Visit us at

facebook.com/ucsdcme

twitter.com/UCSanDiegoCME

May 13-16, 2015Hungarian Academy of Sciences • Budapest, Hungary

Promoting discussion between HIV specialists

HIV Dynamics & Evolution

22nd International

Supporters

We would like to thank the following companies & organizations for their generous support.

The Hungarian Academy of Sciences

*******************

Merck

*******************

Gilead

*******************

Microsoft

Viruses Journal

 

PROGRAM

Wednesday, May 13, 2015                                                                 Page Location:  Art’otel    5:00 pm  Registration  7:00 pm  Welcome Reception/Dinner  Thursday, May 14, 2015   Location:  Hungarian Academy of Sciences  ORIGIN AND GLOBAL EVOLUTION OF THE EPIDEMICS  Session Chair: Michael Worobey and Ahidjo Ayouba    9:00 am  Welcome and Introductions  9:15 am  ADAPTATIONS FACILITATING CROSS‐SPECIES TRANSMISSION AND EMERGENCE OF      SIVSM IN RHESUS MACAQUES, *Alison Hill            1            9:35 am  CORRELATION BETWEEN HISTORICAL LACK OF MALE CIRCUMCISION AND THE  

EPIDEMIC EMERGENCE OF HIV‐2, *Joao Sousa             2  

9:55 am  PHYLOGENETICS AND PHYLOGEOGRAPHY OF HIV‐1 SUBTYPE G ENV REVEAL    COMPLEX EVOLUTIONARY PATTERNS AROUND THE EPICENTRE OF THE HIV‐1  EPIDEMIC, *Jeffrey R. Dorfman                   3          

10:15 am   ORIGIN OF HIV‐1 GROUP O AND P IN WESTERN LOWLAND GORILLAS     *Mirela D'arc                             4  10:30 am  Break  WITHIN‐HOST DIVERSITY AND EVOLUTION #1  Session Chairs: Ron Swanstrom and Richard Neher    11:00 am  USING DEEP SEQUENCING TO REVEAL COMPARTMENTALIZATION OF HIV‐1 

POPULATIONS WITHIN THE BODY, *Ronald Swanstrom             5  11:20 am  SEQUENCE SPACE EXPLORATION AND POPULATION DYNAMICS OF HIV‐1    QUASISPECIES *Richard Neher                   6  11:40 am   PARALLEL EVOLUTION OF HIV‐1 IN A LONG TERM EXPERIMENT, *Frederic Bertels  7  12:00 pm   PHYLOGENETIC RECONSTRUCTION OF VIRAL QUASISPECIES DYNAMICS  

*Veronika Boskova                       8  12:15 pm   RECOMBINATION FACILITATES SURVIVAL OF LATENT HIV‐1 LINEAGES IN  

PRODUCTIVELY INFECTED CELLS, *Taina Immonen             9   12:30 pm  Lunch    

 

PROGRAM

 WITHIN‐HOST DIVERSITY AND EVOLUTION #2                           Page Session Chairs: Jan Albert and Grace McCormack      2:00 pm  WHOLE‐GENOME DEEP SEQUENCING OF LONGITUDINAL SAMPLES FROM HIV‐1  

PATIENTS FOLLOWED FROM EARLY INTO CHRONIC INFECTION, *Jan Albert       10  2:20 pm  TOWARDS EMPIRICALLY‐DERIVED SEQUENCE SPACE AND FITNESS LANDSCAPES  

OCCUPIED BY RNA VIRUSES, *Marco Vignuzzi            11  2:40 pm   EXTREME HETEROGENEITY IN GENETIC DIVERSITY AND MOLECULAR EVOLUTION  

FOUND IN CHRONIC HCV INFECTION, *Jayna Raghwani           12      

3:00 pm  PACBIO SINGLE MOLECULE REAL TIME SEQUENCING OF THE HCV ENVELOPE  DIVERSITY FROM EARLY ACUTE INFECTION TO CHRONICITY, *Cynthia Ho         13 

 3:15 pm  DYNAMICS OF CTL ESCAPE DURING EARLY ACUTE HIV‐1 INFECTION REVEALED BY    DENSE TEMPORAL SAMPLING AND TARGETED DEEP SEQUENCING, *Sivan Leviyang      14  3:30 pm  Break  IMMUNE ESCAPE AND VACCINE RESEARCH  Session Chairs: James Mullins and Morgane Rolland    3:50 pm   NO EVIDENCE OF STRONGER NEUTRALIZING ANTIBODY RESPONSES IN RV144  

BREAKTHROUGH VACCINE RECIPIENTS TWO TO THREE YEARS AFTER HIV INFECTION *Morgane Rolland                         15 

 4:10 pm  ASSESSING THE PROPENSITY OF HIV‐1 TO EVOLVE ANTIBODY ESCAPE VARIANTS    DURING FREE VIRUS AND CELL‐CELL TRANSMISSION, *Carsten Magnus         16  4:25 pm  THE ROLE OF TRANSMITTED AND DE NOVO CELLULAR IMMUNE ESCAPE IN HIV    DISEASE PROGRESSION, *Jonathan Carlson                 17  4:45 pm  INFLUENCE OF RECOMBINATION ON ACQUISITION AND REVERSION OF IMMUNE    ESCAPE AND COMPENSATORY MUTATIONS IN HIV‐1, *Helen Alexander        18  5:00 pm  THE CONSERVED ELEMENTS (CE) APPROACH TO HIV VACCINE DESIGN, *James Mullins  19  5:20 pm  Posters    7:00 pm   Dinner at Hungarian Academy of Sciences          

 

PROGRAM

 Friday, May 15, 2015                          Page    Location:  Hungarian Academy of Sciences  LATENCY, RESERVOIRS AND CURE  Session Chairs: Alan Perelson and Mary Kearney  9:00 am          CARD‐SGS REVEALS PERSISTENT EXPRESSION OF HIV‐1 RNA IN CLONALLY EXPANDED    HIV‐INFECTED CELLS DURING ART, *Mary Kearney              20  9:20 am   PERSISTENT AND PROLIFERATING HIV‐INFECTED CELLS: TISSUE‐DISTRIBUTION AND 

EXPRESSION OF VIRAL RNA AND PROTEIN, *James Mullins             21  9:40 am   MODELING THE EFFECTS OF VORINOSTAT IN VIVO REVEALS BOTH TRANSIENT AND 

DELAYED ACTIVATION OF HIV TRANSCRIPTION IN LATENTLY INFECTED CELLS   *Alan Perelson                        22  10:00 am   TARGETING CCR5 RECEPTOR USING GENE THERAPY WILL NOT BE SUFFICIENT TO 

CURE HIV, *Aridaman Pandit                     23  10:15 am   EFFECT OF THE LATENT RESERVOIR ON THE EVOLUTION OF HIV AT THE WITHIN‐AND    BETWEEN‐HOST LEVELS, *Hilje Doekes                  24  10:30 am  Break  WITHIN‐HOST DYNAMICS  Session Chairs: Rob De Boer and Sebastian Bonhoeffer  11:00 am  HOW RAPIDLY ARE HIV‐1 INFECTED CELLS KILLED?, *Rob De Boer          25  11:20 am   HIV CONTROL AFTER TREATMENT CESSATION: MATHEMATICAL MODEL  

PREDICTIONS,   *Jessica Conway                   26  11:40 am   MODELLING ONGOING REPLICATION OF HIV IN DRUG SANCTUARIES, *Helen Fryer      27   12:00 pm  A ROBUST SCALING LAW ESTIMATES THE REQUIRED DURATION OF TREATMENT  

WITH HIV‐1 MUTAGENS, *Vipul Gupta                  28  12:15 pm  TARGETING HIV LATENCY, *Feng Fu                  29  12:30 pm  Lunch  PHYLOGENETIC INSIGHTS INTO EPIDEMIC DYNAMICS  Chairs: Tanja Stadler and Tulio Oliveira      2:00 pm  DETECTION OF TRANSMISSION CLUSTERS IN HIV PHYLOGENIES, *Tanja Stadler       30  2:20 pm  PHYLOGEOGRAPHIC METHODS GIVE INSIGHT INTO THE EPIDEMIOLOGICAL DYNAMICS    BETWEEN HIV‐1 RISK GROUPS, *Denise Kühnert               31   

 

PROGRAM

                        Page   2:35 pm   BAYESIAN INFERENCE OF TRANSMISSION PATTERNS FROM TIMED PHYLOGENIES 

*Caroline Colijn                       32  

2:50 pm  NEAR FULL LENGTH HIV‐1 SEQUENCING TO UNDERSTAND HIV PHYLODYNAMICS IN AFRICA IN REAL TIME, *Tulio de Oliveira                  33 

 3:10 pm   USING PHYLOGENETIC TOOLS TO ESTIMATE ASPECTS OF HIV TRANSMISSION    DYNAMICS IN GENERALIZED HIV EPIDEMICS: FINDINGS FROM THE PANGEA_HIV    METHODS COMPARISON EXERCISE, *Oliver Ratmann               34  3:30 pm   Break  THERAPY, PREVENTION, AND EPIDEMIOLOGY                  Session Chairs: Annemie Vandamme and Oliver Laeyendecker  4:00 pm  HIV‐1 TRANSMITTED DRUG RESISTANCE: NEW INSIGHTS INTO THE TRANSMISSIBILITY  

OF SDRMS, *Ana Abecasis                     35  4:15 pm  THE IMPORTANCE OF PROTEIN STABILITY FOR THE EVOLUTION OF HIV DRUG    RESISTANCE, *Abayomi Olabode                   36  4:30 pm  DIRECT COMPARISON OF SEROLOGIC ASSAYS AND VIRAL DIVERSITY MEASURES FOR    IDENTIFYING INDIVIDUALS WITH RECENT HIV INFECTION, *Oliver Laeyendecker       37  4:50 pm  NGS COMBINED WITH PHYLOGENETIC ANALYSIS TO DETECT SUPER‐INFECTION IN HIV‐   1 INFECTED INTRAVENOUS DRUG USERS, *Simona Paraschiv             38  5:10 pm  RECONCILING NAMED PARTNER AND GENETIC PARTNER HIV‐1 TRANSMISSION    NETWORKS IN NEW YORK CITY, *Joel Wertheim               39  5:30 pm  Posters 7:00 pm   Dinner Cruise (Sign‐ups required) 10:00 pm  Saturday, May 16, 2015 Location:  Hungarian Academy of Sciences  HIV VIRULENCE AND CONTROL  Session Chairs: Andrew Leigh Brown and Jonathan Carlson  9:00 am  ESTIMATING THE RESPECTIVE CONTRIBUTIONS OF HUMAN AND VIRAL GENETIC    VARIATION TO HIV CONTROL, *István Bartha                 40  9:20 am   ESTIMATING THE BETWEEN‐HOST HERITABILITY OF VIRAL TRAITS: OLD‐SCHOOL    PARENT‐OFFSPRING VERSUS MODERN PHYLOGENETICS, *Gabriel Leventhal         41  9:40 am   DETERMINING THE VIRAL GENETIC BASIS OF HIV VIRULENCE USING WHOLE GENOME    SEQUENCING, *Chris Wymant                    42 

