome scans, a multipoint, observational method of estimating individual autozygosity is possible. Using data from a 300,000 SNP panel in 2618 individuals from two isolated and two more-cosmopolitan populations of European origin, we explore the potential of estimating individual autozygosity from data on runs of homozygosity (ROHs). Termed Froh, this is defined as the proportion of the autosomal genome in runs of homozygosity above a specified length. Mean Froh distinguishes clearly between subpopulations classified in terms of grandparental endogamy and population size. With the use of good pedigree data for one of the populations (Orkney), Froh was found to correlate strongly with the inbreeding coefficient estimated from pedigrees (r = 0.86). Using pedigrees to identify individuals with no shared maternal and paternal ancestors in five, and probably at least ten, generations, we show that ROHs measuring up to 4 Mb are common in demonstrably outbred individuals. Given the stochastic variation in ROH number, length, and location and the fact that ROHs are important whether ancient or recent in origin, approaches such as this will provide a more useful description of genomic autozygosity than has hitherto been possible.

Characterized primarily by a low body-mass index, anorexia nervosa is a complex and serious illness1, affecting 0.9–4% of women and 0.3% of men2–4, with twin-based heritability estimates of 50–60%5. Mortality rates are higher than those in other psychiatric disorders6, and outcomes are unacceptably poor7. Here we combine data from the Anorexia Nervosa Genetics Initiative (ANGI)8,9 and the Eating Disorders Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium (PGC-ED) and conduct a genome-wide association study of 16,992 cases of anorexia nervosa and 55,525 controls, identifying eight significant loci. The genetic architecture of anorexia nervosa mirrors its clinical presentation, showing significant genetic correlations with psychiatric disorders, physical activity, and metabolic (including glycemic), lipid and anthropometric traits, independent of the effects of common variants associated with body-mass index. These results further encourage a reconceptualization of anorexia nervosa as a metabo-psychiatric disorder. Elucidating the metabolic component is a critical direction for future research, and paying attention to both psychiatric and metabolic components may be key to improving outcomes. Genome-wide analyses identify eight independent loci associated with anorexia nervosa. Genetic correlations implicate both psychiatric and metabolic components in the etiology of this disorder, even after adjusting for the effects of common variants associated with body mass index.

Recent studies suggest that leptin, the ob gene product absent in ob/ob mice, is a negative regulator of adiposity. We developed an RIA to measure human leptin in plasma or serum. The minimum detectable concentration by the assay is 0.5 microg/L leptin and the limit of linearity is 100 microg/L. Recovery of leptin added to serum was 99-104% over by the linear range of the assay. The RIA agreed reasonably well with rough quantification by Western blot (RIA = 0.90 blot + 3.7 microg/L, Sy/x = 10.9 microg/L). CVs within- and between-run ranged from 3.4% to 8.3% and from 3.6% to 6.2%, respectively. Variation in plasma leptin concentrations in specimens collected on consecutive mornings was large (CVs of 10.9% and 22.5%). After an overnight fast, leptin concentrations were similar to those 1-2 h after 1-2 meals. Plasma leptin concentrations in specimens from 83 lean and obese adults correlated directly with body mass index (BMI; kg/m2): r = 0.72, P <0.001. Correlations were significantly improved by separating results by gender (men r = 0.84, women r = 0.87; p <0.001). The increase in leptin concentrations with increasing BMI was greater in women than in men (slope 2.53 vs 0.97 microg/L per unit BMI, respectively). Leptin concentrations determined in lean subjects (BMI between 18 and 25) were higher in women (7.36 +/- 3.73 microg/L) than in men (3.84 +/- 1.79 microg/L) (P <0.001). Plasma leptin varied little with age and no significant difference was observed between whites and blacks. We conclude that: (a) plasma leptin concentrations are accurately and precisely measured by this new RIA; (b) leptin concentrations vary little due to short-term fasting, age, or race; but (c) plasma leptin concentrations are gender specific.

