目的:了解吉林省HIV-1（human immunodeficiency virus-1，HIV-1）感染者治疗前基因型耐药及分子网络传播情况。方法:选取2022年治疗前HIV感染者228名，提取血浆RNA、反转录PCR扩增HIV-1 pol基因片段。建立进化树确定亚型、解析基因型耐药突变（drug resistance mutations，DRMs）情况并构建HIV分子网络评估传播关系。 结果:从228例样本中成功获得206条 pol基因序列，基因亚型主要为CRF01_AE（60.68%，125/206）、CRF07_BC （30.10%，62/206）和B亚型（5.34%，11/206）。总耐药率为9.22%（19/206），耐药突变以非核苷逆转录酶抑制剂为主，占8.25%（17/206）。多因素logistic回归分析表明，40~49岁和≥50岁，离异或丧偶感染人群产生耐药的风险较高（ P<0.05）。白城地区和CRF07_BC感染者入网风险更大（ P<0.05）。有63条序列入网（30.58%，63/206），形成23个分子簇。入网病例中6例携带DRMs。出现本市和跨市连接边关系。异性与同性性传播感染人群存在混合连接边。 结论:吉林省HIV感染者治疗前耐药率处于中等水平，分子网络中的毒株呈地区聚集性，加强耐药监测，对网络桥梁人群进行有针对性的干预措施，减少治疗前发生耐药传播的可能性。

开展HIV传播簇探测，及时、精准实施公共卫生应对和干预，是结束艾滋病流行的重要途径和方法。传播簇风险测量指标可分为基于传播簇既往增长的指标、基于传播簇成员特征分析的指标以及基于传播簇系统进化分析的指标三类。依据传播簇风险测量指标识别风险传播簇，将卫生服务拓展至与传播簇关联的尚未感染HIV者、既往确诊和尚未确诊的HIV感染者，可实现精准干预。本文对现有的HIV分子传播簇风险测量指标及其公共卫生应对措施进行综述，为我国艾滋病精准防控提供参考。

目的:明确浙江省一起非婚非商业异性性行为传播模式HIV感染者之间的传播关系。方法:对2020年1月至2022年1月浙江省浦江县新确证的疑似非婚非商业异性性传播HIV聚集性疫情相关HIV感染者及其性伴开展流行病学调查（流调），收集社会人口学特征、流动信息、HIV既往检测史、高危性行为史及性伴侣情况等信息。结合HIV分子传播网络监测进行传播关系分析，采集新确证HIV感染者在抗病毒治疗前的全血样本6~8 ml，分离出血浆。通过核酸提取、PCR扩增 pol基因，通过Sequencher 5.0软件拼接整理测序结果，使用Cytoscape 3.6.0软件构建HIV分子传播网络进行分析。 结果:2020年1月至2022年1月，浦江县共发现HIV感染者88例，其中异性性传播74例，有31例为非婚非商业性行为感染。初步个案调查发现，其中3例女性均与1例男性发生过无保护的非婚非商业异性性行为。4例感染者中，有2例的配偶HIV抗体检测阳性。对新确证感染者开展分子传播网络分析，共获得异性性传播序列65例，形成9个传播簇，最大传播簇中包含10例HIV感染者。HIV聚集性疫情共涉及HIV感染者11例，男性3例，女性8例；年龄均≥50岁，职业类型为农民或农村家庭妇女；追踪溯源到7例性伴，其中6例HIV阴性，1例未检测。18例调查对象的性社会网络关系中，夫妻关系6对，固定性伴关系8对，临时性伴关系3对。11例HIV感染者中，非婚非商业异性性传播9例，婚内传播2例。7例非婚非商业异性性伴与病例2（56岁男性农民）的流行病学关联，3例有流调和分子传播簇结果证实，3例有分子传播簇和流调结果证实，另有1例流调结果证实。结论:本起HIV聚集性疫情的传播模式是以病例2为核心，通过非婚非商业异性性行为传播HIV，继而引起婚内和固定性伴间的传播。流调与分子传播网络相结合的溯源调查支持本结论。