 

PROGRAM

 10:00 am   IMPORTANCE OF TRAIT SELECTION IN ESTIMATING VIRAL CONTRIBUTION TO    VIRULENCE IN HIV INFECTION, *Venelin Mitov                43  10:15 am   MODELING HIV VIRULENCE EVOLUTION IN THE CONTEXT OF IMMUNE ESCAPE     *C. H. van Dorp                       44  10:30 am  Break  BIOINFORMATICS SOFTWARE AND ALGORITHMS FOR HIV/VIRAL RESEARCH  Session Chairs: Sergei Kosakovsky Pond and Erik Volz      11:00 am   FULL‐LENGTH ENVELOPE ANALYSIS (FLEA): A PIPELINE AND WEB SERVICE FOR FULL‐   LENGTH ENV SEQUENCE ALIGNMENT, ANALYSIS, AND VISUALIZATION, *Kemal Eren      45  11:15 am   SELECTION OF ANTIGEN SWARMS FROM NEUTRALIZING ANTIBODY DEVELOPMENT    AGAINST HIV‐1, *Peter Hraber                    46  11:30 am   CLUSTER RECONSTRUCTION IN SIMULATED TRANSMISSION CHAINS 

*Manon Ragonnet‐Cronin                   47  

11:45 am  PHYLODYNAMIC INFERENCE OF CONTACT NETWORK STRUCTURE, *David Rasmussen      48  12:00 pm  QUANTITATIVE METHOD FOR THE DELINEATION OF HIV‐1 SPECIFIC ANTIBODY  

EPITOPE REACTIVITY IN POLYCLONAL PATIENT SERA, *Nathanael Hoze          49  12:15 pm   Final Adjournment 

 

  

POSTER ABSTRACTS

                              Page 

1    STRUCTURED OBSERVATIONS REVEAL SLOW HIV‐1 CTL ESCAPE, *H. Roberts                     53  

2   NINE YEARS EXPERIENCE OF HIV‐ DRUG RESISTANCE MONITORING IN SOUTH AFRICA, 2006–2014 

  *G. Jacobs                                     54 

3  THE RETROVIRUS INTEGRATION DATABASE (RID), *W. Shao                         55 

4  A SEQUENTIAL MONTE CARLO APPROACH FOR JOINT ESTIMATION OF VIRAL PHYLOGENY AND

  EPIDEMIOLOGICAL DYNAMICS, *A. Smith                 56 

5  THERAPY STRATEGIES IN HIV INFECTION USING MATHEMATICAL MODELLING,*A. Boianelli      57 

6  PREDICTED BINDING AFFINITIES OF HIV‐1C VIF, VPR AND VPU EPITOPES DURING PRIMARY INFECTION   

  AGAINST HOST MHC CLASS I HLA‐A AND HLA‐B MOLECULES, *R. Rossenkhan          58 

7  SUBTYPE‐SPECIFIC STRUCTURAL CHARACTERISTICS AND MOLECULAR DYNAMICS OF GLYCOSYLATED  

  HIV‐1 GP120 PROTEINS, *N. Wood                   59 

8  HIV‐1 GROUP M DIVERSITY: NEW INSIGHTS ON THE EVOLUTION OF THE VIRUS, *M. Tongo     60 

9  EVOLUTIONARY RATES OF HIV‐1 ACCESSORY GENES FROM FULL‐LENGTH DATASETS ACROSS  

  SUBTYPES, *G. Yebra                          61 

10   THE CONTRIBUTION OF ANGOLA FOR THE EARLY SPREAD OF THE HIV‐1 EPIDEMIC, *A. Pineda‐Peña  62  

11  COMPOSITE SEQUENCE‐STRUCTURE STABILITY MODELS AS SCREENING TOOLS FOR IDENTIFYING   

  MUTATIONAL TARGETS FOR HIV DRUG AND VACCINE DEVELOPMENT, *S. Manocheewa        63 

12  LONG‐RANGE HIV GENOTYPING USING PROVIRAL DNA FOR ANALYSIS OF HIV DRUG RESISTANCE AND   

  HIV TRANSMISSION DYNAMICS, *V. Novitsky                 64 

13  MODEST IMPROVEMENTS TO HIV TREATMENT AND CARE COULD PREVENT HALF OF ALL NEW HIV 

  INFECTIONS AMONG MEN HAVING SEX WITH MEN: A PHYLOGENETIC STUDY, *O. Ratmann     65 

14  WILL HIV VANISH OR EVOLVE RESISTANCE FACING MASS ANTI‐RETROVIRAL TREATMENT?   

  *S. Alizon                         66 

15  ACCURATE DETECTION OF MINOR MUTATIONS WITH DEFINED SAMPLING DEPTH AND ERROR  

  CUTOFF USING NEXT GENERATION SEQUENCING, *S.Zhou             67 

16  LINKAGE OF FEMALE FOUNDER HIV‐1 POPULATIONS TO TRANSMITTING MALE’S BLOOD AND  

  SEMINAL VIRUSES, *C. Williams                   68 

17  COMPARISON OF MAJOR AND MINOR VIRAL SNPS IDENTIFIED BY SINGLE TEMPLATE SANGER AND 

  PYROSEQUENCING IN EARLY HIV‐1 INFECTION, *J. Mullins             69 

18  FITNESS‐BALANCED ESCAPE DETERMINES RESOLUTION OF DYNAMIC FOUNDER VIRUS ESCAPE  

  PROCESSESS IN HIV‐1 INFECTION, *J. Mullins                 70 

19  DEEP SEQUENCING ANALYSIS OF HIV‐1 TRANSMISSION AND SUBSEQUENT EVOLUTION IN SIX 

  TRANSMISSION PAIRS, *J. Mullins                   71 

20  FINE STRUCTURE GENETIC ANALYSIS OF INTRA‐PATIENT HIV POPULATIONS PRIOR TO  

  ANTIRETROVIRAL THERAPY USING NEXT GENERATION SEQUENCING, *J. Hattori       72 

  

POSTER ABSTRACTS

 

21  WEBMUTCOR: A TOOL TO DISCOVER INTERACTIONS BETWEEN DRUG RESISTANCE MUTATIONS 

  AND CYTOTOXIC‐T‐LYMPHOCYTE ESCAPE MUTATIONS IN THE HIV‐1 POL REGION, *W. Smidt    73 

22  COMPARING ESTIMATED TIME OF HIV‐1 INFECTION OBTAINED BY BAYESIAN ANALYSIS AND  

  THE BED ASSAY, *M. M. Lunar                     74 

23  EXPLORING TRANSMISSION DYNAMICS OF HIV IN RURAL KWAZULU‐NATAL, USING PHYLOGENETICS 

  *T. de Oliveira                         75 

24  INTERTYPE AND INTER SPECIES GENOMIC DIVERSITY OF HIV‐1 TAT, *I. Khandaker       76 

25  SPATIO‐TEMPORAL EVOLUTION OF HIV‐1 TAT IN SUBTYPES B AND C, *C. Roy         77 

26  DENTIFYING WITHIN‐HOST HIV‐1 SUBPOPULATIONS BY COSEGREGATION OF PROFILE HIDDEN  

  MARKOV MODEL UPDATE VECTORS, *P. Edlefsen               78 

27  POPULATION‐LEVEL EVOLUTION OF HIV‐1 ENV STRUCTURE OVER THREE DECADES; A  

  MULTIDIMENSIONAL APPROACH TO STUDY THE DYNAMICS OF COMPLEX PHENOTYPES, *H. Haim     79  

28  REASSESMENT OF MOLECULAR EVOLUTION OF CRIMEAN–CONGO HEMORRHAGIC FEVER VIRUS 

  BASED ON COMPLETE S AND M SEGMENT SEQUENCES, *M. Stanojevic           80 

29  THE CHANGING FACE OF THE HIV‐1 SUBTYPE C EPIDEMIC IN SOUTH AFRICA – DETECTION OF UNIQUE 

  SUBTYPES AND RECOMBINANT FORMS, *S. Engelbrecht              81 

1  

ADAPTATIONS FACILITATING CROSS‐SPECIES TRANSMISSION AND EMERGENCE OF SIVSM IN RHESUS 

MACAQUES 

*A. Hill (1), S. Ita (2), M. Mangano (3), V. Hirsch (4), R. Desrosiers (5), D. Evans (6), R. Newman (7) 

1. Harvard University/Boston College 2. Harvard University/Boston College 3. Boston College 4. NIAID 5. University of Miami 6. University of Wisconsin 7. Broad Institute  

The distribution of lentiviruses among primates reflects a history of interspecies transmission and emergence 

of new virus‐host relationships. An understudied element of emergence is the degree to which viruses must 

adapt to the genetic environment of new host species, and how adaptations to the new host initially affect 

viral fitness. SIVmac emerged as the result of a cross‐species transmission of SIVsm into rhesus macaques, and 

comparing cohorts of SIVmac‐ and SIVsm‐infected macaques provides an opportunity to examine a lentivirus 

evolving during the early stages of emergence. Using archived samples from four cohorts of macaques, we 

compared  evolution  of  macaque‐adapted  viruses  (SIVmac239,  SIVmac251)  to  incompletely‐adapted, 

“emerging” viruses (SIVsmE543‐3, SIVsmE660). Longitudinal samples included the inoculum for each cohort, 

as well as acute and chronic time‐points for each animal. Samples were processed for deep sequencing, and 

consensus sequences of complete viral coding regions were assembled de novo. Based on comparison of viral 

populations  in  all  four  cohorts, we  identified  nine  candidate  species‐specific  changes  in  six  viral  genes, 

reflecting adaptation of SIVsm to the rhesus macaque host; these included known adaptations to overcome 

restriction by macaque TRIM5α. Each of the candidate adaptations was introduced singly or in combinations 

into SIVsmE543‐3 (forward mutations, reflecting adaptation to the macaque host) and SIVmac239 (reversions 

to the ancestral residue). These were then tested in a multiplex, deep‐sequencing based fitness assay, in which 

changes  in  the  frequencies  of mutant  and  parental  sequences  (among  sequencing  reads) were  used  to 

calculate differences  in relative  fitness. The assay was validated using a known escape mutation to rhesus 

TRIM5α, which demonstrated a clear fitness advantage over the wild‐type SIVsmE543‐3 in a rhesus T cell line 

expressing restrictive TRIM5 alleles. Together, these studies represent a novel approach to the identification 

and characterization of viral determinants of cross‐species transmission. 

