广西崇左市扶绥县HIV-1分子传播网络特征分析

目的:分析广西崇左市扶绥县艾滋病病毒(HIV)感染者的分子传播网络特征,并确定造成分子网络聚簇传播和高风险传播的危险因素。方法:采集崇左市扶绥县2005—2021年确诊的HIV/艾滋病(AIDS)患者血样。通过扩增HIV-1 pol区序列比对分析,构建分子传播网络。运用二元logistic回归分析入网和高危传播的影响因素。结果:本研究共获得扶绥县349条HIV-1 pol区序列,6种亚型,分别为CRF01_AE亚型(49.86%)、CRF07_BC亚型(32.38%)、CRF08_BC亚型(14.33%)、CRF55_01B亚型(1.14%)、C亚型(0.29%)、独特重组型(URF)(2.00%)。192条(55.01%)序列进入分子传播网络,形成31个簇、192个节点和736条边。年龄>50岁(a OR=1.861,95%CI:1.009~3.433)、感染CRF07_BC亚型毒株(a OR=4.386,95%CI:2.533~7.594)、文化程度为小学及以下(a OR=1.709,95%CI:1.070~2.729)、有非婚商业异性性接触史(a OR=1.682,95%CI:1.027~2.753),配偶或固定性伴阳性(a OR=2.428,95%CI:1.181~4.995)的患者更容易进入传播网络聚簇传播。年龄>50岁(a OR=1.861,95%CI:1.009~3.433),感染CRF07_BC亚型(a OR=4.386,95%CI:2.533~7.594),文化程度为小学及以下(a OR=1.699,95%CI:1.004~2.874)的患者更容易成为传播网络中的高连接者。结论:广西崇左市扶绥县AIDS传播的关键人群是年龄>50岁且文化程度为小学及以下的中老年人群,应针对重点人群的在分子网络中的传播聚簇特点进行溯源调查,并实施精准干预,减少二代传播。

龙州县HIV-1分子传播网络特征及影响因素分析

目的 分析广西崇左市龙州县HIV/AIDS患者中HIV-1分子传播网络特征,并探讨网络形成的相关影响因素。方法 对2003-2021年龙州县报告的HIV/AIDS患者采集血样,通过DNA提取、pol区扩增、测序及序列整理,使用HIV-TRACE筛选最佳基因距离及构建分子传播网络。对分类资料进行χ^(2)检验,使用Logistic回归模型分析入网和高连接度个体的影响因素。结果 共收集到545份研究样本,成功获得361例HIV/AIDS患者的HIV-1 pol区序列。HIV亚型以CRF01_AE(88.09%)为主,其次为CRF07_BC(5.26%)和CRF08_BC(3.88%)。多因素结果显示,无性病史(OR=3.238,95%CI:1.134~10.642)、已婚/同居(OR=1.953,95%CI:1.03~3.758)的患者更容易入网;年龄≥50岁(OR=2.656,95%CI:1.394~5.109)的患者更容易成为该网络的高连接度个体,而高中/中专及以上(OR=0.251,95%CI:0.057~0.784)更不容易成为高连接度个体。结论 2003-2021年,龙州县艾滋病传播的关键人群为年龄≥50岁及低文化程度的患者,当地的相关部门应加强对该人群的治疗和管理及靶向干预,以减少HIV的二代传播。

HIV-1分子传播网络分析及应用

社会流行病学调查对揭示1型艾滋病病毒(HIV-1)传播特征起到了重要作用,但也存在调查成本高及可信性不足的缺点。随着系统进化分析方法学的进步以及快速增加的HIV-1序列,基于HIV-1基因信息的分子传播网络分析近年来快速发展并被广泛运用。本文综述了该分析方法的基本原理、运用现状、判定方法及参数选择,旨在为该方法的进一步发展和运用提供借鉴。