目的:通过构建浙江省北部区域(嘉兴市和湖州市)人类免疫缺陷病毒1型(human immunodeficiency virus type 1，HIV-1)流行株的分子传播网络，探索HIV-1在该区域的传播特征。方法:以2017年嘉兴市和湖州市新诊断的371例人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus，HIV)感染者/艾滋病(acquired immunodeficiency syndrome，AIDS)患者为研究对象，采集其血样并收集其基本人口学及流行病学信息。从血浆中提取RNA，运用反转录聚合酶链反应和巢式聚合酶链反应扩增HIV-1 pol区基因序列，构建进化树判定亚型。计算两两序列间的基因距离，筛选最佳基因遗传距离阈值，构建分子传播网络。统计学方法采用 χ2检验。 结果:成功获得336份样本的 pol区基因序列，共检出11种亚型，以流行重组型(circulating recombinant form，CRF)07_BC亚型[40.8%(137/336)]和CRF01_AE亚型[31.2%(105/336)]为主。以1.0%的基因遗传距离阈值绘制HIV-1分子传播网络，119例患者共形成38个分子簇(簇内患者数为2～28例)，以男性为主[82.4%(98/119)] ，以年龄≥40岁者居多[52.9%(63/119)]，主要感染CRF07_BC亚型[57.1%(68/119)]和CRF01_AE亚型[24.4%(29/119)]，其中CRF07_BC入网率[49.6%(68/137)]高于CRF01_AE入网率[27.6%(29/105)]，差异有统计学意义( χ2＝5.27， P＝0.022)；存在2个较大分子簇C1(含28例患者)和C2(含11例患者)，C1中男男同性传播占60.7%(17/28)，C2中男男同性传播有7例。高传播风险病例普遍通过手机交友软件在本地或邻近城市寻找性伴侣，所感染的HIV-1序列多与其他经济发达地区(广东省、北京市和杭州市等)的HIV-1毒株序列存在较高同源性。 结论:浙江省嘉兴市和湖州市的HIV-1亚型多样，以CRF07_BC和CRF01_AE为主。该地区HIV-1传播网络特征复杂，其中高传播风险病例可能是导致浙江省北部区域HIV-1流行的关键因素，因此亟需深化传播网络监测体系，及时制订精准干预和防治策略。

目的:了解浙西南山区(丽水市)人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus，HIV)感染者和艾滋病(acquired immunodeficiency syndrome，AIDS)患者的分子传播网络特征。方法:收集丽水市2020年新确证且未经抗病毒治疗HIV/AIDS感染病例血样共147例，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，HIVDB在线分析治疗前耐药突变及耐药水平；计算两两序列间基因距离(genetic distance，GD)，确定最佳GD阈值，通过Cytoscape3.7.0软件绘制分子传播网络图。统计学方法采用χ 2或Fisher精确概率法。 结果:成功得到134条 pol基因序列，共发现9种亚型，以CRF08_BC (34.33%，46/134)，CRF01_AE (29.85%，40/134)和CRF07_BC (23.88%，32/134)为主，年龄、户籍地、教育程度和传播途径对亚型分布的差异均有统计学意义( P<0.05)。发现19个样本存在耐药，治疗前人群耐药率为14.18%(19/134)。以GD阈值为1.2%绘制HIV-1分子传播网络图，形成15个分子簇(簇内患者数2~29例)，入网率49.25%(66/134)，入网病例以男性(75.76%，50/66)、异性性传播(81.82%，54/66)和感染CRF08_BC(50.00%，33/66)为主。发现一个包含29个病例(其中2例暗娼)的CRF08_BC较大分子簇(平均度值22.7)，簇内病例集中在S县，平均年龄57.21岁，异性性传播为主(96.55%, 28/29)，包括7例耐药病例，簇内序列的同源性分析显示与云南流行株的关联性最高。 结论:浙西南山区(丽水市)HIV-1亚型多元，治疗前耐药达到较高水平，发现特定区域存在以老年嫖客为聚集特征的分子传播簇，急需制定和实施精准干预策略，遏制HIV的传播。