   

2  

CORRELATION BETWEEN HISTORICAL LACK OF MALE CIRCUMCISION AND THE EPIDEMIC EMERGENCE OF 

HIV‐2 

*J. Sousa (1), M. Temudo (2), V. Müller (3), A. Vandamme (4) 

1. KU Leuven ‐ University of Leuven, Department of Microbiology and Immunology, Rega Institute for Medical Research, Clinical and Epidemiological Virology, B‐3000 Leuven, Belgium; Centro de Malária e outras Doenças Tropicais and Unidade de Microbiologia Médica, Instituto de Higiene e Medicina Tropical, Universidade Nova de  Lisboa,  Lisboa,  Portugal;  Email:  joao.sousa@rega.kuleuven.be.  Tel:  +3216332160.  Fax:  +3216332131. Miderbroedersstraat 10, B‐3000 Leuven, Belgium. 2.  Department  of  Agriculture,  Environment  and  Development,  Tropical  Research  Institute  (IICT),  Lisboa, Portugal 3.  Institute of Biology, Eötvös Loránd University, Budapest, Hungary; Parmenides Center for the Conceptual Foundations of Science, Pullach/Munich, Germany 4. KU Leuven ‐ University of Leuven, Department of Microbiology and Immunology, Rega Institute for Medical Research, Clinical and Epidemiological Virology, B‐3000 Leuven, Belgium; Centro de Malária e outras Doenças Tropicais and Unidade de Microbiologia Médica, Instituto de Higiene e Medicina Tropical, Universidade Nova de Lisboa, Lisboa, Portugal  

Background: Epidemic HIV‐2 emerged in humans twice (groups A and B), both circa 1930. Its closest ancestors 

are SIVsmm infecting sooty mangabeys from southwest Ivory Coast. The earliest serological surveys of HIV‐2 

in West  Africa  (1987–91)  show  a  patchy  spread with  only  Ivory  Coast  and Guinea‐Bissau  having mature 

epidemics by then. 

 Methods: We  estimated  past male  circumcision  rates  of  209 West  African  ethnic  groups,  based  on  an 

ethnographic literature review. Uncertainty was incorporated by defining plausible ranges of parameters (e.g. 

timing of introduction, proportion circumcised). We generated 1000 sets of past circumcision rates per city 

using Latin Hypercube Sampling with different parameter combinations. We explored the correlation between 

early  HIV‐2  prevalence  and  estimated  circumcision  rate  (both  logit‐transformed).  A  credible  confidence 

interval for the correlation was constructed using 500 bootstrap replicates. 

Results:  Demographic  and  Health  Surveys  show  that  male  circumcision  is  nowadays  almost  universal 

throughout  the  region. However, our ethnographic  review  reveals  that,  in early 20th century,many ethnic 

groups did not practice it, or did it late in life. Our estimates for circumcision rates in1950 are, for Bissau: 80–

85%; Abidjan: 50–57%; Bouaké: 56–63%; Monrovia: 79–84%; the major cities of Senegal, Gambia, Guinea, and 

Sierra Leone had >90%. HIV‐2 prevalence in 1987–91 and circumcision rate in 1950 were correlated (r=‐0.463; 

95% CI: ‐0.726–‐0.213; p=0.017). In addition, southwestern Ivory Coast and neighboring Liberian areas were 

inhabited by non‐circumcising ethnic groups (in 1930) heavily exposed to SIVsmm through bushmeat. 

Conclusions: The differential HIV‐2 spread between West African countries correlates with different historical 

circumcision rates in their main cities. We suggest HIV‐2 only formed early substantial foci in low circumcision 

rate cities. Lack of male circumcision in rural areas exposed to bushmeat may have had a role in boosting the 

chances of successful SIV zoonosis. 

 

 

 

 

3  

PHYLOGENETICS AND PHYLOGEOGRAPHY OF HIV‐1 SUBTYPE G ENV REVEAL COMPLEX EVOLUTIONARY 

PATTERNS AROUND THE EPICENTRE OF THE HIV‐1 EPIDEMIC 

M. Tongo (1), R. Essomba (2), F. Nindo (3), F. Abrahams (4), A. Nanfack (5), J. Fokam (6), D. Takou (7), J. 

Torimiro (8), E. Mpoudi‐Ngole (9), W. Burgers (10), D. Martin (11), *J. Dorfman (12) 

1. ICGEB and Univ of Cape Town Div of Immunology 2. ICGEB and Univ of Cape Town Div of Immunology 3. Univ of Cape Town Computational Biology Group 4. ICGEB 5. CIRCB, Yaoundé, Cameroon 6. CIRCB, Yaoundé, Cameroon 7. CIRCB, Yaoundé, Cameroon 8. CIRCB, Yaoundé, Cameroon 9. Institute of Medical Research and Study of Medicinal plants, Yaoundé, Cameroon 10. Univ of Cape Town, Div of Medical Virology 11. Univ of Cape Town, Computational Biology Group 12. ICGEB and Univ of Cape Town Div of Immunology  The HIV‐1 subtype G lineage has played a central role in the evolutionary complexity of the HIV‐1M epidemic 

in  central/west  Africa.  Although  originally  considered  non‐recombinant,  it  has  been  proposed  that  the 

ancestral subtype G progenitor was the recombinant progeny of a virus related to circulating recombinant 

form (CRF) 02_AG and an uncharacterised HIV‐1M lineage, with most of its envelope gene (env) derived from 

the uncharacterised parental  lineage. Using Bayesian and maximum  likelihood methods, we analysed new 

subtype G env sequences sampled from 8 individuals in Yaoundé, Cameroon during 2007‐2010, together with 

all publically  available  full‐length env  sequences  that had  known  sampling dates  and  locations,  and were 

identified as subtype G.  We inferred from our analysis that the most recent common ancestor (MRCA) of the 

analysed subtype G env sequences most  likely occurred  in Nigeria  in ~1962  (HPD  interval 1954.6‐1970.4), 

nominally older than previous estimates. Furthermore, the analysis showed that subtype G env phylogeny has 

a  complex  structure  including  seven distinct  lineages, each  likely dating back  to  the 1970s. We detected 

multiple  introductions  of  subtype  G  env  into  Spain/Portugal,  but  only  a  single  introduction  into  Cuba. 

CRF06_cpx env sequences clustered only within the subtype G clade, while CRF25_cpx env sequences were 

found at the root outside the subtype G clade.   This suggests that the CRF06_cpx env could plausibly have 

been derived through recombination from a subtype G parent, while the CRF25_cpx env was  likely derived 

from an unsampled and possibly extinct HIV‐1M lineage related to the subtype G MRCA. Overall, our analysis 

involves the most diverse assemblage of HIV‐1M subtype G env sequences yet studied and sheds substantial 

light on the evolutionary and spatio‐temporal origins of subtype G env sequences that evolved at the epicentre 

of the HIV‐1 epidemic, and are currently circulating in many different parts of the world. 

   

4  

ORIGIN OF  HIV‐1 GROUP O AND P IN WESTERN LOWLAND GORILLAS 

 *D. Mirela (1), A. Ayouba (2), A. Esteban (3), G. Learn (4), V. Boué (5), F. Liegeois (6), L. Etienne (7), N. Tagg 

(8), F. Leendertz (9), C. Boesch (10), N. Madinda (11), M. Robbins (12), M. Gray (13), A. Cournil (14), M. Ooms 

(15), M. Letko (16), V. Simon (17), P. Sharp (18), B. Hahn (19), E. Delaporte (20), E. Mpoudi Ngole (21), M. 

Peeters (22) 

1. UMI 233, Institut de Recherche pour le Développement (IRD) and University of Montpellier 1, 34394 Montpellier, France; Laboratory of Human Virology, Universidade Federal do Rio de Janeiro, 21949‐570 Rio de Janeiro, Brazil  

HIV‐1 groups M, N, O and P, each  resulted  from an  independent cross‐species  transmission event of SIVs 

infecting  African  apes. While  groups M  and N  have  been  traced  to  distinct  chimpanzee  communities  in 

south‐central and south‐eastern Cameroon, the ape reservoirs of groups O and P remained unknown.Fecal 

samples  from  western  lowland  gorillas  (n=2,611)  in  southern  Cameroon  and  northern  Gabon,  eastern 

lowland   gorillas  (n=103)  in  the Democratic Republic of Congo  (DRC)  and mountain gorillas  (n=218)  from 

Uganda and DRC were screened for SIVgor specific antibodies and nucleic acids. SIVgor was only identified at 

four sites in southern Cameroon with prevalence rates ranging from 0.8% to 22%. Partial and full‐length SIVgor 

sequences revealed extensive genetic diversity and indicated that a single chimpanzee‐to‐gorilla transmission 

is at the origin of the SIVgor lineage. Full‐length genome sequences  identified two new SIVgor strains from 

south‐west Cameroon closely related to HIV‐1 P across the entire genome and one SIVgor strain from central 

Cameroon was very closely related to HIV‐1 group O across most of its genome. Functional analyses identified 

APOBEC3G as a likely barrier for chimpanzee‐to‐gorilla, but not gorilla‐to‐human, virus transmission. SIVgor 

is  thus at the origin of HIV‐1 groups O and P in humans. Group P has only been detected in two individuals, 

but group O has spread extensively throughout west central Africa and is estimated to have infected around 

100,000 people. Thus, both chimpanzees and gorillas harbor viruses that are capable of crossing the species 

barrier to humans and causing major disease outbreaks. 