2012—2020年宁夏HIV-1感染者分子传播网络特征分析

目的分析宁夏HIV-1感染者分子网络特征及传播网络的影响因素,为制定有效干预措施提供科学依据。方法收集442份2012—2020年新报告的HIV-1感染者血清样本,通过巢式PCR扩增HIV-1pol区基因序列,根据pol基因序列进行病毒亚型分析,基于最适基因距离构建分子网络,分析分子传播网络特征及其影响因素。结果共获得398条HIV-1pol区基因序列,发现6种HIV-1基因型,以CRF07_BC和CRF01_AE亚型为主,分别占60.05%和25.88%。CRF07_BC、CRF01_AE和CRF55_01B逐年发现数量呈上升趋势(P<0.05)。有247条序列进入分子网络,入网率为62.06%(247/398),共形成50个传播簇,簇内节点数为2~152个,其中有一个大簇,节点数为152个(61.54%,152/247)。入网率最高是CRF07_BC亚型(73.22%),其次是CRF55_01B(72.73%),测序时是否耐药和CD4^(+)T淋巴细胞计数是入网率影响因素(P<0.05)。结论宁夏HIV-1基因亚型多样,以CRF07-BC为主要优势毒株,并随着时间有增长趋势。分子网络呈聚集性分布,CD4^(+)T淋巴细胞计数<200/mm^(3)和测序时耐药的感染者更易进入网络,成为高风险传播者,应持续开展针对有效的干预措施,以降低HIV的新发感染。

河北省治疗前人群HIV-1耐药毒株分子传播网络研究

目的了解河北省抗病毒治疗前人群HIV-1耐药毒株流行与分子传播网络情况。方法用in-house的方法扩增HIV-1 pol区基因序列,并利用TN93模型计算pol序列基因距离,构建HIV-1分子网络图。结果研究发现17名HIV-1感染者出现耐药突变,耐药突变率为6.16%(17/276),其中,NNRTI类耐药率为4.35%(12/276),PI类耐药率为1.09%(3/276),NRTI类耐药率为0.36%(1/276),NNRTI类和PI类双重耐药率为0.36%(1/276);多因素Logistic回归分析显示年龄和亚型是HIV-1产生耐药的影响因素,虽然HIV-1耐药突变在CRF07_BC(2.44%)亚型中的分布明显低于CRF01_AE(8.03%)和B(3.70%)亚型,然而CRF07_BC序列构建的分子传播网络最多,传播速度最快。结论河北省治疗前HIV-1耐药突变处于较高水平,应制定措施实时监测未治疗人群中HIV-1耐药毒株流行情况。

HIV-1分子传播网络的特点及应用

HIV-1分子传播网络是一种通过比对HIV感染者之间遗传信息的相似性构建网络连接结构的新兴方法,主要用于了解HIV流行特征和指导高效率的干预与防控工作。文章通过综述HIV-1分子传播网络的基本原理、构建方法、分析方法以及应用,旨在为更高效、有针对性地防治HIV提供科学依据。

昆明地区吸毒人群和异性性传播HIV-1的分子流行病学

目的探讨昆明地区吸毒人群和异性性传播感染者HIV-1的分子流行病学特点。方法收集1994～2002年26例昆明地区吸毒人群和异性性传播HIV-1阳性者的血浆，采用BigDye链终止反应试剂盒测定2．6-kb gag-RT区的核苷酸序列，确定HIV-1的基因型分布。结果CRF07_BC和CRF08_BC是吸毒人群中HIV-1的主要基因型；1例吸毒者感染了亚型B’。同样，大多数异性性传播HIV-1感染者的基因型也以CRF07_BC，CRF08_BC和亚型B为主。结论昆明地区异性性传播HIV-1感染者中流行的病毒基因型来自当地吸毒人群。

2014～2015年广西钦州市新报告HIV/AIDS病例HIV1型分子传播网络特征

目的分析2014～2015年广西钦州市新报告HIV/AIDS病例HIV1型(HIV-1)分子传播网络特征。方法 2014～2015年在广西钦州市招募新报告且未治疗的355例HIV/AIDS患者为研究对象,进行流行病学调查。提取所有研究对象外周血中HIV-1 RNA进行扩增和测序,分析HIV-1流行重组亚型。基于最适基因距离构建分子传播网络,并分析入网率及其影响因素。结果共获得264条pol区序列,主要亚型为CRF08_BC(52.27%),其次为CRF01_AE(39.77%),再次为CRF07_BC(6.06%)。CRF01_AE亚型的主要传播途径为异性性传播(84.76%),CRF07_BC和CRF08_BC亚型的主要传播途径为异性性传播和注射吸毒传播。在1.65%最适基因距离阈值下,构建HIV-1分子传播网络,总共有154条序列入网,总入网率为58.33%; CRF01_AE、CRF07_BC、CRF08_BC彼此独立成簇。性别、年龄、民族、职业、传播途径、CD4^+细胞计数和亚型均非HIV-1进入分子传播网络的影响因素(均P>0.05)。分子传播网络中不同HIV-1基因亚型的关联程度的分布差异有统计学意义(P<0.05),其中CRF08_BC的关联程度均高于其他亚型。结论广西钦州市新报告未治疗HIV/AIDS人群的HIV-1流行亚型以CRF08_BC为主。应构建分子传播网络对该地区CRF08_BC亚型进行长期监测,以采取针对性的措施阻断其传播。

