The human genome is thought to harbor 50,000 to 100,000 genes, of which about half have been sampled to date in the form of expressed sequence tags. An international consortium was organized to develop and map gene-based sequence tagged site markers on a set of two radiation hybrid panels and a yeast artificial chromosome library. More than 16,000 human genes have been mapped relative to a framework map that contains about 1000 polymorphic genetic markers. The gene map unifies the existing genetic and physical maps with the nucleotide and protein sequence databases in a fashion that should speed the discovery of genes underlying inherited human disease. The integrated resource is available through a site on the World Wide Web at http://www.ncbi.nlm.nih.gov/SCIENCE96/ .

A map of 30,181 human gene–based markers was assembled and integrated with the current genetic map by radiation hybrid mapping. The new gene map contains nearly twice as many genes as the previous release, includes most genes that encode proteins of known function, and is twofold to threefold more accurate than the previous version. A redesigned, more informative and functional World Wide Web site ( www.ncbi.nlm.nih.gov/genemap ) provides the mapping information and associated data and annotations. This resource constitutes an important infrastructure and tool for the study of complex genetic traits, the positional cloning of disease genes, the cross-referencing of mammalian genomes, and validated human transcribed sequences for large-scale studies of gene expression.

Major depressive disorder (MDD) is a common complex trait with enormous public health significance. As part of the Genetic Association Information Network initiative of the US Foundation for the National Institutes of Health, we conducted a genome-wide association study of 435 291 single nucleotide polymorphisms (SNPs) genotyped in 1738 MDD cases and 1802 controls selected to be at low liability for MDD. Of the top 200, 11 signals localized to a 167 kb region overlapping the gene piccolo (PCLO, whose protein product localizes to the cytomatrix of the presynaptic active zone and is important in monoaminergic neurotransmission in the brain) with P-values of 7.7 × 10−7 for rs2715148 and 1.2 × 10−6 for rs2522833. We undertook replication of SNPs in this region in five independent samples (6079 MDD independent cases and 5893 controls) but no SNP exceeded the replication significance threshold when all replication samples were analyzed together. However, there was heterogeneity in the replication samples, and secondary analysis of the original sample with the sample of greatest similarity yielded P=6.4 × 10−8 for the nonsynonymous SNP rs2522833 that gives rise to a serine to alanine substitution near a C2 calcium-binding domain of the PCLO protein. With the integrated replication effort, we present a specific hypothesis for further studies.

GenoTools, a Python package, streamlines population genetics research by integrating ancestry estimation, quality control (QC), and genome-wide association studies (GWAS) capabilities into efficient pipelines. By tracking samples, variants, and quality-specific measures throughout fully customizable pipelines, users can easily manage genetics data for large and small studies. GenoTools' "Ancestry" module renders highly accurate predictions, allowing for high-quality ancestry-specific studies, and enables custom ancestry model training and serialization, specified to the user's genotyping or sequencing platform. As the genotype processing engine that powers several large initiatives, including the NIH's Center for Alzheimer's and Related Dementias (CARD) and the Global Parkinson's Genetics Program (GP2). GenoTools was used to process and analyze the UK Biobank and major Alzheimer's Disease (AD) and Parkinson's Disease (PD) datasets with over 400,000 genotypes from arrays and 5000 sequences and has led to novel discoveries in diverse populations. It has provided replicable ancestry predictions, implemented rigorous QC, and conducted genetic ancestry-specific GWAS to identify systematic errors or biases through a single command. GenoTools is a customizable tool that enables users to efficiently analyze and scale genotype data with reproducible and scalable ancestry, QC, and GWAS pipelines.