目的:分析嘉兴市HIV/AIDS的感染和传播关系，探索区域HIV-1分子传播网络特征，为制定针对性的防控措施提供依据。方法:以2017-2018年嘉兴市新确证HIV/AIDS为研究对象，收集社会人口学、感染和传播等相关信息。采集血样并提取RNA，运用RT-PCR和巢式PCR扩增HIV-1的 pol区基因序列，采用Mega 6.0软件构建系统进化树进行HIV-1亚型分析。计算研究对象的HIV-1基因序列遗传距离，筛选构建分子传播网络的基因距离阈值，使用Cytoscape 3.6.0软件绘制分子传播网络。对基于分子传播网络的流行病学调查结果进行分析。 结果:研究对象HIV/AIDS 517例中，HIV-1基因序列包括15种基因亚型，以CRF01_AE（37.1%）、CRF07_BC（36.2%）和CRF08_BC（11.8%）为主。在1.0%的基因距离阈值下构建HIV-1分子传播网络，形成87个分子簇，总体入网率为45.8%（237/517）。多因素logistic回归分析结果显示，60~81岁年龄组（与14~24岁年龄组相比， OR=2.690，95% CI：1.058~6.844）、已婚（与未婚相比， OR=1.698，95% CI：1.003~2.875）、CRF07_BC亚型（与CRF01_AE亚型相比， OR=2.203，95% CI：1.426~3.404）的HIV-1分子成簇风险较高。分子传播网络中最大的CRF07_BC-1分子簇包括50例（2017年入网21例，2018年新增入网29例）HIV/AIDS，未婚（与已婚相比， OR=2.482，95% CI：1.140~5.402）、同性性传播（与异性性传播相比， OR=3.163，95% CI：1.543~6.483）、疑似高传播风险HIV/AIDS（与其他HIV/AIDS相比， OR=7.631，95% CI：1.783~32.654）、确证地在南湖区和平湖市［与其他区（县）相比， OR=2.225，95% CI：1.074~4.608］是进入最大簇的主要危险因素。该分子簇包含7例疑似高传播风险HIV/AIDS，均为同性性传播；自我报告首次发生男男性行为的时间范围为2010-2018年，确证前2年内的同性性伴数为20（ P 25， P 75：10，100）；其中6例自我报告有近期在南湖区某MSM交友活动场所寻找性伴活动史。 结论:2017-2018年嘉兴市新确证HIV/AIDS的HIV-1亚型多样，以散发为主，存在地理聚集性和一定数量的疑似高传播风险HIV/AIDS，呈快速传播现象，需开展针对性的强化干预。

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（2 253~3 314 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CRF07_BC（157，41.8%）和CRF01_AE（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CRF55_01B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，CRF01_AE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CRF07_BC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CRF55_01B的耐药监测。