  

  

  

   

5  

USING DEEP SEQUENCING TO REVEAL COMPARTMENTALIZATION OF HIV‐1 POPULATIONS WITHIN THE 

BODY 

S. Joseph (1), S. Zhou (2), *R. Swanstrom (3) 

UNC Chapel Hill 

Deep sequencing has the potential to  identify minor variants within a population.   However,  it can also be 

used to identify minor variants between populations.  We have developed an amplicon spanning the V1 to V3 

region of the HIV‐1 env gene and used it for paired‐end sequencing with the MiSeq platform.  Paired‐end reads 

allow reading of V1 and V2 and the  linked C2 and V3 region, although the reads do not overlap within C2 

leaving a small gap.  We have also used the Primer ID template tag to enumerate the exact number of viral 

genomes sampled, and by accounting for PCR resampling we are able to build template consensus sequences 

that  reduce  the overall error  rate  to 1  in 10,000 nucleotides  (essentially  the error of RT  in  the  first cDNA 

synthesis step).  We have used this approach to compare viral populations in the blood and CSF from subjects 

across a wide range of disease states.  Because of its enhanced sampling the deep sequencing approach has 

greater sensitivity of detecting minor variants compared to single genome amplification (SGA) in head‐to‐head 

comparisons.   Compartmentalized variants are  readily detected  in a  significant number of  subjects across 

disease states.  Thus deep sequencing provides a new look at the compartmentalization of viral populations, 

identifying independently replicating pools of virus, with a dramatically increased level of sensitivity. 

   

6  

SEQUENCE SPACE EXPLORATION AND POPULATION DYNAMICS OF HIV‐1 QUASISPECIES 

F. Zanini (1), J. Albert (2), *R. Neher (3) 

1. MPI for Developmental Biology, Tuebingen, Germany 2. Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden 3. MPI for Developmental Biology, Tuebingen, Germany  During an untreated chronic  infection, HIV‐1 accumulates many mutations and expands  into a genetically 

diverse population. Using longitudinal deep sequencing data on 11 untreated patients, we characterized the 

genome wide dynamics  and  composition of HIV‐1 quasispecies. We  show  that HIV‐1 populations explore 

sequence space in a stereotypic and predictable manner. By analyzing the accumulation of minor variants, we 

link conservation in cross‐sectional sequence alignments to fitness costs of mutations within patients. Through 

extrapolation of mutation accumulation from conserved to neutral sites, we estimate the  in vivo mutation 

rate matrix of HIV‐1 and find close agreement with previous in vitro measurements (Abram et al. 2010). While 

low frequency variation is similar among patients, substitutions and adaptation are mostly patient specific. 

  

We  further  show  that  the dynamics of  single nucleotide variants  is dominated by hitch‐hiking and  linked 

selection. Variants closer than 300 bp are not efficiently shuffled by recombination and influence each other. 

Standard neutral coalescent models are  inconsistent with the observed diversity and dynamics. Alternative 

null models builton the premise of abundant fitness variation, however, describe the data well. 

   

7  

PARALLEL EVOLUTION OF HIV‐1 IN A LONG TERM EXPERIMENT 

*F. Bertels (1), C. Leemann (2), K. Metzner (3), R. Regoes (4) 

1. Department for Environmental Systems Sciences, ETH Zurich, Zurich 2. Division of Infectious Diseases and Hospital Epidemiology, University Hospital Zurich and Insitute of Medical Virology, University of Zurich, Zurich 3. Division of Infectious Diseases and Hospital Epidemiology, University Hospital Zurich and Insitute of Medical Virology, University of Zurich, Zurich 4. Department for Environmental Systems Sciences, ETH Zurich, Zurich  

Observing  the  evolution  of  organisms  in  a  constant  environment  over  long  periods  of  time  has  been  a 

successful strategy to investigate fundamental evolutionary questions. A particularly interesting question is to 

which extent evolution is predictable or repeatable. This has been studied for various bacteria and viruses. For 

HIV‐1 parallel evolution has been observed under drug treatment in multiple studies, but the repeatability of 

HIV‐1 evolution in the absence of drugs has not been studied systematically yet. 

  

To investigate HIV‐1 parallel evolution in a tightly controlled experiment, we passaged HIV‐1 NL4‐3 for almost 

one year  in  two different human T‐cell  lines  (MT2 and MT4)  in  two  replicates each. For each of  the  four 

replicate  lines, we sequenced  the entire HIV‐1 genome at  five  longitudinal time points by next‐generation 

sequencing to track the evolution of HIV‐1. Over the course of our experiment we observed an astonishing 

amount of parallel evolution: about 50% of the identified mutations emerged in more than one population. 

Additionally when we attempted  to  reconstruct  the phylogenetic  tree  from  the consensus  sequences,  the 

genealogy could not be recovered. Instead the sequences clustered by the environment they evolved in. 

  

This  pronounced  parallelism  confounds  any  inference  drawn  from  viral  sequences  that  is  based  on  the 

assumption  of  neutral  evolution.  This  has  far  reaching  consequences  especially  for  the  application  of 

phylogenetic methods. In particular this makes it very challenging to correctly identify transmission pairs from 

HIV‐1 phylogenies for the extent of parallel evolution we observe in our experiment.  

   

8  

PHYLOGENETIC RECONSTRUCTION OF VIRAL QUASISPECIES DYNAMICS 

*V. Boskova (1), T. Stadler (2) 

Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zurich, Basel, Switzerland; SIB Swiss Institute of 

Bioinformatics, Basel, Switzerland 

Especially  in  fast evolving and  reproducing populations  such as RNA viruses,  the population of  sequences 

present in one host at a time is often very rich but also very repetitive. Deep‐sequencing approaches allow for 

quantification of sequences and their diversity. 

 The amount of sequences  from  such  sequencing efforts  represents a computational overload  for current 

phylodynamic and phylogenetic model  implementations  in  full Bayesian  framework. Heuristic  approaches 

aimed at reducing the computational burden apply the inference models only to the unique sequences, i.e. 

ignoring frequencies of the different sequences and instead assuming each one occurs only once, or to only a 

random subsample of the full dataset. 

 We set out to investigate these heuristics in terms of how much loss of information on dynamic properties of 

the process occurs. Based on the identified drawbacks of the heuristics, we propose a new tool for efficient 

reconstruction  of  viral  epidemiological  and  evolutionary  dynamics  from  full  quasispecies  datasets.  The 

framework involves first reconstructing the haplotypes and their frequencies within the quasispecies from the 

raw  reads.  Phylogenetic  analyses  are  then  performed  on  the  haplotype  alignment  and  the  frequency 

information. Use of such complete datasets should lead to a more complete picture of pathogen dynamics, 

insight into transmission bottlenecks, and in more reliable parameter estimation. 

   

9  

RECOMBINATION FACILITATES SURVIVAL OF LATENT HIV‐1 LINEAGES IN PRODUCTIVELY INFECTED CELLS 

 *T. Immonen (1), J. Conway (2), E. Romero‐Severson (3), A. Perelson (4), T. Leitner (5) 

1. Theoretical Biology and Biophysics, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, New Mexico, United States of America 2. Department of Mathematics, Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania, United States of America 3. Theoretical Biology and Biophysics, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, New Mexico, United States of America 4. Theoretical Biology and Biophysics, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, New Mexico, United States of America 5. Theoretical Biology and Biophysics, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, New Mexico, United States of America  

HIV‐1 is subject to immune pressure exerted by the host, giving variants that escape the immune response an 

advantage. Virus released from activated latent cells compete against variants that have continually evolved 

and adapted to host  immune pressure. Nevertheless, there  is  increasing evidence that  latent virus  lineages 

survive in patient plasma despite their reduced fitness due to long‐term immune memory. We investigated 

the  survival of  latent  lineages by  simulating within‐host HIV‐1  sequence evolution and  the  cycling of viral 

lineages  in and out of  the  latent  reservoir. Our model  incorporates a detailed mutation process  including 

nucleotide substitutions, recombination, latent reservoir dynamics, diversifying selection pressure driven by 

the immune response, and purifying selection pressure due to the accumulation of deleterious mutations. 

 We evaluated the ability of our model to capture sequence evolution  in vivo by comparing our simulated 

sequences to HIV‐1 sequence data from 16 HIV‐infected untreated patients. Empirical sequence divergence 

and  diversity  measures  were  qualitatively  and  quantitatively  similar  to  those  of  our  simulated  HIV‐1 

populations,  suggesting  that  our  model  invokes  realistic  trends  of  HIV‐1  genetic  evolution.  Moreover, 

reconstructed phylogenies of simulated and patient HIV‐1 populations showed similar topological structures. 

 We  found  that  the  key mechanism  allowing  latent  lineages  to  survive  in  the  productively  infected  cell 

population  was  recombination  with  already  successfully  replicating  virus.  Recombination  increased  the 

survival probability of latent lineages approximately 20‐fold. Prevalence of latent lineages in the productively 

infected cells was observed in only 2% of simulations when we ignored recombination, while the proportion 

increased to 38% of simulations when we allowed recombination. Comparing simulations with low and high 

prevalence  of  latent  forms  in  productively  infected  cells  further  showed  that  latency  reduced  sequence 

divergence and increased diversity.  

 

* Tel: 505‐606‐0074; Fax: 505‐665‐3493; E‐mail: tti@lanl.gov 

   

10  

WHOLE‐GENOME DEEP SEQUENCING OF LONGITUDINAL SAMPLES FROM HIV‐1 PATIENTS FOLLOWED 

FROM EARLY INTO CHRONIC INFECTION 

F. Zanini (1), J. Brodin (2), L. Thebo (3), C. Lanz (4), R. Neher (5),*J. Albert (6) 

1. Max Plank Institute for Developmental Biology, Tuebingen, Germany 2. Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden 3. Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden 4. Max Plank Institute for Developmental Biology, Tuebingen, Germany 5. Max Plank Institute for Developmental Biology, Tuebingen, Germany 6. Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden  

     We extracted viral RNA from frozen serum samples from 11 untreated HIV patients, with approximately 8 

time points per patient, spanning at  least five years from an established time of  infection. We developed a 

protocol for whole‐genome sequencing using six overlapping primer sets. Primers were designed to ensure 

unbiased  and  sensitive  amplification  of  unknown  HIV  templates  representing  all  major  subtypes.  We 

optimized  the  library preparation protocol  to obtain  long  inserts  starting  from  less  than 1 ng of DNA and 

sequenced all samples on the Illumina MiSeq platform, obtaining around 10,000x coverage. We are able to 

call minor alleles as rare as 0.2% in the viral population and preserve linkage information over 500 bp.     This 

deep whole genome data set covering many years in 11 patients provides a comprehensive portrait of HIV‐1 

intra‐patient evolution that should be suitable for many different types of analyses. We are planning to release 

the dataset soon and will in addition to raw reads provide pre‐analyzed data such as consensus sequences, 

minor single nucleotide variant frequencies and tools to extract haplotypes up to 500 bp  in  length  in most 

regions of the HIV‐1 genome. 

