Genetic variants that cause rare disorders may remain elusive even after expansive testing, such as exome sequencing. The diagnostic yield of genome sequencing, particularly after a negative evaluation, remains poorly defined.

Missense variants can have a range of functional impacts depending on factors such as the specific amino acid substitution and location within the gene. To interpret their deleteriousness, studies have sought to identify regions within genes that are specifically intolerant of missense variation. Here, we leverage the patterns of rare missense variation in 125,748 individuals in the Genome Aggregation Database (gnomAD) against a null mutational model to identify transcripts that display regional differences in missense constraint. Missense-depleted regions are enriched for ClinVar pathogenic variants, de novo missense variants from individuals with neurodevelopmental disorders (NDDs), and complex trait heritability. Following ClinGen calibration recommendations for the ACMG/AMP guidelines, we establish that regions with less than 20% of their expected missense variation achieve moderate support for pathogenicity. We created a missense deleteriousness metric (MPC) that incorporates regional constraint and outperforms other deleteriousness scores at stratifying case and control de novo missense variation, with a strong enrichment in NDDs. These results provide additional tools to aid in missense variant interpretation.

Diamond-Blackfan anemia (DBA) is a rare bone marrow failure disorder that affects 1 in 100,000 to 200,000 live births and has been associated with mutations in components of the ribosome. In order to characterize the genetic landscape of this genetically heterogeneous disorder, we recruited a cohort of 472 individuals with a clinical diagnosis of DBA and performed whole exome sequencing (WES). Overall, we identified rare and predicted damaging mutations in likely causal genes for 78% of individuals. The majority of mutations were singletons, absent from population databases, predicted to cause loss of function, and in one of 19 previously reported genes encoding for a diverse set of ribosomal proteins (RPs). Using WES exon coverage estimates, we were able to identify and validate 31 deletions in DBA associated genes. We also observed an enrichment for extended splice site mutations and validated the diverse effects of these mutations using RNA sequencing in patient-derived cell lines. Leveraging the size of our cohort, we observed several robust genotype-phenotype associations with congenital abnormalities and treatment outcomes. In addition to comprehensively identifying mutations in known genes, we further identified rare mutations in 7 previously unreported RP genes that may cause DBA. We also identified several distinct disorders that appear to phenocopy DBA, including 9 individuals with biallelic CECR1 mutations that result in deficiency of ADA2. However, no new genes were identified at exome-wide significance, suggesting that there are no unidentified genes containing mutations readily identified by WES that explain > 5% of DBA cases. Overall, this comprehensive report should not only inform clinical practice for DBA patients, but also the design and analysis of future rare variant studies for heterogeneous Mendelian disorders.

Abstract Underrepresented populations are often excluded from genomic studies due in part to a lack of resources supporting their analyses. The 1000 Genomes Project (1kGP) and Human Genome Diversity Project (HGDP), which have recently been sequenced to high coverage, are valuable genomic resources because of the global diversity they capture and their open data sharing policies. Here, we harmonized a high quality set of 4,096 whole genomes from HGDP and 1kGP with data from gnomAD and identified over 159 million high-quality SNVs, indels, and SVs. We performed a detailed ancestry analysis of this cohort, characterizing population structure and patterns of admixture across populations, analyzing site frequency spectra, and measuring variant counts at global and subcontinental levels. We also demonstrate substantial added value from this dataset compared to the prior versions of the component resources, typically combined via liftover and variant intersection; for example, we catalog millions of new genetic variants, mostly rare, compared to previous releases. In addition to unrestricted individual-level public release, we provide detailed tutorials for conducting many of the most common quality control steps and analyses with these data in a scalable cloud-computing environment and publicly release this new phased joint callset for use as a haplotype resource in phasing and imputation pipelines. This jointly called reference panel will serve as a key resource to support research of diverse ancestry populations.