The human genome is characterised by many runs of homozygous genotypes, where identical haplotypes were inherited from each parent. The length of each run is determined partly by the number of generations since the common ancestor: offspring of cousin marriages have long runs of homozygosity (ROH), while the numerous shorter tracts relate to shared ancestry tens and hundreds of generations ago. Human populations have experienced a wide range of demographic histories and hold diverse cultural attitudes to consanguinity. In a global population dataset, genome-wide analysis of long and shorter ROH allows categorisation of the mainly indigenous populations sampled here into four major groups in which the majority of the population are inferred to have: (a) recent parental relatedness (south and west Asians); (b) shared parental ancestry arising hundreds to thousands of years ago through long term isolation and restricted effective population size (N(e)), but little recent inbreeding (Oceanians); (c) both ancient and recent parental relatedness (Native Americans); and (d) only the background level of shared ancestry relating to continental N(e) (predominantly urban Europeans and East Asians; lowest of all in sub-Saharan African agriculturalists), and the occasional cryptically inbred individual. Moreover, individuals can be positioned along axes representing this demographic historic space. Long runs of homozygosity are therefore a globally widespread and under-appreciated characteristic of our genomes, which record past consanguinity and population isolation and provide a distinctive record of the demographic history of an individual's ancestors. Individual ROH measures will also allow quantification of the disease risk arising from polygenic recessive effects.

Leptin is a protein encoded by the ob gene that is expressed in adipocytes and regulates eating behavior via central neuroendocrine mechanisms. Serum leptin levels have been shown to correlate with weight and percent body fat in normal and obese individuals; however, it is not known whether the regulation of leptin is normal below a critical threshold of body fat in chronic undernutrition. We investigated serum leptin levels in 22 women, aged 23 +/- 4 yr, with anorexia nervosa. Duration of disease, weight, BMI, percent body fat, and serum leptin levels were determined for each patient. Nutritional status was assessed further by caloric intake and measurement of insulin and insulin-like growth factor I (IGF-I) levels. Twenty-three healthy women, aged 23 +/- 4 yr, taking no medications, with normal menstrual function and body mass index (BMI) between 20-26 kg/m2 (mean, 23.7 +/- 1.7 kg/m2), served as a control population for comparison of leptin levels. Subjects with anorexia nervosa were low weight (BMI, 16.3 +/- 1.6 kg/m2; normal, 20-26 kg/m2) and exhibited a striking reduction in percent body fat (7 +/- 2%; normal, 20-30%). The mean serum leptin level was significantly decreased in subjects with anorexia nervosa compared with that in age- and sex-matched controls of normal body weight (5.6 +/- 3.7 vs. 19.1 +/- 8.1 ng/mL; P < 0.0001). Serum leptin levels were correlated highly with weight, as expressed either BMI (r = 0.66; P = 0.002) or percent ideal body weight (r = 0.68; P = 0.0005), body fat (r = 0.70; P = 0.0003), and IGF-I (r = 0.64; P = 0.001), but not with caloric intake or serum levels of estradiol or insulin in subjects with anorexia nervosa. The correlation between leptin and body fat was linear, with progressively lower, but detectable, leptin levels measured even in patients with less than 5% body fat, but was not significant when the effects of weight were taken into account. In contrast, the correlation between leptin and IGF-I remained significant when the effects of weight, body fat, and caloric intake were taken into account. In normal controls, leptin correlated with BMI (r = 0.55; P = 0.007) and IGF-I (r = 0.44; P < 0.05), but not with fat mass. These data demonstrate that serum leptin levels are reduced in association with low weight and percent body fat in subjects with anorexia nervosa compared to normal controls. Leptin levels correlate highly with weight, percent body fat, and IGF-I in subjects with anorexia nervosa, suggesting that the physiological regulation of leptin is maintained in relation to nutritional status even at an extreme of low weight and body fat.

Anorexia nervosa (AN) is a complex and heritable eating disorder characterized by dangerously low body weight. Neither candidate gene studies nor an initial genome-wide association study (GWAS) have yielded significant and replicated results. We performed a GWAS in 2907 cases with AN from 14 countries (15 sites) and 14 860 ancestrally matched controls as part of the Genetic Consortium for AN (GCAN) and the Wellcome Trust Case Control Consortium 3 (WTCCC3). Individual association analyses were conducted in each stratum and meta-analyzed across all 15 discovery data sets. Seventy-six (72 independent) single nucleotide polymorphisms were taken forward for in silico (two data sets) or de novo (13 data sets) replication genotyping in 2677 independent AN cases and 8629 European ancestry controls along with 458 AN cases and 421 controls from Japan. The final global meta-analysis across discovery and replication data sets comprised 5551 AN cases and 21 080 controls. AN subtype analyses (1606 AN restricting; 1445 AN binge–purge) were performed. No findings reached genome-wide significance. Two intronic variants were suggestively associated: rs9839776 (P=3.01 × 10−7) in SOX2OT and rs17030795 (P=5.84 × 10−6) in PPP3CA. Two additional signals were specific to Europeans: rs1523921 (P=5.76 × 10−6) between CUL3 and FAM124B and rs1886797 (P=8.05 × 10−6) near SPATA13. Comparing discovery with replication results, 76% of the effects were in the same direction, an observation highly unlikely to be due to chance (P=4 × 10−6), strongly suggesting that true findings exist but our sample, the largest yet reported, was underpowered for their detection. The accrual of large genotyped AN case-control samples should be an immediate priority for the field.