目的:分析云南省昆明市2016－2018年MSM中HIV-1分子网络的特征，探讨HIV-1传播网络的危险因素，为干预的有效实施提供依据。方法:2016－2018年在昆明市连续收集新报告的感染HIV-1的MSM的样品540份，通过巢式PCR扩增HIV-1的 pol区基因，按照最大似然进化树中bootstrap值>95%和基因距离<3%构建分子网络，对研究对象进入网络和网络增长的相关因素进行分析。 结果:459份样品获得 pol序列，检测到7种HIV-1基因型，其中以CRF07_BC（49.2%，226/459）和CRF01_AE（40.3%，185/459）为主，其他基因型包括URFs（4.8%，22/459）、CRF08_BC（3.1%，14/459）、CRF55_01B（1.7%，8/459）、B亚型（0.7%，3/459）和CRF68_01B（0.2%，1/459）。共163条序列进入网络，入网率为35.5%（163/459），形成56个簇，簇内个体数在2～13个之间。对研究对象进入网络的影响因素分析，发现已婚和多性伴者在网络中检测到的比例较大；多因素logistic回归分析结果显示，性伴数是MSM感染者分子网络增长的影响因素；按照每年出现≥3个新增感染者的网络为活跃传播簇的标准，有6个传播簇可判定为活跃传播簇，外地、有STD史、离异和学生的MSM是活跃传播簇干预的关键对象。 结论:昆明市MSM中HIV-1基因型日趋复杂，进入分子网络的相关因素包括已婚和多性伴，活跃传播簇中外地、有STD史、离异和学生MSM需要加强干预，本研究为分子网络运用于该人群的干预提供了基础。

目的:了解嘉兴市男男同性传播人群(men who have sex with men，MSM)HIV-1型感染的分子流行特征，为防控提供方法和思路。方法:回顾分析2020—2022年所有新报告MSM人群未经抗病毒治疗的病例血样，扩增HIV-1 pol基因，测序后使用MEGA v6.0软件分析核酸序列，构建系统进化树判断亚型，使用校正群体耐药分析程序(CPR)分析耐药突变，计算基因序列间遗传距离，使用Cytoscape v3.6.0软件绘制分子传播网络。 结果:共发现9种基因亚型，以CRF07_BC(43.3%)、CRF01_AE(36.9%)为主，未与参考亚型聚类的重组型病例占比5.0%。共检出耐药突变病例21例(7.0%)，CRF07_BC和CRF01_AE亚型的耐药突变比率分别为8.2%和7.8%。蛋白酶抑制剂、核苷类逆转录酶抑制剂和非核苷类逆转录酶抑制剂的耐药突变检出率分别为1.7%、0.7%和4.7%。最适分子网络的基因距离为0.018，入网率43.3%，共形成38个分子簇(簇内2～26个节点)。同性性行为人数≥6，度值≥4的病例易进入活跃分子簇。TNS>0.75的高危传播病例以外省(市)户籍和商业服务业者为主要特征。重组型分子簇病例与外省病例有较高相似度。结论:嘉兴地区MSM人群HIV-1亚型分布复杂，重组亚型检出率增高，传播耐药水平较高，活跃分子簇和高危传播病例人群多为商业服务类等外来人口，需加强监测和干预力度。

目的:了解浙江省MSM HIV/AIDS与性伴之间分子传播关系和相关危险因素。方法:采用横断面调查的方法，对浙江省2015-2017年新确证的MSM HIV/AIDS及参与性伴驱动检测的阳性性伴开展分子流行病学研究。收集血浆并提取RNA，运用RT-PCR和巢式PCR扩增并获得HIV-1的 pol区基因序列，构建系统进化树，分析分子传播簇，判定性伴间的传播关系。 结果:共937例MSM HIV/AIDS参与性伴驱动检测，检出173名阳性性伴。有61例性伴间（31对）形成传播簇，成簇比例为50.8%（61/120），其中7对性伴结合新发感染结果初步判定传播方向。在性伴分子传播网络的相关因素分析中，性伴之间确证年份为相同年份（与不同年份相比， OR=12.190，95% CI：1.563~95.054），现住址所在地为不同区（县）［与相同区（县）相比， OR=17.054，95% CI：1.742~166.982］更可能存在分子传播关系。 结论:MSM HIV/AIDS的性伴驱动检测，结合分子传播网络分析技术，可以提高HIV/AIDS精准溯源，同时根据新发感染结果，初步判定传播方向。建议对MSM HIV/AIDS确证后，应尽早进行性伴驱动检测，包括跨区域的性伴追踪检测，有利于传染源追踪。