   

11  

TOWARDS EMPIRICALLY‐DERIVED SEQUENCE SPACE AND FITNESS LANDSCAPES OCCUPIED BY RNA 

VIRUSES 

G. Moratorio (1), A. Bordería (2), R. Henningsson (3), H. Blanc (4), M. Fontes (5), *M. Vignuzzi (6) 

1. Institut Pasteur, Viral Populations and Pathogenesis, Paris, France 2. Institut Pasteur, Viral Populations and Pathogenesis, Paris, France 3. Institut Pasteur, Viral Populations and Pathogenesis, Paris, France 4. Institut Pasteur, Viral Populations and Pathogenesis, Paris, France 5. Department of Mathematical Science, Lund University, Sweden and Institut Pasteur, Viral Populations and Pathogenesis, Paris, France 6. Institut Pasteur, Viral Populations and Pathogenesis, Paris, France  

The very high dimensionality of the sequence space explored by even simple organisms makes it challenging 

to study and understand, and further complicates generating empirical fitness landscapes occupied by them. 

Due to their high mutation rates, RNA viruses rapidly generate swarms of closely related genotypes as they 

attempt to explore sequence space, and constitute excellent models to study populations evolve  in fitness 

landscapes. We are attempting to generate empirically‐derived fitness  landscapes by altering the sequence 

space of a model RNA virus, Coxsackie virus B3, and examining  its position and evolution on fitness peaks. 

Based on the potential effect of point mutations, the six synonymous codons for Leucine and for Serine were 

classified into three groups (‘1 to Stop’, only one point mutation required to introduce a stop codon; ‘More‐V’, 

more volatile, one mutation changes the amino‐acid to one with different properties, and ‘Less‐V’, less volatile, 

higher likelihood to be a silent mutation or to maintain close physico‐chemical properties). By reverse genetics, 

we replaced all 100 Leu/Ser codons within the P1 region (structural protein) by one of these three groups to 

generate Synthetic Synonymous  (SynSyn) viruses  ‐ to present the same amino acid sequence but different 

nucleotide sequences. The evolvability of the SynSyn viruses were evaluated by deep sequencing tissue culture 

samples passaged under normal and mutagenic conditions, as well as in a mouse model. Highly quantitative 

fitness values were also obtained for each sample. We show how a combination of biological knowledge and 

mathematical  tools  (PCA,  Isomap,  etc.)  can  unveil  structure  in  sequence  space  and  provide  a 

lower‐dimensional  representation  preserving  structure  while  removing  noise.  This  low‐dimensional 

representation is useful for visualization, but also as a basis for further analysis. Incorporating fitness values 

attained from competition assays, we reconstruct empirical fitness landscapes by means of interpolation. The 

validity of the empirical fitness landscape model is investigated experimentally by predicting the fitness of a 

sample, given its position in sequence space. Additionally, we show that SynSyn viruses with different 'starting 

points'  in sequence space on the same fitness  landscape undertake different evolutionary trajectories. Our 

data constitutes a first step in accurately characterizing virus evolution in terms of sequence space and fitness 

landscapes. 

   

12  

EXTREME HETEROGENEITY IN GENETIC DIVERSITY AND MOLECULAR EVOLUTION FOUND IN CHRONIC HCV 

INFECTION 

*J. Raghwani (1), R. Rose (2), I. Sheridan (3), P. Lemey (4), M. Suchard (5), P. Farci (6), P. Klenerman (7), O. 

Pybus (8) 

1. Department of Zoology, University of Oxford, UK 2. BioInfoExperts, Thibodeaux, LA, USA 3. Peter Medawar Building for Pathogen Research, University of Oxford, Oxford, UK 4. Rega Institute, KU Leuven – University of Leuven, Leuven, Belgium 5. Departments of Biomathematics, Biostatistics, Human Genetics, University of California, Los Angeles, CA 90095, USA 6. Laboratory of Infectious Diseases, National Institute of Allergy and Infectious Diseases, National Institutes of Health, Bethesda, MD 20892, USA 7. Peter Medawar Building for Pathogen Research, University of Oxford, Oxford, UK 8. Department of Zoology, University of Oxford, Oxford, UK  

In contrast to most fast‐evolving RNA viruses, the hepatitis C virus (HCV) can cause both acute and chronic 

infection  in humans, with viral clearance occurring  in 15 to 20% of cases. However,  in the majority of HCV 

patients that become chronically infected, the liver is expected to develop cirrhosis, cancer, and other related 

diseases. In recent years there has been great progress made in treatment of HCV, with the newly approved 

direct‐acting antiviral drugs being reported to clear the virus successfully in 70% of patients. However, despite 

the  clinical  and  scientific  achievements, our understanding of HCV  replication behaviour  and  thus of  the 

within‐host  evolution  is  limited,  especially  compared  to  HIV.  In  this  study,  we  undertake  the  first 

comprehensive analysis of HCV evolutionary dynamics during chronic infection by quantifying viral diversity 

and divergence through time. We  investigate more than 4000 viral gene sequences obtained  from 15 HCV 

patients, which have been sampled longitudinally over several years. These results are compared to those of 

9 well‐studied HIV subjects, which  indicate key differences  in these two chronically  infectious RNA viruses. 

Notably, a significant degree of heterogeneity is observed in the molecular evolution and population genetic 

diversity in HCV, both among patients and over time, strongly suggesting the presence of complex replication 

dynamics. As a consequence, we suggest a novel mechanism by which HCV establishes chronic infection that 

can explain apparent paradoxes in the natural history of this virus. 

  

   

13  

PACBIO SINGLE MOLECULE REAL TIME SEQUENCING OF THE HCV ENVELOPE DIVERSITY FROM EARLY 

ACUTE INFECTION TO CHRONICITY 

C. Ho (1), J. Raghwani (2), S. Koekkoek (3), M. de Jong (4), O. Pybus (5), R. Molenkamp (6), J. Schinkel (7) 

1. AMC 2. University of Oxford 3. AMC 4. AMC 5. University of Oxford 6. AMC 7. AMC  

Deep sequencing has revolutionized the study of heterogeneous RNA virus populations, but for phylogenetic 

studies longer sequence length and low error rates are desired. The Pacific Biosciences Single Molecule, Real 

Time (SMRT) sequencing provides long reads and circular consensus sequences (CCS) improves accuracy. We 

investigated  the hepatitis C virus  (HCV) envelope  (E1E2, 1680 bp) evolution  in  five  subjects with  incident 

infection who progressed to chronicity using Pacbio sequencing. The five subjects were infected with closely 

related HCV genotype 4d variants and coinfected with HIV‐1. Four subjects were men who have sex with men 

(MSM) and  the 5th subject was  the  female partner of one of  the MSM. Fifty samples, collected between 

2001‐2013, were SMRT sequenced. The sequencing error at 7 CCS full passes was 0.37% with insertions as the 

main type of error  (0.24%),  followed by deletions  (0.11%). Mismatches were surprisingly  low  (0.02%). The 

median coverage at 7 full passes was 612 CCS reads/sample (range 149‐935). Prior to phylogenetic analysis, 

insertions with respect to a sample specific reference sequence were removed. Neighbor Joining phylogenies 

revealed a close phylogenetic relationship between the four MSM at early time points, and the transmission 

event from one MSM to the female subject. Intra‐host phylogenies of reads sampled early during  infection 

imply that a single founder virus established infection in all five subjects This finding was supported by the low 

genetic diversity observed at these early time points. The increase in diversity coincided with progression to 

chronicity and the emergence of multiple co‐existing lineages. Changes in the genetic diversity during chronic 

infection corresponded with a non‐ladder like phylogeny. SMRT sequencing is able to combine great coverage 

with long reads and can provide rich insights into HCV dynamics from transmission bottlenecks to long‐term 

chronic infection.  

   

14  

DYNAMICS OF CTL ESCAPE DURING EARLY ACUTE HIV‐1 INFECTION REVEALED BY DENSE TEMPORAL 

SAMPLING AND TARGETED DEEP SEQUENCING 

*S. Leviyang (1), G. Kijak (2), E. Sanders‐Buell (3), M. Eller (4), N. Goonetilleke (5), M. Rolland (6), M. (7), R. 

Thomas (8), E. Harbolick (9), M. Bose (10), P. Pham (11), C. Oropeza (12), K. Poltavee (13), A. O’Sullivan (14), 

R. Ribeiro (15), A. Perelson (16), G. Shaw (17), L. Eller (18), R. O’Connell (19), N. Michael (20), M. Robb (21), S. 

Tovanabutra (22), J. Kim (23) 

1. Georgetown University  

Background 

HIV‐1 evolution associated with CTL pressure has been typically observed after peak viral load (VL), however, 

sampling  limitations  of  CTL  response  and  viral  escape may  confound  our  understanding  of  this  complex 

interaction. Earlier and deeper characterization of viral sequences at locations targeted by CTL may clarify the 

factors shaping peak VL and viral decline, with implications for pathogenesis and vaccine design. 

Methods 

Using data from the RV217 cohort that include twice‐weekly sampling starting 4‐8 days prior to peak VL and 

continuing past VL downslope, and HIV‐1  targeted deep  sequencing, we examined  initial viral diversity at 

multiple time points in regions targeted by CTL. This data was used to reconstruct the dynamics of CTL escape 

and changes in the growth rates of wild type and CTL‐escape variants. 

Results 

We found that CTL escape can emerge at peak VL, with CTL‐mediated selection initiating ~1 week prior to peak 

VL.  We  measured  CTL  escape  rates  of  ~0.9  day‐1,  exceeding  current  estimates  of  ~0.4  day‐1 

(Goonetilleke,2009), and supporting a potent early CTL response. We observed differences in the slope of VL 

decline depending on the presence or absence of CTL escape, suggesting that CTL escape contributes to the 

VL profile. The growth rates of CTL‐escape variants were relatively high, ~0.7 day‐1, and did not differ between 

participants who exhibited CTL escape near peak VL compared  to  individuals  that developed escape  later 

during VL decline, suggesting that target‐cell limitation was not responsible for VL control during those times. 

Conclusions 

Using  a  novel  combination  of  early  detection  of  infection,  frequent  sampling,  and  deep  sequencing, we 

showed that CTL response can occur earlier and with greater potency than previously observed, and plays a 

role in shaping the VL profile during early acute infection. This information is important for modeling of early 

HIV‐1 pathogenesis and vaccine design. 

