Abstract The Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) programme seeks to elucidate the genetic architecture and biology of heart, lung, blood and sleep disorders, with the ultimate goal of improving diagnosis, treatment and prevention of these diseases. The initial phases of the programme focused on whole-genome sequencing of individuals with rich phenotypic data and diverse backgrounds. Here we describe the TOPMed goals and design as well as the available resources and early insights obtained from the sequence data. The resources include a variant browser, a genotype imputation server, and genomic and phenotypic data that are available through dbGaP (Database of Genotypes and Phenotypes) 1 . In the first 53,831 TOPMed samples, we detected more than 400 million single-nucleotide and insertion or deletion variants after alignment with the reference genome. Additional previously undescribed variants were detected through assembly of unmapped reads and customized analysis in highly variable loci. Among the more than 400 million detected variants, 97% have frequencies of less than 1% and 46% are singletons that are present in only one individual (53% among unrelated individuals). These rare variants provide insights into mutational processes and recent human evolutionary history. The extensive catalogue of genetic variation in TOPMed studies provides unique opportunities for exploring the contributions of rare and noncoding sequence variants to phenotypic variation. Furthermore, combining TOPMed haplotypes with modern imputation methods improves the power and reach of genome-wide association studies to include variants down to a frequency of approximately 0.01%.

A debate has recently arisen over the use of racial classification in medicine and biomedical research. In particular, with the completion of a rough draft of the human genome, some have suggested that racial classification may not be useful for biomedical studies, since it reflects “a fairly small number of genes that describe appearance”1 and “there is no basis in the genetic code for race.”2 In part on the basis of these conclusions, some have argued for the exclusion of racial and ethnic classification from biomedical research.3 In the United States, race and ethnic background have been used as cause . . .

Metformin is among the most widely prescribed drugs for the treatment of type 2 diabetes. Organic cation transporter 1 (OCT1) plays a role in the hepatic uptake of metformin, but its role in the therapeutic effects of the drug, which involve activation of AMP-activated protein kinase (AMPK), is unknown. Recent studies have shown that human OCT1 is highly polymorphic. We investigated whether OCT1 plays a role in the action of metformin and whether individuals with OCT1 polymorphisms have reduced response to the drug. In mouse hepatocytes, deletion of Oct1 resulted in a reduction in the effects of metformin on AMPK phosphorylation and gluconeogenesis. In Oct1-deficient mice the glucose-lowering effects of metformin were completely abolished. Seven nonsynonymous polymorphisms of OCT1 that exhibited reduced uptake of metformin were identified. Notably, OCT1-420del (allele frequency of about 20% in white Americans), previously shown to have normal activity for model substrates, had reduced activity for metformin. In clinical studies, the effects of metformin in glucose tolerance tests were significantly lower in individuals carrying reduced function polymorphisms of OCT1. Collectively, the data indicate that OCT1 is important for metformin therapeutic action and that genetic variation in OCT1 may contribute to variation in response to the drug.

A debate has arisen regarding the validity of racial/ethnic categories for biomedical and genetic research. Some claim 'no biological basis for race' while others advocate a 'race-neutral' approach, using genetic clustering rather than self-identified ethnicity for human genetic categorization. We provide an epidemiologic perspective on the issue of human categorization in biomedical and genetic research that strongly supports the continued use of self-identified race and ethnicity.

Medical genomics has focused almost entirely on those of European descent. Other ethnic groups must be studied to ensure that more people benefit, say Carlos D. Bustamante, Esteban González Burchard and Francisco M. De La Vega.

Race and Genetic Ancestry in Medicine U.S. health inequities won’t be eliminated by abandoning the use of race and ethnicity in research and clinical practice, since these variables capture key epi...

Age is the dominant risk factor for most chronic human diseases, but the mechanisms through which ageing confers this risk are largely unknown1. The age-related acquisition of somatic mutations that lead to clonal expansion in regenerating haematopoietic stem cell populations has recently been associated with both haematological cancer2–4 and coronary heart disease5—this phenomenon is termed clonal haematopoiesis of indeterminate potential (CHIP)6. Simultaneous analyses of germline and somatic whole-genome sequences provide the opportunity to identify root causes of CHIP. Here we analyse high-coverage whole-genome sequences from 97,691 participants of diverse ancestries in the National Heart, Lung, and Blood Institute Trans-omics for Precision Medicine (TOPMed) programme, and identify 4,229 individuals with CHIP. We identify associations with blood cell, lipid and inflammatory traits that are specific to different CHIP driver genes. Association of a genome-wide set of germline genetic variants enabled the identification of three genetic loci associated with CHIP status, including one locus at TET2 that was specific to individuals of African ancestry. In silico-informed in vitro evaluation of the TET2 germline locus enabled the identification of a causal variant that disrupts a TET2 distal enhancer, resulting in increased self-renewal of haematopoietic stem cells. Overall, we observe that germline genetic variation shapes haematopoietic stem cell function, leading to CHIP through mechanisms that are specific to clonal haematopoiesis as well as shared mechanisms that lead to somatic mutations across tissues. Analysis of 97,691 high-coverage human blood DNA-derived whole-genome sequences enabled simultaneous identification of germline and somatic mutations that predispose individuals to clonal expansion of haematopoietic stem cells, indicating that both inherited and acquired mutations are linked to age-related cancers and coronary heart disease.

Health disparities persist across race/

The population structure of Native Mexicans The genetics of indigenous Mexicans exhibit substantial geographical structure, some as divergent from each other as are existing populations of Europeans and Asians. By performing genome-wide analyses on Native Mexicans from differing populations, Moreno-Estrada et al. successfully recapitulated the pre-Columbian substructure of Mexico. This ancestral structure is evident among cosmopolitan Mexicans and is correlated with subcontinental origins and medically relevant aspects of lung function. These findings exemplify the importance of understanding the genetic contributions of admixed individuals. Science , this issue p. 1280

Latinos are the largest minority population in the United States. Although usually classified as a single ethnic group by researchers, Latinos are heterogeneous from cultural, socioeconomic, and genetic perspectives. From a cultural and social perspective, Latinos represent a wide variety of national origins and ethnic and cultural groups, with a full spectrum of social class. From a genetic perspective, Latinos are descended from indigenous American, European, and African populations. We review the historical events that led to the formation of contemporary Latino populations and use results from recent genetic and clinical studies to illustrate the unique opportunity Latino groups offer for studying the interaction between racial, genetic, and environmental contributions to disease occurrence and drug response.