利用分子传播网络分析昆明市HIV-1 CRF01_AE毒株流行特点

目的 通过构建昆明市HIV-1 CRF01_AE毒株的分子传播网络,分析其流行特征并观察动态流行趋势,从而为当地制定疫情防控干预措施提供科学依据。方法 选择2015―2021年云南省传染病医院接受治疗的253例昆明市HIV-1 CRF01_AE新发感染患者作为研究对象。运用反转录巢式聚合酶链式反应成功扩增其基因序列,序列比对后导入HyPhy 2.2.4软件进行成对基因距离的计算。运用GraphPad-Prism 8.0软件确定最佳基因距离阈值,使用Cytoscope 3.7.2软件实现网络可视化。运用Network-Analyzer和MCODE(Molecular Complex Detection)工具进行网络特征分析。结果 在0.018最佳基因距离阈值下,253个研究对象中有118个(46.64%)进入网络分析,共形成了38个分子簇,其组成大小从2到17个节点不等。网络集群主要以异性传播(51.78%)和同性传播(37.94%)为主,年龄段主要分布于20~40岁(77.47%)。网络所有节点的总链接数为226,单个节点最高链接数为10。MCODE确定了3种重要的分子簇,3个分子簇分别定义为B、C、D型,B型由17个节点和19链接数组成,为同性传播集群呈低增长状态。C和D型均由5个节点和10链接数组成,为异性传播集群且呈静止状态。结论 昆明市HIV-1 CRF01_AE毒株分子传播网络中的分子簇具有一定特殊性和聚集性。同性传播和异性传播人群已经成为昆明市HIV-1 CRF01_AE毒株感染的两大风险群体,同时两个群体还有发生交叉传播的现象。传播网络中有一个同性传播组成的集群规模较大,其传播风险和活跃度较高,需加强对其监测,并制定针对性的干预措施对集群中的“核心人群”进行防控。

淮安市新报告HIV-1感染者的分子传播网络特征研究

目的 了解淮安市新报告人感染HIV-1毒株的流行特征、亚型及分子传播网络特征。方法 采集淮安籍HIV-1确证阳性感染者血液标本,利用巢式(RT-)PCR方法扩增pol基因片段,测序并构建分子传播网络。结果 淮安市新报告人感染的HIV-1基因亚型有9种,分别为CRF01_AE (38.5%,47/122)、CRF07_BC (38.5%,47/122)、CRF67_01B (8.2%,10/122)、CRF68_01B (4.9%,6/122)、B (3.3%,4/122)、CRF08_BC (3.3%,4/122)、CRF55_01B (1.6%,2/122)、CRF85_BC (0.8%,1/122)和CRF52_01B (0.8%,1/122)。60条pol基因序列形成10个分子传播簇,入网率为49.2%,其中最大的分子传播网络由CRF07_BC基因型构成。logistic回归分析显示已婚有配偶(与丧偶相比,OR=0.242,95%CI:0.006-0.972)、同性传播(与异性传播相比,OR=2.113,95%CI:1.020-4.377)、基因型CRF07_BC (与其他重组型相比,OR=5.972,95%CI:1.655-21.554)更容易进入HIV-1分子传播网络并传播流行。结论 淮安市新报告人感染HIV-1的基因型具有多样性,分子传播网络中存在耐药株传播风险,因此应加强HIV-1的分子流行病学调查,全面开展基线耐药监测,防止耐药毒株在人群中的进一步传播和扩散。

广西HIV-1分子流行病学20年

1996年广西报告首例本地居民人类免疫缺陷病毒（humanimmunodeficiencyvirus，HIV）感染[1]。广西艾滋病疫情从开始的以静脉吸毒传播、局部地区流行为主，随后发展到以异性传播为主并蔓延到广西各县市。许多学者用分子流行病学的方法对其毒株来源及其演变规律做了许多调查研究，发现随着疫情扩散蔓延、传播主要方式的变化，广西HIV-1流行毒株、亚型也发生了很大变化。本文对广西20多年来HIV-1分子流行病学相关研究进展综述如下。

