The long-term efficacy and safety of time-restricted eating for weight loss are not clear.We randomly assigned 139 patients with obesity to time-restricted eating (eating only between 8:00 a.m. and 4:00 p.m.) with calorie restriction or daily calorie restriction alone. For 12 months, all the participants were instructed to follow a calorie-restricted diet that consisted of 1500 to 1800 kcal per day for men and 1200 to 1500 kcal per day for women. The primary outcome was the difference between the two groups in the change from baseline in body weight; secondary outcomes included changes in waist circumference, body-mass index (BMI), amount of body fat, and measures of metabolic risk factors.Of the total 139 participants who underwent randomization, 118 (84.9%) completed the 12-month follow-up visit. The mean weight loss from baseline at 12 months was -8.0 kg (95% confidence interval [CI], -9.6 to -6.4) in the time-restriction group and -6.3 kg (95% CI, -7.8 to -4.7) in the daily-calorie-restriction group. Changes in weight were not significantly different in the two groups at the 12-month assessment (net difference, -1.8 kg; 95% CI, -4.0 to 0.4; P = 0.11). Results of analyses of waist circumferences, BMI, body fat, body lean mass, blood pressure, and metabolic risk factors were consistent with the results of the primary outcome. In addition, there were no substantial differences between the groups in the numbers of adverse events.Among patients with obesity, a regimen of time-restricted eating was not more beneficial with regard to reduction in body weight, body fat, or metabolic risk factors than daily calorie restriction. (Funded by the National Key Research and Development Project [No. 2018YFA0800404] and others; ClinicalTrials.gov number, NCT03745612.).

ABSTRACT Age is the dominant risk factor for most chronic human diseases; yet the mechanisms by which aging confers this risk are largely unknown. 1 Recently, the age-related acquisition of somatic mutations in regenerating hematopoietic stem cell populations was associated with both hematologic cancer incidence 2–4 and coronary heart disease prevalence. 5 Somatic mutations with leukemogenic potential may confer selective cellular advantages leading to clonal expansion, a phenomenon termed ‘Clonal Hematopoiesis of Indeterminate Potential’ (CHIP). 6 Simultaneous germline and somatic whole genome sequence analysis now provides the opportunity to identify root causes of CHIP. Here, we analyze high-coverage whole genome sequences from 97,691 participants of diverse ancestries in the NHLBI TOPMed program and identify 4,229 individuals with CHIP. We identify associations with blood cell, lipid, and inflammatory traits specific to different CHIP genes. Association of a genome-wide set of germline genetic variants identified three genetic loci associated with CHIP status, including one locus at TET2 that was African ancestry specific. In silico -informed in vitro evaluation of the TET2 germline locus identified a causal variant that disrupts a TET2 distal enhancer. Aggregates of rare germline loss-of-function variants in CHEK2 , a DNA damage repair gene, predisposed to CHIP acquisition. Overall, we observe that germline genetic variation altering hematopoietic stem cell function and the fidelity of DNA-damage repair increase the likelihood of somatic mutations leading to CHIP.

Abstract Large-scale gene sequencing studies for complex traits have the potential to identify causal genes with therapeutic implications. We performed gene-based association testing of blood lipid levels with rare (minor allele frequency<1%) predicted damaging coding variation using sequence data from >170,000 individuals from multiple ancestries: 97,493 European, 30,025 South Asian, 16,507 African, 16,440 Hispanic/Latino, 10,420 East Asian, and 1,182 Samoan. We identified 35 genes associated with circulating lipid levels. Ten of these: ALB , SRSF2 , JAK2, CREB3L3 , TMEM136 , VARS , NR1H3 , PLA2G12A , PPARG and STAB1 have not been implicated for lipid levels using rare coding variation in population-based samples. We prioritize 32 genes identified in array-based genome-wide association study (GWAS) loci based on gene-based associations, of which three: EVI5, SH2B3 , and PLIN1 , had no prior evidence of rare coding variant associations. Most of the associated genes showed evidence of association in multiple ancestries. Also, we observed an enrichment of gene-based associations for low-density lipoprotein cholesterol drug target genes, and for genes closest to GWAS index single nucleotide polymorphisms (SNP). Our results demonstrate that gene-based associations can be beneficial for drug target development and provide evidence that the gene closest to the array-based GWAS index SNP is often the functional gene for blood lipid levels.