   

15  

NO EVIDENCE OF STRONGER NEUTRALIZING ANTIBODY RESPONSES IN RV144 BREAKTHROUGH VACCINE 

RECIPIENTS TWO TO THREE YEARS AFTER HIV INFECTION 

S. Krebs (1), S. Tovanabutra (2), G. Donofrio (3), E. Sanders‐Buell (4), S. Miller (5), M. Bose (6), K. Poltavee (7), 

H. Zhao (8), K. Wong (9), A. O'Sullivan (10), J. Lee (11), B. Ahani (12), S. Muhammad (13), S. LePore (14), C. 

Oropeza (15), A. Chenine (16), V. Polonis (17), S. Rerks‐Ngarm (18), R. Paris (19), P. Edlefsen (20), P. Gilbert 

(21), M. Robb (22), N. Michael (23), J. Mullins (24), J. Kim (25), *M. Rolland (26) 

MHRP/HJF, Bethesda, MD, USA 

 

The  RV144  vaccine  efficacy  trial  showed  a  reduction  in  HIV  infections  that  associated  with  stronger 

binding  ‐but  not  neutralizing‐  antibody  responses  against  Env‐V2.  Here  we  investigated  the  impact  of 

vaccination on HIV evolution and neutralizing antibody (NAb) responses elicited after infection.Env genes from 

HIV  breakthrough  infections were  sequenced  following  endpoint‐dilution  PCR  amplification  from plasma. 

Treatment‐naive sera samples were tested against 35 viruses (HIV‐1 subtypes A/B/C/D/CRF01_AE/CRF02_AG) 

using a high‐throughput robotic microneutralization assay.Neutralization assays performed using sera from 

31 vaccine and 49 placebo recipients about three years post‐HIV diagnosis showed that one vaccinee and eight 

placebo recipients neutralized >70% of the panel, noting that this vaccinee had only received one of the six 

RV144 immunizations. Analysis of 41 subjects tested at later times (>1086 days) revealed a trend toward less 

breadth in vaccinees compared to placebo recipients (median: V=34, P=49, p=0.12). Next, we analyzed 2,247 

env sequences obtained  from 28 vaccine and 45 placebo recipients at HIV diagnosis and six months  later. 

Intra‐host env diversity tended to be lower among sequences from vaccinees at HIV diagnosis (p=0.07), but 

not six months later (p=0.52). There was no evidence for vaccine/placebo differences in the diversification of 

env  (p=0.50) or  in  the number of  selected  sites  (p≥0.34).  In addition,  the divergence  calculated  from  the 

vaccine insert sequences showed no vaccine/placebo difference (p≥0.38).In summary, we found no evidence 

that vaccination  intensified the development of NAb responses  in breakthrough vaccinees, suggesting that 

vaccine‐induced immune responses were too weak to exert a sustained genetic pressure on env or to prime 

for stronger NAb responses post‐infection. The limited NAb responses among vaccinees could reflect that the 

vaccine  selected out  intrinsically good humoral  responders,  i.e.,  those experiencing vaccine breakthrough 

were poor responders to vaccination and may also be impaired in their ability to mount Nabs upon natural 

infection. 

   

16  

ASSESSING THE PROPENSITY OF HIV‐1 TO EVOLVE ANTIBODY ESCAPE VARIANTS DURING FREE VIRUS AND 

CELL‐CELL TRANSMISSION 

*C. Magnus (1), L. Reh (2), J. Weber (3), T. Uhr (4), P. Rusert (5), A. Trkola (6) 

 Institute of Medical Virology, University of Zurich, Zurich, Switzerland 

 

The human immunodeficiency virus type 1 (HIV‐1) can infect target cells via two distinct routes: (i) free virus 

transmission:  free  virions  can  enter  and  infect  target  cells  and  (ii)  cell‐cell  transmission:  virions  can  be 

transmitted directly from infected to uninfected cells via narrow range connections between cells, such as the 

virological synapse. Cell‐cell transmission has been shown to be less sensitive to neutralizing antibodies. Here 

we investigate if this increases the chances of viral escape variants to evolve as a response to selective pressure 

induced by neutralizing antibodies. To study whether one transmission route favors the occurrence of viral 

escape  variants, we measured  virus  inhibition by broadly neutralizing  antibodies  (bnAbs)  in experimental 

settings that either only allows for free virus or cell‐cell transmission to occur. Based on the information on 

the inhibitory potential in the two transmission modes, we developed a model that allows us to compare the 

probabilities that an escape variant arises in either transmission setting for each antibody‐virus pair measured. 

We further determined the mutant selection windows for bnAbs PGT121 and PG128 using a neutralization 

escape mutant and the matching wildtype virus.We find strong evidence that the cell‐cell transmission route 

serves as a rescue pathway for virus transmission because escape variants can evolve over substantially wider 

antibody concentration ranges via this route. Knowledge on which infection route is more prone to evolution 

of  escape  variants  opens  possibilities  to  tailor  future  intervention  strategies  that  directly  target  both 

transmission routes reducing the chances for escape mutants to occur. 

   

17  

THE ROLE OF TRANSMITTED AND DE NOVO CELLULAR IMMUNE ESCAPE IN HIV DISEASE PROGRESSION 

J. Carlson (1), V. Du (2), N. Pfeifer (3), C. Brumme (4), M. Schaefer (5), R. Shapiro (6), S. Frater (7), S. Mallal 

(8), M. John (9), T. Ndung'u (10), P. Goulder (11), T. Allen (12), E. Hunter (13), P. Goepfert (14) 

1. Microsoft Research, 2. U of Alabama at Birmingham, 3. Max Plank Institute 4. U. of British Columbia, 5. Emory, 6. Beth Israel Deaconess MC, 7. Oxford, 8. Vanderbilt 9. Murdoch U., 10. U. of KwaZulu‐Natal, 11. Oxford, 12. Ragon Institute, 13. Emory 14. U. of Alabama at Birmingham  

The extent of HIV intra‐ and inter‐host adaptation to the HLA‐mediated immune response remains a central 

challenge for HIV vaccine design, as transmitted and de novo HLA escape mutations may compromise vaccine 

efficacy and reduce the level of protection conferred by certain HLA alleles. One strategy is to vaccinate against 

escaped epitopes, though it is unclear whether such epitopes can elicit effective immune responses. 

We developed a probabilistic model of sequence evolution, trained on >4,000 HIV sequences with matched 

HLA types, that yields a natural metric of the extent of HLA‐specific adaptation. Adaptation of an individual’s 

autologous  sequence  to  their  HLA  alleles  was  strongly  associated  with  VL  and  CD4  counts  in  both 

cross‐sectional and  longitudinal early  infection cohorts, confirming the role autologous adaptation plays  in 

disease progression and validating our models. 

Within transmission pairs, the extent to which the donors’ Gag, Pol and Nef sequences were “pre‐adapted” to 

the recipients’ HLA alleles predicted recipient VL 24 months post infection (Spearman’s rho =0.27, p=0.004, 

N=113) and time to CD4<250 (HR = 12.7, p = 0.003, N=46). Within chronically‐infected populations, the extent 

to which circulating viruses were adapted to an individual’s HLA alleles (which estimates the average risk of 

escape mutation  transmission)  combined with  autologous  (within host)  adaption  to predict  set point VL. 

Experimentally, lower rates of interferon‐γ ELISPOT responses to autologous peptides were observed during 

acute infection when epitopes in the founder virus were adapted to recipient HLAs. Moreover, primary CTL 

responses to adapted epitopes had lower antigen sensitivity and reduced cytotoxicity compared to responses 

in HLA matched  individuals whose autologous epitopes were unadapted, despite  similar HLA binding and 

cytokine polyfunctionality profiles among adapted and non‐adapted epitopes. 

Thus, transmitted escape appears to elicit  ineffectual CTL responses and combines with de novo escape to 

largely shape the dynamics of disease progression. This observation argues that many CTL escape variants are 

universal across individuals with similar HLA repertoires and suggests that vaccination strategies that target 

such escapes must achieve a quality of response that is not observed in natural infection. 

   

18  

INFLUENCE OF RECOMBINATION ON ACQUISITION AND REVERSION OF IMMUNE ESCAPE AND 

COMPENSATORY MUTATIONS IN HIV‐1 

P. Nagaraja (1), *H. Alexander (2), S. Bonhoeffer (3), N. Dixit (4) 

1. Indian Institute of Science 2. ETH Zurich 3. ETH Zurich 4. Indian Institute of Science  

When HIV is transmitted to a new host, it must adapt to a different immune response. Specifically, the virus 

must acquire escape mutations to epitopes newly targeted by cytotoxic T lymphocytes (CTLs) in the new host, 

along with  compensatory mutations  to  alleviate  the  cost  of  escape.  Simultaneously,  it must  revert  such 

mutations acquired  in the previous host at epitopes that are no  longer targeted. While high mutation and 

turnover  rates  drive  acquisition  of  individual  mutations,  recombination  affects  associations  between 

mutations and thus influences the rate of multi‐locus adaptation. Since recombination can both bring together 

and break up adaptive combinations,  it  is unclear under what circumstances  its net effect on adaptation  is 

accelerating or decelerating. Using a detailed model of HIV dynamics and evolution  in the presence of CTL 

pressure, we predict the  influence of recombination on the waiting time until  first appearance of the viral 

strain  carrying  all  requisite  mutations.  We  find  that  depending  on  the  underlying  fitness  landscape  – 

determined by both cost of escape and extent of immune killing – adaptation proceeds via distinct dominant 

pathways  associated  with  different  net  effects  of  recombination.    Specifically,  recombination  tends  to 

decelerate adaptation when a purely uphill  fitness  trajectory  is accessible at each epitope, but accelerate 

adaptation when a fitness valley must be crossed. Recombination thus invariably accelerates reversion, but 

can either hasten or delay escape. The greatest delay occurs when multiple epitopes are targeted, escape and 

compensatory mutations associated with each epitope are located far apart, and escape mutations alone carry 

low cost. The potentially  large effect of recombination could have  implications for  interpreting data on the 

timing of observed immune escape. 

   

19  

THE CONSERVED ELEMENTS (CE) APPROACH TO HIV VACCINE DESIGN 

*J. Mullins (1), V. Kulkarni (2), S. Manocheewa (3), X. Hu (4), P. Munson (5), D. Fuller (6), B. Felber (7), G. 

