Despite great progress in identifying genetic variants that influence human disease, most inherited risk remains unexplained. A more complete understanding requires genome-wide studies that fully examine less common alleles in populations with a wide range of ancestry. To inform the design and interpretation of such studies, we genotyped 1.6 million common single nucleotide polymorphisms (SNPs) in 1,184 reference individuals from 11 global populations, and sequenced ten 100-kilobase regions in 692 of these individuals. This integrated data set of common and rare alleles, called ‘HapMap 3’, includes both SNPs and copy number polymorphisms (CNPs). We characterized population-specific differences among low-frequency variants, measured the improvement in imputation accuracy afforded by the larger reference panel, especially in imputing SNPs with a minor allele frequency of ≤5%, and demonstrated the feasibility of imputing newly discovered CNPs and SNPs. This expanded public resource of genome variants in global populations supports deeper interrogation of genomic variation and its role in human disease, and serves as a step towards a high-resolution map of the landscape of human genetic variation. The International HapMap Consortium, established to develop a haplotype map of the human genome describing the common patterns of DNA sequence variation, has now reached its third incarnation. HapMap1, published in 2005 (go.nature.com/gJisDm), contained more than a million SNP (single nucleotide polymorphism) genotypes generated in 269 individuals from four geographically diverse populations. Two years later, HapMap2 (go.nature.com/WttNWX) added more than 2.1 million SNPs to the original map in the same 269 individuals. With the aim of providing a resource for the latest wave of genome-wide studies focused on disease linkages, HapMap3 casts the net wider. About 1.6 million common SNPs were genotyped in 1,184 individuals from 11 global populations, and ten 100-kilobase regions were sequenced in 692 of these individuals. Here, the analysis of 'HapMap 3' is reported — a public data set of genomic variants in human populations. The resource integrates common and rare single nucleotide polymorphisms (SNPs) and copy number polymorphisms (CNPs) from 11 global populations, providing insights into population-specific differences among variants. It also demonstrates the feasibility of imputing newly discovered rare SNPs and CNPs.

To identify common variants influencing body mass index (BMI), we analyzed genome-wide association data from 16,876 individuals of European descent. After previously reported variants in FTO, the strongest association signal (rs17782313, P = 2.9 × 10−6) mapped 188 kb downstream of MC4R (melanocortin-4 receptor), mutations of which are the leading cause of monogenic severe childhood-onset obesity. We confirmed the BMI association in 60,352 adults (per-allele effect = 0.05 Z-score units; P = 2.8 × 10−15) and 5,988 children aged 7–11 (0.13 Z-score units; P = 1.5 × 10−8). In case-control analyses (n = 10,583), the odds for severe childhood obesity reached 1.30 (P = 8.0 × 10−11). Furthermore, we observed overtransmission of the risk allele to obese offspring in 660 families (P (pedigree disequilibrium test average; PDT-avg) = 2.4 × 10−4). The SNP location and patterns of phenotypic associations are consistent with effects mediated through altered MC4R function. Our findings establish that common variants near MC4R influence fat mass, weight and obesity risk at the population level and reinforce the need for large-scale data integration to identify variants influencing continuous biomedical traits.

Our genome-wide association study of celiac disease previously identified risk variants in the IL2–IL21 region. To identify additional risk variants, we genotyped 1,020 of the most strongly associated non-HLA markers in an additional 1,643 cases and 3,406 controls. Through joint analysis including the genome-wide association study data (767 cases, 1,422 controls), we identified seven previously unknown risk regions (P < 5 × 10−7). Six regions harbor genes controlling immune responses, including CCR3, IL12A, IL18RAP, RGS1, SH2B3 (nsSNP rs3184504) and TAGAP. Whole-blood IL18RAP mRNA expression correlated with IL18RAP genotype. Type 1 diabetes and celiac disease share HLA-DQ, IL2–IL21, CCR3 and SH2B3 risk regions. Thus, this extensive genome-wide association follow-up study has identified additional celiac disease risk variants in relevant biological pathways.

We tested 310,605 SNPs for association in 778 individuals with celiac disease and 1,422 controls. Outside the HLA region, the most significant finding (rs13119723; P = 2.0 x 10(-7)) was in the KIAA1109-TENR-IL2-IL21 linkage disequilibrium block. We independently confirmed association in two further collections (strongest association at rs6822844, 24 kb 5' of IL21; meta-analysis P = 1.3 x 10(-14), odds ratio = 0.63), suggesting that genetic variation in this region predisposes to celiac disease.