Abstract Plasma lipids are heritable modifiable causal factors for coronary artery disease, the leading cause of death globally. Despite the well-described monogenic and polygenic bases of dyslipidemia, limitations remain in discovery of lipid-associated alleles using whole genome sequencing, partly due to limited sample sizes, ancestral diversity, and interpretation of potential clinical significance. Increasingly larger whole genome sequence datasets with plasma lipids coupled with methodologic advances enable us to more fully catalog the allelic spectrum for lipids. Here, among 66,329 ancestrally diverse (56% non-European ancestry) participants, we associate 428M variants from deep-coverage whole genome sequences with plasma lipids. Approximately 400M of these variants were not studied in prior lipids genetic analyses. We find multiple lipid-related genes strongly associated with plasma lipids through analysis of common and rare coding variants. We additionally discover several significantly associated rare non-coding variants largely at Mendelian lipid genes. Notably, we detect rare LDLR intronic variants associated with markedly increased LDL-C, similar to rare LDLR exonic variants. In conclusion, we conducted a systematic whole genome scan for plasma lipids expanding the alleles linked to lipids for multiple ancestries and characterize a clinically-relevant rare non-coding variant model for lipids.

Mechanistic processes underlying human germline mutations remain largely unknown. Variation in mutation rate and spectra along the genome is informative about the biological mechanisms. We statistically decompose this variation into separate processes using a blind source separation technique. The analysis of a large-scale whole genome sequencing dataset (TOPMed) reveals nine processes that explain the variation in mutation properties between loci. Seven of these processes lend themselves to a biological interpretation. One process is driven by bulky DNA lesions that resolve asymmetrically with respect to transcription and replication. Two processes independently track direction of replication fork and replication timing. We identify a mutagenic effect of active demethylation primarily acting in regulatory regions. We also demonstrate that a recently discovered mutagenic process specific to oocytes can be localized solely from population sequencing data. This process is spread across all chromosomes and is highly asymmetric with respect to the direction of transcription, suggesting a major role of DNA damage.

The Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) program seeks to elucidate the genetic architecture and disease biology of heart, lung, blood, and sleep disorders, with the ultimate goal of improving diagnosis, treatment, and prevention. The initial phases of the program focus on whole genome sequencing of individuals with rich phenotypic data and diverse backgrounds. Here, we describe TOPMed goals and design as well as resources and early insights from the sequence data. The resources include a variant browser, a genotype imputation panel, and sharing of genomic and phenotypic data via dbGaP. In 53,581 TOPMed samples, >400 million single-nucleotide and insertion/deletion variants were detected by alignment with the reference genome. Additional novel variants are detectable through assembly of unmapped reads and customized analysis in highly variable loci. Among the >400 million variants detected, 97% have frequency <1% and 46% are singletons. These rare variants provide insights into mutational processes and recent human evolutionary history. The nearly complete catalog of genetic variation in TOPMed studies provides unique opportunities for exploring the contributions of rare and non-coding sequence variants to phenotypic variation. Furthermore, combining TOPMed haplotypes with modern imputation methods improves the power and extends the reach of nearly all genome-wide association studies to include variants down to ~0.01% in frequency.

Unlike other bacterial ClpP systems, mycobacterial ClpP1P2 complex is essential for mycobacterial survival. The functional details of Mycobacterium tuberculosis (Mtb) ClpP1P2 remains largely elusive and selectively targeting ClpP of different species is a big challenge. In this work, cediranib was demonstrated to significantly decrease the activity of MtbClpP1P2. By solving the crystal structure of cediranib-bound MtbClpP1P2, we found that cediranib dysregulates MtbClpP1P2 by interfering with handle domain of the equatorial region of MtbClpP1, indicating that the inter-ring dynamics are crucial for its function. This finding provides direct evidence for the notion that a conformational switch in the equatorial handle domain is essential for ClpP activity. We also present biochemical data to interpret the distinct interaction pattern and inhibitory properties of cediranib toward MtbClpP1P2. These results suggest that the variable handle domain region is responsible for the species-selectivity of cediranib, which suggests the equatorial handle domain as a potential region for screening pathogen-specific ClpP inhibitors.