2023年河南省新报告HIV-1感染者分子传播网络特征

目的了解河南省新报告HIV-1感染者的分子传播网络特征,为疫情流行趋势和防治提供依据。方法收集河南省2023年第二季度抽样的8个地市新确证且未经抗病毒治疗HIV-1感染者血样,提取病毒RNA,通过反转录及巢式PCR扩增HIV-1 pol区基因并进行测序,构建分子传播网络。结果成功得到209份pol基因序列,共发现10种亚型或流行重组型(CRF),主要亚型为CRF 07_BC(45.45%)、CRF 01_AE(23.44%)和B亚型(20.57%)。有41个pol基因序列进入分子网络,入网率为19.62%,形成16个分子传播簇,其中CRF 07_BC构成的分子传播簇最多。单因素logistic回归分析显示,年龄>70岁[与18~<25岁人群相比,OR值(95%CI)为5.45(1.16~25.66)],从事家务劳动或无业[与农民相比,OR值(95%CI)为2.84(1.31~6.13)],与其他地区人群相比,安阳地区居民更有可能进入HIV-1分子传播网络。结论河南省HIV-1流行毒株遗传多样性显著,主要为CRF 07_BC、CRF 01_AE和B亚型。构建长期监测分子传播网络,对于采取针对性干预措施遏制病毒传播至关重要。

HIV-1逆转录酶的分子对接及运动功能相关性分析

目的研究逆转录酶的运动性和生理功能的关系,以及N-乙酰基-β-芳基-1,2-二脱氢乙胺类衍生化合物与其的分子识别,方法采用高斯网络模型和各向异性网络模型研究了p66和p66-DNA的运动模式差异,并用分子对接方法研究化合物与逆转录酶的识别.结果 DNA的结合对p66各区域的运动方向影响不大,但其运动的幅度大大降低.分子对接结果发现Y115和M184的疏水结构在识别的过程中起到重要作用.结论基于各个区域的运动方向分析,推测手指区和RNase H区的开合运动可能是逆转录酶发挥逆转录功能的重要原因.并且,N-乙酰基-β-芳基-1。

青岛市MSM新发HIV-1感染者病毒基因分型及分子网络特征分析

目的了解青岛市男男性行为者(men who have sex with men,MSM)新发HIV-1感染者的病毒基因分型特征,构建HIV-1分子传播网络,为精准干预提供依据.方法对2022年青岛市MSM新发HIV-1感染者进行问卷调查并采集血样,提取HIV-1病毒RNA,巢式PCR扩增pol区基因片段并进行测序,确定基因分型,计算基因距离,使用MEGA v11软件、HIV-Trace等构建系统进化树与分子网络,使用SPSS 27.0进行入网影响因素分析.结果共调查158名MSM,采集152人血液样本,成功扩增135条pol区序列,共11种基因分型,主要基因分型为:CRF07_BC占42.23%(57/135),CRF01_AE占35.56%(48/135),CRF55_01B占9.63%(13/135);检出了较为特殊的复杂重组体CRF01_BC和二代重组体CRF0107.鉴定出13个传播簇,CRF07_BC形成最大的传播簇,包含43个节点,CRF01_AE包含15个节点,CRF55_01B包含11个节点.在0.03%的基因距离阈值下构建分子网络,入网率为51.11%(69/135).经χ^(2)检验与Fisher精确检验显示,HIV-1基因分型(χ^(2)=44.691,P<0.01)、是否独居(χ^(2)=4.972,P=0.026)、对艾滋病了解程度(P=0.005)进入分子网络的差异有统计学意义.检测出44条序列存在耐药突变位点,耐药突变率为32.59%(44/135),21例进入分子网络.在基因型为CRF55_01B的一个传播簇中,所有感染者均对NNRTI耐药,耐药位点均为V179E.结论青岛市MSM新发HIV-1感染者的病毒基因分型复杂多样,存在性活跃人群,尤其要把分型为CRF07_BC、非独居、对传染艾滋病抱有侥幸心理的MSM作为教育的重点,及时阻断传播链,避免分子网络的进一步扩大.

