Abstract The COVID-19 pandemic has spread across the globe at an alarming rate. However, unlike any of the previous global outbreaks the availability of a large number of SARS-CoV-2 sequences provides us with a unique opportunity to understand viral evolution in real time. We analysed 1448 full-length (>29000 nt) sequences available and identified 40 single-nucleotide substitutions occurring in >1% of the genomes. Majority of the substitutions were C to T or G to A. We identify C/Gs with an upstream TTT trinucleotide motif as hotspots for mutations in the SARS-CoV-2 genome. Interestingly, three of the 40 substitutions occur within highly conserved secondary structures in the 5’ and 3’ regions of the genomic RNA that are critical for the virus life cycle. Furthermore, clustering analysis revealed unique geographical distribution of SARS-CoV-2 variants defined by their mutation profile. Of note, we observed several co-occurring mutations that almost never occur individually. We define five mutually exclusive lineages (A1, B1, C1, D1 and E1) of SARS-CoV-2 which account for about three quarters of the genomes analysed. We identify lineage-defining leading mutations in the SARS-CoV-2 genome which precede the occurrence of sub-lineage defining trailing mutations. The identification of mutually exclusive lineage-defining mutations with geographically restricted patterns of distribution has potential implications for diagnosis, pathogenesis and vaccine design. Our work provides novel insights on the temporal evolution of SARS-CoV-2. Importance The SARS-CoV-2 / COVID-19 pandemic has spread far and wide with high infectivity. However, the severeness of the infection as well as the mortality rates differ greatly across different geographic areas. Here we report high frequency mutations in the SARS-CoV-2 genomes which show the presence of linage-defining, leading and trailing mutations. Moreover, we propose for the first time, five mutually exclusive clusters of SARS-CoV-2 which account for 75% of the genomes analysed. This will have implications in diagnosis, pathogenesis and vaccine design

This paper has been withdrawn by its authors. They intend to revise it in response to comments received from the research community on their technical approach and their interpretation of the results. If you have any questions, please contact the corresponding author.

The UK Biobank is a prospective study of 502,543 individuals, combining extensive phenotypic and genotypic data with streamlined access for researchers around the world. Here we describe the first tranche of large-scale exome sequence data for 49,960 study participants, revealing approximately 4 million coding variants (of which ~98.4% have frequency < 1%). The data includes 231,631 predicted loss of function variants, a >10-fold increase compared to imputed sequence for the same participants. Nearly all genes (>97%) had ≥1 predicted loss of function carrier, and most genes (>69%) had ≥10 loss of function carriers. We illustrate the power of characterizing loss of function variation in this large population through association analyses across 1,741 phenotypes. In addition to replicating a range of established associations, we discover novel loss of function variants with large effects on disease traits, including PIEZO1 on varicose veins, COL6A1 on corneal resistance, MEPE on bone density, and IQGAP2 and GMPR on blood cell traits. We further demonstrate the value of exome sequencing by surveying the prevalence of pathogenic variants of clinical significance in this population, finding that 2% of the population has a medically actionable variant. Additionally, we leverage the phenotypic data to characterize the relationship between rare BRCA1 and BRCA2 pathogenic variants and cancer risk. Exomes from the first 49,960 participants are now made accessible to the scientific community and highlight the promise offered by genomic sequencing in large-scale population-based studies.

Genetic differences in gene expression contribute significantly to phenotypic diversity and differences in disease susceptibility. In fact, the great majority of causal variants highlighted by genome-wide association are in non-coding regions that modulate expression. In order to quantify the extent of allelic differences in expression, we analyzed liver transcriptomes of isogenic F1 hybrid mice. Allele-specific expression (ASE) effects are pervasive and are detected in over 50% of assayed genes. Genes with strong ASE do not differ from those with no ASE with respect to their length or promoter complexity. However, they have a higher density of sequence variants, higher functional redundancy, and lower evolutionary conservation compared to genes with no ASE. Fifty percent of genes with no ASE are categorized as house-keeping genes. In contrast, the high ASE set may be critical in phenotype canalization. There is significant overlap between genes that exhibit ASE and those that exhibit strong cis expression quantitative trait loci (cis eQTLs) identified using large genetic expression data sets. Eighty percent of genes with cis eQTLs also have strong ASE effects. Conversely, 40% of genes with ASE effects are associated with strong cis eQTLs. Cis-acting variation detected at the protein level is also detected at the transcript level, but the converse is not true. ASE is a highly sensitive and direct method to quantify cis-acting variation in gene expression and complements and extends classic cis eQTL analysis. ASE differences can be combined with coding variants to produce a key resource of functional variants for precision medicine and genome-to-phenome mapping.

ABSTRACT Guard cells regulate plant gas exchange by controlling the aperture of stomatal pores. The process of stomatal closure involves a multi-input signaling network that governs the activity of ion channels, which in turn regulate guard cell turgor pressure and volume. Here we describe a forward genetic screen to identify novel components involved in stomatal movements. Through an ozone-sensitivity approach combined with whole-rosette gas exchange analysis, 130 mutants of established stomatal regulators and 76 novel mutants impaired in stomatal closure were identified. One of the novel mutants was mapped to MURUS1 (MUR1), the first enzyme in de novo GDP-L-fucose biosynthesis. Defects in synthesis or import of GDP-L-Fuc into the Golgi apparatus resulted in impaired stomatal closure to multiple stimuli. Stomatal phenotypes observed in mur1 were independent from the canonical guard cell signaling and instead could be related to altered mechanical properties of guard cell walls. Impaired fucosylation of xyloglucan, N-linked glycans and arabinogalactan proteins did not explain the aberrant function of mur1 stomata, however our data suggest that the stomatal phenotypes observed in mur1 can at least partially be attributed to defective dimerization of rhamnogalactouronan-II. In addition to providing the genetic framework for future studies on guard cell signaling, our work emphasizes the impact of fucose metabolism on stomatal movement.