Abstract Phenome-wide association studies (PheWAS), which assess whether a genetic variant is associated with multiple phenotypes across a phenotypic spectrum, have been proposed as a possible aid to drug development through elucidating mechanisms of action, identifying alternative indications, or predicting adverse drug events (ADEs). Here, we evaluate whether PheWAS can inform target validation during drug development. We selected 25 single nucleotide polymorphisms (SNPs) linked through genome-wide association studies (GWAS) to 19 candidate drug targets for common disease therapeutic indications. We independently interrogated these SNPs through PheWAS in four large “real-world data” cohorts (23andMe, UK Biobank, FINRISK, CHOP) for association with a total of 1,892 binary endpoints. We then conducted meta-analyses for 145 harmonized disease endpoints in up to 697,815 individuals and joined results with summary statistics from 57 published GWAS. Our analyses replicate 70% of known GWAS associations and identify 10 novel associations with study-wide significance after multiple test correction (P<1.8x10 -6 ; out of 72 novel associations with FDR<0.1). By leveraging directionality and point estimate of the effect sizes, we describe new associations that may predict ADEs, e.g., acne, high cholesterol, gout and gallstones for rs738409 (p.I148M) in PNPLA3 ; or asthma for rs1990760 (p.T946A) in IFIH1 . We further propose how quantitative estimates of genetic safety/efficacy profiles can be used to help prioritize candidate targets for a specific indication. Our results demonstrate PheWAS as a powerful addition to the toolkit for drug discovery. One Sentence Summary Matching genetics with phenotypes in 800,000 individuals predicts efficacy and on-target safety of future drugs.

Anorexia nervosa (AN) is a complex and serious eating disorder, occurring in ~1% of individuals. Despite having the highest mortality rate of any psychiatric disorder, little is known about the aetiology of AN, and few effective treatments exist. Global efforts to collect large sample sizes of individuals with AN have been highly successful, and a recent study consequently identified the first genome-wide significant locus involved in AN. This result, coupled with other recent studies and epidemiological evidence, suggest that previous characterizations of AN as a purely psychiatric disorder are over-simplified. Rather, both neurological and metabolic pathways may also be involved. In order to elucidate more of the system-specific aetiology of AN, we applied transcriptomic imputation methods to 3,495 cases and 10,982 controls, collected by the Eating Disorders Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium (PGC-ED). Transcriptomic Imputation (TI) methods approaches use machine-learning methods to impute tissue-specific gene expression from large genotype data using curated eQTL reference panels. These offer an exciting opportunity to compare gene associations across neurological and metabolic tissues. Here, we applied CommonMind Consortium (CMC) and GTEx-derived gene expression prediction models for 13 brain tissues and 12 tissues with potential metabolic involvement (adipose, adrenal gland, 2 colon, 3 esophagus, liver, pancreas, small intestine, spleen, stomach). We identified 35 significant gene-tissue associations within the large chromosome 12 region described in the recent PGC-ED GWAS. We applied forward stepwise conditional analyses and FINEMAP to associations within this locus to identify putatively causal signals. We identified four independently associated genes; RPS26, C12orf49, SUOX, and RDH16. We also identified two further genome-wide significant gene-tissue associations, both in brain tissues; REEP5, in the dorso-lateral pre-frontal cortex (DLPFC; p=8.52x10-07), and CUL3, in the caudate basal ganglia (p=1.8x10-06). These genes are significantly enriched for associations with anthropometric phenotypes in the UK BioBank, as well as multiple psychiatric, addiction, and appetite/satiety pathways. Our results support a model of AN risk influenced by both metabolic and psychiatric factors.