We report the first genome-wide association study (GWAS) whose sample size (1,053 Swedish subjects) is sufficiently powered to detect genome-wide significance (p<1.5 x 10(-7)) for polymorphisms that modestly alter therapeutic warfarin dose. The anticoagulant drug warfarin is widely prescribed for reducing the risk of stroke, thrombosis, pulmonary embolism, and coronary malfunction. However, Caucasians vary widely (20-fold) in the dose needed for therapeutic anticoagulation, and hence prescribed doses may be too low (risking serious illness) or too high (risking severe bleeding). Prior work established that approximately 30% of the dose variance is explained by single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the warfarin drug target VKORC1 and another approximately 12% by two non-synonymous SNPs (*2, *3) in the cytochrome P450 warfarin-metabolizing gene CYP2C9. We initially tested each of 325,997 GWAS SNPs for association with warfarin dose by univariate regression and found the strongest statistical signals (p<10(-78)) at SNPs clustering near VKORC1 and the second lowest p-values (p<10(-31)) emanating from CYP2C9. No other SNPs approached genome-wide significance. To enhance detection of weaker effects, we conducted multiple regression adjusting for known influences on warfarin dose (VKORC1, CYP2C9, age, gender) and identified a single SNP (rs2108622) with genome-wide significance (p = 8.3 x 10(-10)) that alters protein coding of the CYP4F2 gene. We confirmed this result in 588 additional Swedish patients (p<0.0029) and, during our investigation, a second group provided independent confirmation from a scan of warfarin-metabolizing genes. We also thoroughly investigated copy number variations, haplotypes, and imputed SNPs, but found no additional highly significant warfarin associations. We present power analysis of our GWAS that is generalizable to other studies, and conclude we had 80% power to detect genome-wide significance for common causative variants or markers explaining at least 1.5% of dose variance. These GWAS results provide further impetus for conducting large-scale trials assessing patient benefit from genotype-based forecasting of warfarin dose.

Abstract Genetic variants of cytochrome P450 2C9 (CYP2C9) and vitamin K epoxide reductase (VKORC1) are known to influence warfarin dose, but the effect of other genes has not been fully elucidated. We genotyped 183 polymorphisms in 29 candidate genes in 1496 Swedish patients starting warfarin treatment, and tested for association with response. CYP2C9*2 and *3 explained 12% (P = 6.63 × 10−34) of the variation in warfarin dose, while a single VKORC1 SNP explained 30% (P = 9.82 × 10−100). No SNP outside the CYP2C gene cluster and VKORC1 regions was significantly associated with dose after correction for multiple testing. During initiation of therapy, homozygosity for CYP2C9 and VKORC1 variant alleles increased the risk of over-anticoagulation, hazard ratios 21.84 (95% CI 9.46; 50.42) and 4.56 (95% CI 2.85; 7.30), respectively. One of 8 patients with CYP2C9*3/*3 (12.5%) experienced severe bleeding during the first month compared with 0.27% of other patients (P = .066). A multiple regression model using the predictors CYP2C9, VKORC1, age, sex, and druginteractions explained 59% of the variance in warfarin dose, and 53% in an independent sample of 181 Swedish individuals. In conclusion, CYP2C9 and VKORC1 significantly influenced warfarin dose and predicted individuals predisposed to unstable anticoagulation. Our results strongly support that initiation of warfarin guided by pharmacogenetics would improve clinical outcome.

We report an extensive study of variability in genes encoding proteins that are believed to be involved in the action and biotransformation of warfarin. Warfarin is a commonly prescribed anticoagulant that is difficult to use because of the wide interindividual variation in dose requirements, the narrow therapeutic range and the risk of serious bleeding. We genotyped 201 patients for polymorphisms in 29 genes in the warfarin interactive pathways and tested them for association with dose requirement. In our study, polymorphisms in or flanking the genes VKORC1, CYP2C9, CYP2C18, CYP2C19, PROC, APOE, EPHX1, CALU, GGCX and ORM1-ORM2 and haplotypes of VKORC1, CYP2C9, CYP2C8, CYP2C19, PROC, F7, GGCX, PROZ, F9, NR1I2 and ORM1-ORM2 were associated with dose (P < 0.05). VKORC1, CYP2C9, CYP2C18 and CYP2C19 were significant after experiment-wise correction for multiple testing (P < 0.000175), however, the association of CYP2C18 and CYP2C19 was fully explained by linkage disequilibrium with CYP2C9*2 and/or *3. PROC and APOE were both significantly associated with dose after correction within each gene. A multiple regression model with VKORC1, CYP2C9, PROC and the non-genetic predictors age, bodyweight, drug interactions and indication for treatment jointly accounted for 62% of variance in warfarin dose. Weaker associations observed for other genes could explain up to approximately 10% additional dose variance, but require testing and validation in an independent and larger data set. Translation of this knowledge into clinical guidelines for warfarin prescription will be likely to have a major impact on the safety and efficacy of warfarin.