Pavlakis (8) 

University of Washington 

For many years HIV vaccine efforts focused on delivery systems and vectors, rather than on which viral proteins 

to include. Recently, however, greater effort has been placed on immunogen design, first exploring the use of 

central state and then variation inclusive immunogens. Most recently, we and others have proposed the use 

of  subgenic  segments  of  viral  proteins  composed  of  only  conserved  regions  of  the  viral  proteome  as 

immunogens  in order to  increase  the breadth of strain  recognition and redirect  immune  responses to the 

otherwise  subdominant epitopes  that have been associated with better  immune  control of  infection. We 

engineered DNA‐based  immunogens encoding  conserved elements  (CE) of HIV‐1  selected on  the basis of 

stringent conservation,  functional  importance, broad HLA‐coverage and association with viral control. DNA 

vectors were developed to express 7 collinearly arranged CE from p24gag found  in >98% of HIV‐1 group M 

sequences. These  sequences were primarily  located at p24 multimerization  interfaces. By analogy  to HIV, 

similar vectors were developed for SIV p27gag. Naïve and infected macaques with low or undetectable viral 

loads were  immunized with  DNA  encoding  CE  alone  or  in  prime‐boost  regimens  using  in  addition  DNA 

encoding the complete Gag. All CE DNA‐vaccinated macaques developed robust CE–specific T cell and humoral 

immune responses. In contrast, upon repeated vaccination with HIV or SIV full‐length gag DNA, only half of 

the animals developed T cell  immunity targeting any of the CE. However, gag DNA vaccination significantly 

boosted the magnitude and breadth of preexisting CE T cell and antibody responses. CE  immunogens also 

induced qualitatively different responses, with CE alone inducing multifunctional responses. Thus CE vaccines 

induce broad responses to vulnerable sites of the virus while avoiding “decoy” targets that divert effective T 

cell  responses  towards  less  protective  epitopes. Our  prime‐boost  approach  provides  a  novel  strategy  to 

increase the magnitude and breadth of cellular and humoral immunity.     

   

20  

CARD‐SGS REVEALS PERSISTENT EXPRESSION OF HIV‐1 RNA IN CLONALLY EXPANDED HIV‐INFECTED CELLS 

DURING ART 

J. Spindler (1), A. Wiegand (2), N. Johnson (3), W. Shao (4), F. Hong (5), A. Cillo (6), E. Halves (7), E. Fyne (8), J. 

Coffin (9), J. Mellors (10), *M. Kearney (11) 

1. HIV Drug Resistance Program, National Cancer Institute, Frederick, MD 2. HIV Drug Resistance Program, National Cancer Institute, Frederick, MD 3. HIV Drug Resistance Program, National Cancer Institute, Frederick, MD 4. Advanced Biomedical Computing Center, Leidos, Frederick, MD 5. Department of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 6. Department of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 7. Department of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 8. Department of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 9. Department of Molecular Biology and Microbiology, Tufts University, Boston MA 10. 3Department of Medicine, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 11. HIV Drug Resistance Program, National Cancer Institute, Frederick, MD    Background: Little is known about the expression of HIV‐1 proviruses in cell populations that persist during 

ART.  Single‐genome  sequencing  (SGS) of HIV‐1  cell‐associated RNA  and DNA  (CARD)  can  characterize  the 

diversity and distribution of the expressing and total  infected cell populations. Here, we used CARD‐SGS to 

assess the genetics of HIV‐1 in longitudinal blood samples from patients on suppressive ART. 

Methods: HIV‐1 CARD was extracted from 4‐8 aliquots of <106 PBMCs from longitudinal samples obtained 2‐4 

weeks apart from two patients on long‐term suppressive ART. Genomic DNA and cDNA were each diluted to 

<1 HIV‐1 molecule/PCR reaction, and the p6gag/pro/pol region was amplified and sequenced. Because both 

patients initiated ART with high HIV diversity, identical RNA sequences from the same aliquot of PBMCs were 

assumed to be derived from the same cell, whereas identical sequences in different aliquots were assumed to 

be derived from clonally expanded cells. The expressed population was compared phylogenetically to the total 

proviral population.   

Results: The  genetic diversity of both  intracellular RNA  and DNA was high  (1‐2% APD) with more G  to A 

hypermutants detected in the DNA (23% vs. 10%). Phylogenetic analyses revealed that intracellular DNA and 

RNA  populations  intermingled  and  that  clonally  expanded,  infected  cells  frequently  express  HIV‐1  RNA. 

Analysis of longitudinal samples showed that the same HIV‐1 RNA sequences were identified 2‐4 weeks apart, 

indicating that clonally expanded cell populations can persist during ART despite expression of unspliced HIV‐1 

RNA. 

Conclusions: By characterizing HIV‐1 proviral expression  in  infected cells that persist during ART, we found 

that diverse proviruses express HIV‐1 RNA,  including  those  in clonally expanded cells, and  that HIV‐1 RNA 

expression persists in infected cells for at least for 2‐4 weeks. Additional studies are needed to determine if 

persistent  HIV‐1  expression  results  from  stochastic  reactivation  of  latent  proviruses  or  from  continuous 

transcription. 

   

21  

PERSISTENT AND PROLIFERATING HIV‐INFECTED CELLS: TISSUE‐DISTRIBUTION AND EXPRESSION OF VIRAL 

RNA AND PROTEIN 

*J. Mullins (1), R. Fox (2), M. Bull (3), S. McLaughlin (4), D. Westfall (5), J. Herbeck (6), L. Frenkel (7) 

University of Washington  

 

Over the past few years we have shown that the decline of HIV infected cells during ART is substantially offset 

by the increasing representation of infected cells bearing identical proviruses. We and others have also shown 

that  the  proliferation  of  infected  cells  that  can  persist  for more  than  17  years  are  responsible  for  this 

phenomenon, and we have further shown that these infected cells are substantially more likely than random 

to be inserted within genes associated with regulation of the cell cycle and cancer. The relative abundance of 

replication competent versus replication defective proviruses in proliferating cells is low, but we have shown 

that even replication defective proviruses can produce virions and readily detectable low‐level viremias during 

ART (virus “blips”). In the current study we show that proliferating HIV‐infected cells were present at differing 

levels in the tissues of different subjects that died while on ART, with up to ~75% of all HIV‐infected cells in 

the body being derived from a single infected cell harboring a defective provirus. These proliferating infected 

cells were also found throughout the body, although at differing levels. Likewise, low levels of viral RNA and 

protein were detected in most tissues of each subject. Furthermore, viral protein production was found to be 

common in T cells and to a lesser extent, macrophages, in gut biopsies of individuals on suppressive ART. These 

studies are helping to unravel that apparently extensive role of proliferating  infected cells to persisting HIV 

infection, the infectious HIV reservoir, and continuing HIV antigenic stimulation under ART.  

   

22  

MODELING THE EFFECTS OF VORINOSTAT IN VIVO REVEALS BOTH TRANSIENT AND DELAYED ACTIVATION 

OF HIV TRANSCRIPTION IN LATENTLY INFECTED CELLS 

R. Ke (1), J. Elliot (2), S. Lewin (3), *A. Perelson (4) 

1. Los Alamos National Lan 2. Monash University, Me;bourne 3. Monash University, Melbourne 4. Los Alamos National Laboratory  

Recent efforts to cure human  immunodeficiency virus type‐1 (HIV‐1)  infection have  focused on developing 

latency reversing agents to eradicate the latent reservoir. The histone deacetylase inhibitor, vorinostat, has 

been shown to activate HIV RNA transcription in latently infected cells and alter host cell gene transcription. 

However,  it  is not clear how  latent cells respond dynamically to vorinostat treatment and what  impact the 

treatment has on reservoir size in vivo. We have constructed viral dynamic models of latency that incorporate 

the  impact of vorinostat treatment, and fitted the models to data collected from a recent clinical trial. The 

results show that HIV transcription may be activated transiently during the first few days of treatment and 

that there is a delay in the sustained activation of HIV transcription, which varies from patient to patient and 

may depend on the long term impact of vorinostat on host gene expression. Parameter estimation suggests 

that  HIV  transcription  in  latently  infected  cells  activated  by  vorinostat  occurs  at  lower  levels  than  in 

productively  infected cells. Furthermore, the estimated  loss rate of transcriptionally activated cells remains 

close to baseline  in most patients, suggesting vorinostat treatment does not  induce killing and reduce the 

latent reservoir in vivo. This work represents the first model to study the dynamics of the HIV latent reservoir 

under treatment with a latency reversing agent. 

   

23  

TARGETING CCR5 RECEPTOR USING GENE THERAPY WILL NOT BE SUFFICIENT TO CURE HIV 

*A. Pandit (1), R. de Boer (2) 

Theoretical Biology, Utrecht University, The Netherlands 

 

Highly active antiretroviral therapy (HAART), a cocktail of antiretroviral drugs, has successfully transformed 

Human immunodeficiency virus type 1 (HIV‐1) from a detrimental pathogen to a manageable chronic infection. 

In spite of its effectiveness, HAART therapy is marred by high cost, toxicity, drug resistance, and the need to 

be  administered  lifelong  because  the  virus  can persist  for  years  inside  the  host. Gene  therapy  offers  an 

opportunity to create a population of genetically modified host cells which are less susceptible to viral entry 

by modifying the viral entry co‐receptor CCR5. Abstaining viral entry promises to control HIV infection within 

patients and can exempt them from lifelong use of HAART. Using mathematical modeling, we show that gene 

therapy proposed  to  target CCR5  co‐receptor will  fail  to  suppress HIV‐1  infection. We propose  that  cells 

modified using CCR5 gene therapy should incorporate suicidal genes that are selectively expressed upon HIV‐1 

infection to curb HIV‐1 transmission. This combination will ensure an effective suppression of HIV‐1 viral load 

and an increase in the T cell count. 

