测定HIV-1发病率对于HIV研究和制定预防措施具有重要的科学意义和应用价值，目前主要的研究方法包括队列研究、基于横截面数据的数学模型和生物分子标记检测。其中，生物分子标记检测估算HIV发病率方法中的核心技术是建立新发感染检测技术。由于宿主体内病毒遗传多样性与感染时间存在一定的相关性，有可能利用核酸技术测定HIV遗传多样性，并用于判断新发感染。单基因组扩增(Single Genome Amplification, SGA)是近期发展出来的核酸检测技术，利用该技术获得的序列可以较好代表宿主体内HIV遗传多样性。但是，由于该技术步骤复杂，对实验操作和人员要求较高，难以对核酸遗传多样性指标进行较大规模的检测。　　 本文利用JANUS自动化液体工作站进行体系配置、试剂分配、梯度稀释和模板添加，成功的建立了高效SGA检测方案。这一方案克服了单基因组扩增方法在处理大量样品时存在的工作强度大、易发生交叉污染及通量低等问题，有效地提高了采用单基因组扩增处理大量样品时的速度、精度以及结果的可信度。　　 利用建立的高效SGA检测方案，本文对新疆地区HPTN033队列中27例HIV-1感染者的81份血浆样本进行了env基因V1-V5片段进行了扩增和序列测定，采用系统进化方法分析HIV遗传多样性各指标与感染时间的相关性，利用基于比对和模式的方法计算基因距离以判定样本是否为新发感染，同时采用BED-CEIA方法检测新发感染以作为对照。　　 对遗传多样性与感染时间的相关性分析结果表明，CRF07 BC V1-V5片段序列长度和env V1-V5 N-糖基化位点数目与疾病进程无相关性。而同义突变与非同义突变比率在进入宿主体内的早期较小；到了感染中后期dN/dS值开始增加并高于疾病早期水平；而在随后的疾病进程中dN/dS值逐步下降。dN/dS值与疾病进程有相关性。　　 分别利用BED-CEIA、基于比对的基因距离计算方法和基于模式的基因距离计算方法判断新发感染(窗口期为1年)，结果表明，基于模式的基因距离计算方法在1年感染时间水平的上区分新发感染和既往感染时，其灵敏度达到了80.95％，特异性达到了91.07%，而总体准确度为89.61%。　　 对感染时间、CD4细胞计数和病毒载量影响三种方法测定符合率的分析表明，在感染时间的分布上，基于模式的基因距离能够给出更好的符合率，能够在1年时间水平上更好地区分新发感染和既往感染；CD4细胞计数越高的样本，基于模式的基因距离和基于模式的基因距离给出的符合率更高；同时，对于病毒载量的分析表明，病毒载量越高的样本，基于模式的基因距离和基于模式的基因距离得到的符合率越高。CD4细胞计数和病毒载量对于基于比对的基因距离和基于模式的基因距离符合率影响较小，相比BED-CEIA更为稳定。