陕西省铜川市HIV-1亚型和分子传播网络分析

目的了解陕西省铜川市HIV-1亚型分布特征和传播网络情况,为精准实施当地艾滋病随访干预措施提供科学依据。方法以全国艾滋病综合防治基本信息系统截至2019年8月陕西省铜川市HIV/AIDS感染者为研究对象,2019年常规随访CD4^(+)T淋巴细胞检测的全血样品,提取HIV前病毒DNA,扩增pol区基因片段,构建系统进化树判断HIV-1分子亚型,TN93模型计算序列两两之间基因距离构建分子传播网络,贝叶斯系统进化分析铜川市CRF55_01B毒株进化特征。结果193例HIV/AIDS感染者中,成功扩增获得100例HIV-1 pol区基因片段,HIV-1亚型有CRF01_AE(36.00%)、CRF07_BC(29.00%)、CRF55_01B(16.00%)、B亚型(9.00%)、CRF08_BC(7.00%)、CRF68_01B(1.0%)和独特重组型01_AE/07_BC(2.00%)。以1.5%为基因距离阈值构建分子传播网络,共形成7个分子传播簇,成簇病例构成比为34.00%。多因素Logistic回归分析显示,初中及以下文化程度和毒株亚型为CRF55_01B是分子传播簇形成的促进因素。贝叶斯系统进化分析显示,铜川市CRF55_01B型毒株高度同源(后验概率0.99),最近共同祖先时间约为2009年3月。结论陕西省铜川市HIV-1亚型分布复杂多样,文化程度和HIV-1亚型类别与当地分子传播簇形成相关。分子传播网络有助于了解局部地区HIV/AIDS感染者传播特征,指导干预措施的制定。

合肥市新报告HIV-1感染者传播性耐药特征及分子传播网络研究

目的研究安徽省合肥市2020年新报告HIV-1感染者的传播性耐药(transmitted drug resistance,TDR)及分子传播网络情况。方法收集合肥市2020年1—12月新报告HIV-1感染者,扩增pol基因区(2253~3314 nt),判定基因型耐药情况,构建分子传播网络并分析进入网络病例的相关特征。结果成功扩增pol基因区序列376条,主要的毒株为CRF07BC(157,41.8%)和CRF01AE(136,36.2%)。新报告感染者TDR为2.7%(10/376),10例携带监测性耐药突变(surveillance drug resistance mutation,SDRM),并且毒株CRF5501B所占比例较大(4/10)。分别以0.5%作为基因距离阈值构建了分子传播网络,CRF01AE的大型网络以已婚中年男男性行为者(men who have sex with men,MSM)为主,而CRF07BC则以教育水平较高的未婚MSM为主。通过logistic回归分析入网的影响因素发现CD4细胞计数在200~500个/μL者(aOR=3.219,95%CI:1.226~8.452)与CD4细胞计数>500个/μL者(aOR=5.375,95%CI:1.664~17.364)更易进入网络。结论合肥地区2020年新报告HIV-1感染人群以中青年MSM为主,TDR较低,但要加强CRF5501B的耐药监测。

杭州市2020-2021年男男性行为人群HIV-1感染者分子网络及治疗前耐药特征

目的了解杭州市男男性行为人群(men who have sex with men,MSM)HIV-1感染者的分子网络及治疗前耐药特征。方法收集杭州市2020—2021年新确证HIV-1感染且未经抗病毒治疗的MSM病例血样,扩增HIV-1 pol区基因并测序。使用MEGA6.0软件构建系统进化树判断亚型,通过Cytoscape3.7.0软件绘制分子传播网络图。使用美国斯坦福大学HIV耐药数据库在线分析耐药情况。结果共获得1158条pol基因序列和9种HIV-1亚型,以CRF07_BC(49.9%,573/1158)和CRF01_AE(36.7%,425/1158)为主。初始CD4^(+)T淋巴细胞个数在不同亚型间的差异有统计学意义(χ^(2)=37.02,P<0.001)。以1.0%基因距离阈值绘制HIV-1分子传播网络,形成104个传播簇(簇内病例数2~72例),入网率34.7%(402/1158);发现一个包含72例患者的CRF07_BC活跃传播簇。治疗前耐药株流行率为7.5%(87/1158);对蛋白酶抑制剂的耐药突变发生率最高(3.5%,41/1158),突变位点以Q58E为主(61.0%,25/41),发现3例患者对非核苷类逆转录酶抑制剂和核苷类逆转录酶抑制剂同时耐药。结论杭州市MSM HIV-1感染者的感染亚型多样化,存在CRF07_BC活跃分子传播大簇;治疗前耐药处于中度流行水平,存在抗病毒治疗一线药物多重耐药。