Most genome-wide association and fine-mapping studies to date have been conducted in individuals of European descent, and genetic studies of populations of Hispanic/Latino and African ancestry are still limited. In addition to the limited inclusion of these populations in genetic studies, these populations have more complex linkage disequilibrium structure that may reduce the number of variants associated with a phenotype. In order to better define the genetic architecture of these understudied populations, we leveraged >100,000 phased sequences available from deep-coverage whole genome sequencing through the multi-ethnic NHLBI Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) program to impute genotypes into admixed African and Hispanic/Latino samples with commercial genome-wide genotyping array data. We demonstrate that using TOPMed sequencing data as the imputation reference panel improves genotype imputation quality in these populations, which subsequently enhances gene-mapping power for complex traits. For rare variants with minor allele frequency (MAF) < 0.5%, we observed a 2.3 to 6.1-fold increase in the number of well-imputed variants, with 11-34% improvement in average imputation quality, compared to the state-of-the-art 1000 Genomes Project Phase 3 and Haplotype Reference Consortium reference panels, respectively. Impressively, even for extremely rare variants with sample minor allele count <10 (including singletons) in the imputation target samples, average information content rescued was >86%. Subsequent association analyses of TOPMed reference panel-imputed genotype data with hematological traits (hemoglobin (HGB), hematocrit (HCT), and white blood cell count (WBC)) in ~20,000 self-identified African descent individuals and ~23,000 self-identified Hispanic/Latino individuals identified associations with two rare variants in the HBB gene (rs33930165 with higher WBC (p=8.1×10−12) in African populations, rs11549407 with lower HGB (p=1.59×10−12) and HCT (p=1.13×10−9) in Hispanics/Latinos). By comparison, neither variant would have been genome-wide significant if either 1000 Genomes Project Phase 3 or Haplotype Reference Consortium reference panels had been used for imputation. Our findings highlight the utility of TOPMed imputation reference panel for identification of novel associations between rare variants and complex traits not previously detected in similar sized genome-wide studies of under-represented African and Hispanic/Latino populations.Author summary Admixed African and Hispanic/Latino populations remain understudied in genome-wide association and fine-mapping studies of complex diseases. These populations have more complex linkage disequilibrium (LD) structure that can impair mapping of variants associated with complex diseases and their risk factors. Genotype imputation represents an approach to improve genome coverage, especially for rare or ancestry-specific variation; however, these understudied populations also have smaller relevant imputation reference panels that need to be expanded to represent their more complex LD patterns. In this study, we leveraged >100,000 phased sequences generated from the multi-ethnic NHLBI TOPMed project to impute in admixed cohorts encompassing ~20,000 individuals of African ancestry (AAs) and ~23,000 Hispanics/Latinos. We demonstrated substantially higher imputation quality for low frequency and rare variants in comparison to the state-of-the-art reference panels (1000 Genomes Project and Haplotype Reference Consortium). Association analyses of ~35 million (AAs) and ~27 million (Hispanics/Latinos) variants passing stringent post-imputation filtering with quantitative hematological traits led to the discovery of associations with two rare variants in the HBB gene; one of these variants was replicated in an independent sample, and the other is known to cause anemia in the homozygous state. By comparison, the same HBB variants would not have been genome-wide significant using other state-of-the-art reference panels due to lower imputation quality. Our findings demonstrate the power of the TOPMed whole genome sequencing data for imputation and subsequent association analysis in admixed African and Hispanic/Latino populations.

Abstract Long and short sleep duration are associated with elevated blood pressure (BP), possibly through effects on molecular pathways that influence neuroendocrine and vascular systems. To gain new insights into the genetic basis of sleep-related BP variation, we performed genome-wide gene by short or long sleep duration interaction analyses on four BP traits (systolic BP, diastolic BP, mean arterial pressure, and pulse pressure) across five ancestry groups using 1 degree of freedom (1df) interaction and 2df joint tests. Primary multi-ancestry analyses in 62,969 individuals in stage 1 identified 3 novel loci that were replicated in an additional 59,296 individuals in stage 2, including rs7955964 ( FIGNL2/ANKRD33 ) showing significant 1df interactions with long sleep duration and rs73493041 ( SNORA26/C9orf170 ) and rs10406644 ( KCTD15/LSM14A ) showing significant 1df interactions with short sleep duration (P int < 5×10 −8 ). Secondary ancestry-specific two-stage analyses and combined stage 1 and 2 analyses additionally identified 23 novel loci that need external replication, including 3 and 5 loci showing significant 1df interactions with long and short sleep duration, respectively (P int < 5×10 −8 ). Multiple genes mapped to our 26 novel loci have known functions in sleep-wake regulation, nervous and cardiometabolic systems. We also identified new gene by long sleep interactions near five known BP loci (≤1Mb) including NME7, FAM208A, MKLN1, CEP164 , and RGL3/ELAVL3 (P int < 5×10 −8 ). This study indicates that sleep and primary mechanisms regulating BP may interact to elevate BP level, suggesting novel insights into sleep-related BP regulation.

Large-scale whole-genome sequencing (WGS) studies have improved our understanding of the contributions of coding and noncoding rare variants to complex human traits. Leveraging association effect sizes across multiple traits in WGS rare variant association analysis can improve statistical power over single-trait analysis, and also detect pleiotropic genes and regions. Existing multi-trait methods have limited ability to perform rare variant analysis of large-scale WGS data. We propose MultiSTAAR, a statistical framework and computationally-scalable analytical pipeline for functionally-informed multi-trait rare variant analysis in large-scale WGS studies. MultiSTAAR accounts for relatedness, population structure and correlation among phenotypes by jointly analyzing multiple traits, and further empowers rare variant association analysis by incorporating multiple functional annotations. We applied MultiSTAAR to jointly analyze three lipid traits (low-density lipoprotein cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol and triglycerides) in 61,861 multi-ethnic samples from the Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) Program. We discovered new associations with lipid traits missed by single-trait analysis, including rare variants within an enhancer of NIPSNAP3A and an intergenic region on chromosome 1.