基于HIV-1的pol基因区序列分析我国CRF07_BC毒株的跨地区传播特征

目的通过构建我国HIV-1的CRF07_BC毒株pol基因区序列的分子网络,分析CRF07_BC毒株在我国的跨地区传播特征,为促进我国HIV精准防控提供数据支持。方法使用FastTree与中国艾滋病病毒基因序列数据平台(https://nmdc.cn/hiv/)的亚型判别工具进行亚型判别,筛选出我国CRF07_BC毒株的pol基因序列构建分子网络,使用单因素与多因素Logistic回归分析入网率与跨地区连接影响因素,计算跨地区聚类系数等分子网络分析指标描述不同省份之间的传播连接和强度特征。结果共收集到我国HIV-1毒株pol基因区序列81612条,其中CRF07_BC毒株26181条序列,在0.5%基因距离阈值下构建分子网络,形成2028个分子网络,最大的分子网络含有6262个节点,命名为07-1-1,节点来自全国31个省(自治区、直辖市),以男男性行为传播途径为主(32.0%,2005/6262)。跨地区分析指标显示07-1-1分子网络中68.9%为跨地区连接边,80.6%为跨地区节点;跨地区聚类系数显示分子网络07-1-1的跨地区传播以广东省(66.6%,79114/118819)与北京市(27.9%,33159/118819)为中心,发生在我国华东地区、西南地区、华南地区和华中地区等地区间。结论我国HIV跨地区传播中CRF07_BC毒株起很强的主导作用,广东省与北京市处于跨地区传播的中心位置,有效控制HIV毒株在我国的跨地区传播,将成为我国艾滋病防控高质量发展的重要举措之一。

2018—2021年上海市浦东新区中老年HIV-1感染者/患者分子网络特征分析

目的了解上海市浦东新区中(≥50岁)老年人群中HIV-1流行毒株分子传播网络在整体网络中的传播动态特征。方法收集2018—2021年上海市浦东新区首次确诊的HIV-1感染者及艾滋病患者(HIV/AIDS)共580例血样及人口学信息。216例≥50岁和302例<50岁测序成功。提取RNA核酸后扩增HIV-1 pol区基因片段,以最大似然法构建系统进化树,以及通过Tamura-Nei 93成对基因距离法构建HIV-1分子传播网络并分析中老年人群的网络特征。结果最佳基因距离为1.2%,此时≥50岁人群总体成簇率为49.07%(106/216),与<50岁人群成簇率28.48%(86/302)差异具有统计学意义(χ^(2)=22.903,P<0.001)。其中度=1网络,≥50岁人群入网率为23.45%(53/216),其中同性性传播和异性性传播各自成簇率分别为29.21%(26/89)和21.60%(27/125),两者差异无统计学意义,其中夫妻/固定性伴侣是促成其成簇的重要因素(χ^(2)=70.166,P<0.001)。度≥2网络,≥50岁人群入网率为23.45%(53/216),其中同性性传播和异性性传播各自成簇率分别为23.60%(21/89)和25.60%(32/125),两者差异无统计学意义;同时基于基因亚型成簇率C为63.64%(7/11)、CRF07_BC为33.33%(33/100)、CRF08_BC为21.43%(3/14)、CRF01_AE为14.93%(10/67),不同亚型成簇率差异有统计学意义(χ^(2)=14.381,P=0.002)。度≥4网络,≥50岁人群晚期发现占比61.11%(22/36),是促成较大分子族发生的重要因素(χ^(2)=8.176,P=0.004)。多个维度的单因素分析显示:≥50岁人群同一时期内既有同性又有婚外异性性行为占比较高、婚外性伴数≥50人占比较高、居住于同一区域占比相对较低是区分最大分子簇与较大分子簇的重要因素(均P<0.05)。结论中老年人群中,一定比例的高风险传播者在大分子簇网络的传播中起到了核心作用,较少比例的高风险传播者在较大分子的网络传播中起到了核心作用,不同性传播人群及不同毒株之间的网络特征不尽相同。

HIV-1整合酶四聚体的模建及结构基础研究

HIV-1整合酶(HIV-1 IN)是目前开发抗艾滋病药中最具潜力的药物靶点之一,四聚体是该蛋白发挥生物学功能的主要聚集体形式。为了得到IN四聚体与病毒DNA的复合物,并研究其运动性与生物学功能的关系,采用同源模建、结构优化及叠落等方法,在Tn5转座酶的基础上建立了IN-DNA的复合物模型,并采用高斯网络模型和各向异性网络模型研究四聚体的运动模式。Ramachandran Plot分布和Profile-3D结果验证了复合物模型的合理性。运动模式结果表明,四聚体的N-端、C-端的运动有利于螯合DNA,而核心区的稳定状态是IN发挥整合作用的前提。分子对接结果表明,IN抑制剂更偏向于结合在四聚体中间CCD与病毒DNA结合的区域。