   

24  

EFFECT OF THE LATENT RESERVOIR ON THE EVOLUTION OF HIV AT THE WITHIN‐ AND BETWEEN‐HOST 

LEVELS 

*H. Doekes (1), C. Fraser (2), K. Lythgoe (3) 

1. Theoretical Biology and Bioinformatics, Utrecht University, the Netherlands 2. Department of Infectious Disease Epidemiology, Imperial College London, United Kingdom 3. Department of Infectious Disease Epidemiology, Imperial College London, United Kingdom. Current address: Division of Biosciences, University of Exeter at Tremough, United Kingdom  

The existence of long‐lived reservoirs of latently infected CD4+ T cells is the major barrier to curing HIV, and 

has been extensively studied in this light. However, the effect of these reservoirs on the evolutionary dynamics 

of the virus has received remarkably little attention. Here, we present a within‐host quasispecies model that 

incorporates a long‐lived reservoir, which we then nest into an epidemiological model of HIV dynamics. For 

biologically plausible parameter values, we  find  that  the presence of a  latent  reservoir can severely delay 

evolutionary dynamics within a single host, with longer delays associated with larger relative reservoir sizes 

and/or homeostatic proliferation of cells within  the  reservoir. These delays can  fundamentally change  the 

dynamics of the virus at the epidemiological scale. In particular, the delay in within‐host evolutionary dynamics 

can be sufficient  for  the virus  to evolve  intermediate  levels of virulence  that maximize  transmission, as  is 

observed, and not the very high  levels of virulence that previous models have predicted.  In conclusion, we 

argue  that  the  latent  reservoir  has  important,  but  hitherto  unappreciated,  roles  in  both  within‐  and 

between‐host viral evolution. 

 

 

Correspondence address: 

Hilje M. Doekes Hugo R. Kruytgebouw, room Z527 Padualaan 8 3584 CH Utrecht The Netherlands Phone: +31 (0)30 253 3688 Fax: +31 (0)30 253 2837 

E‐mail: hiljedoekes@gmail.com 

   

25  

HOW RAPIDLY ARE HIV‐1 INFECTED CELLS KILLED? 

S. Gadhamsetty (1), *R. De Boer (2) 

Theoretical Biology, Utrecht University 

 

Despite strong genetic and evolutionary evidence that CD8+ T cells play an important role in controlling HIV‐1 

infection, several experiments suggest that the rate at which productively  infected cells are killed by CTL  is 

very slow.   We review alternative explanations  for these experimental observations using a general model 

with target cells, two stages of infected cells, and CTLs. The dominant eigenvalue of the linear subsystem of 

infected  cells  cells  in  the  eclipse  phase,  I,  and  virus  producing  cells,  P,  can  be  used  to  confirm  that  the 

downslope of the viral load during ART, δ, will reflect the length of the eclipse phase when killing is fast [1]. 

We also  confirm  the  recent  finding  that  the  total killing  rate  is determined by  the  replication  rate of  the 

subsystem of I and P in the chronic steady state [2]. Hence  if the breadth of the  immune response  is  large, 

each CTL clone makes a small contribution, explaining why the rate at which an immune escape variant takes 

over the viral quasi species can be very small—despite strong immune control [2].  Since the rate at which the 

viral  load  increases  following CD8+ T cell depletion provides a measure of  the viral  replication  rate at  the 

previous chronic steady state, we finally use the dominant eigenvalue, to estimate the killing rate required to 

balance this rate of replication. 

[1] Klenerman P, Phillips RE, Rinaldo CR, Wahl LM, Ogg G, May RM, McMichael AJ, Nowak MA. Cytotoxic T 

lymphocytes and viral turnover in HIV type 1 infection. Proc Natl Acad Sci U S A. 1996 93(26):15323‐8. 

[2] Van Deutekom HW, Wijnker G, de Boer RJ. The rate of immune escape vanishes when multiple immune 

responses control an HIV infection. J Immunol. 2013 191(6):3277‐86. 

  

Correspondence Address: 

Theoretical Biology, Utrecht University 

Padualaan 8, 3584 CH Utrecht, Netherlands 

Email: r.j.deboer@uu.nl 

Phone +31 30 253 7560 

Fax +31 30 253 2837 

   

26  

HIV CONTROL AFTER TREATMENT CESSATION: MATHEMATICAL MODEL PREDICTIONS 

*J. Conway (1), A. Perelson (2) 

1. Pennsylvania State University 2. Los Alamos National Laboratory  

Antiretroviral therapy (ART increases both the length and quality of life of HIV‐infected individuals, but is not 

a cure.A recent report  from the VISCONTI study suggests that ART,  initiated during primary  infection, may 

induce post‐treatment control (PTC) of HIV infection, i.e., maintain HIV RNA < 50 copies/ml, after treatment 

termination. Our investigation explores the hypothesis that ART initiated during primary infection permits PTC 

by  limiting the size of the  latent reservoir, which  if small enough at treatment termination, may allow the 

adaptive immune response to prevent viral rebound and control infection. We model within host HIV dynamics 

using  differential  equations  to  capture  interactions  between  target  cells,  HIV‐infected  cells,  latently 

HIV‐infected cells, virus, and adaptive immune responses. Analysis of our model reveals a range in adaptive 

immune response strengths where a patient may either show viral rebound or PTC (bistability). Our model 

predicts that in this regime of bistability, there is a threshold in latent reservoir sizes at treatment termination 

below which PTC can be achieved. Using data on  latent  reservoir  sizes  in patients  treated during primary 

infection,  we  also  predict  population‐level  viral  rebound  times  for  non‐controllers  consistent  with 

observations. 

   

27  

MODELLING ONGOING REPLICATION OF HIV IN DRUG SANCTUARIES 

*H. Fryer (1), R. Lorenzo‐Redondo (2), C. Fletcher (3), T. Schacker (4), A. Haase (5), S. Wolinsky (6), A. McLean 

(7) 

1. Oxford University 2. Northwestern University 3. University of Nebraska 4. University of Minnesota 5. University of Minnesota 6. Northwestern University 7. Oxford University  

HIV‐1 viremia persists at low levels after many years of clinically effective antiretroviral therapy. Furthermore, 

drug  concentrations vary across anatomical  site, and new evidence  for  the diversification of HIV‐1 during 

therapy is now emerging. A coherent explanation for these observations is that there is persistent replication 

in areas with low drug penetration, however this has been challenged on the basis that ongoing replication 

during  therapy  would  inevitably  lead  to  the  emergence  of  drug  resistance.  In  reality,  modern  drug 

combinations succumb to drug resistance only very rarely. We developed a spatial within‐host model of HIV‐1 

and fitted it to viral dynamics data during therapy. Using this model we address the following questions. Can 

drug sanctuaries harbour ongoing replication of HIV during therapy without the emergence of drug resistance? 

Where, and how  large, could  the ongoing  replication  space be? What  impact could  improvements  to  the 

penetration of drugs have on viral dynamics and resistance? We demonstrate that the combination of spatial 

heterogeneity to drug penetration and spatial effects to mixing can result in the ongoing replication of drug 

sensitive virus. The  location of regions of ongoing replication should be  identifiable by reduced changes  in 

infection measures over long time periods compared to those observed in regions with high drug penetration 

such as the blood. Our data spanning the first 6 months of therapy are consistent with ongoing replication 

occurring in a small fraction of the lymphatic tissue. However, improvements to the sensitivity and duration 

of  HIV  dynamics  studies  are  needed  to  test  this  theory  further. We  predict  that  improvements  to  the 

penetration of drugs would could halt ongoing replication. 

   

28  

A ROBUST SCALING LAW ESTIMATES THE REQUIRED DURATION OF TREATMENT WITH HIV‐1 MUTAGENS 

*V. Gupta (1), N. Dixit (2), . (3) 

 Indian Institute of Science 

 

Chemical mutagens  that  can  increase  the mutation  rate  of  HIV‐1  beyond  its  error  threshold  present  a 

promising  treatment  strategy  that may be  less  susceptible  to  resistance  than current antiretroviral drugs. 

Several mutagens are under development, including one that entered clinical trials. Successful treatment with 

a mutagen requires accurate estimates of the error threshold of HIV‐1, µc, and the time, t, it takes for error 

catastrophe to occur once the mutation rate, µ, exceeds µc. Recently, we employed stochastic simulations 

that closely mimic patient data of the within‐host evolution of HIV‐1 and predicted that µc was 2‐6 fold above 

the natural mutation rate of HIV‐1. In the present study, we applied the simulations to estimate t. We found, 

interestingly, that t obeys a scaling law: t»0.6/(µ‐µc). This scaling law, intriguingly, was robust to variations in 

parameter  values  including  the  population  size,  recombination  rate,  and  genome  length,  although  µc 

depended on  these parameters. We  examined whether  the  scaling  law  arose  also  from  the quasispecies 

theory. In the quasispecies theory, the dominant eigenvector of the value matrix, W, whose entries define the 

rates  at  which  genomes  are  produced  from  the  erroneous  replication  of  other  genomes,  yields  the 

quasispecies.  The  spectral  gap,  or  the  difference  between  the  two  largest  eigenvalues,  of W  defines  t. 

Computing these latter quantities, we found that the above scaling law was not obeyed by the quasispecies 

theory,  identifying  a  point  of  departure  between  the  quasispecies  theory  and  population  genetics‐based 

models.  Finally,  we  applied  the  scaling  law  to  estimate  the  required  duration  of  treatment  with  HIV‐1 

mutagens. We predict  thus  that when  a mutagen  increases µ  to  5µc, 8‐11  years of  treatment would be 

necessary. The transition to error catastrophe in HIV‐1 thus appears to be a slow process, requiring many years 

of treatment.  

   

29  

TARGETING HIV LATENCY 

*F. Fu (1), . (2), S. Bonhoeffer (3) 

ETH Zurich 

 

HIV  latency  is  the barrier  for  a  cure,  yet  it  is  recently  thought  to offer  a potential  therapeutic  target  for 

improving health outcomes of HIV patients. Here we provide a mathematical framework, explicitly taking into 

account the role of cellular latency and reactivation in viral rebound if treatment is interrupted. In particular, 

we focus on 'activation‐kill' approaches aimed at eliminating the reservoir of latently infected cells. Outcomes 

of such an "anti‐latency" therapy strongly depend on the duration of and the efficacy of treatment. A minimal 

period of anti‐latency treatment is required to achieve desired clinical outcomes (i.e., greater clearance rates 

and  longer period of no viral  rebound). Surprisingly,  the anti‐latency  treatment,  if not administered  for a 

sufficiently  large  period,  is  detrimental  and  can  actually  speed  up  viral  rebound.  Our  proof‐of‐principle 

modeling offers closed‐form solutions that are understandable to clinicians and experimentalists and can be 

used to improve risk management of targeting HIV latency.  

   

30  

DETECTION OF TRANSMISSION CLUSTERS IN HIV PHYLOGENIES 

*T. Stadler (1), L. Villandre (2), J. Barido‐Sottani (3) 

1. ETH Zürich 2. McGill University 3. ETH Zürich  

Genetic sequencing data is frequently used to reconstruct phylogenies on the between‐host HIV level. These 

phylogenies contain information about the underlying host contact network and epidemiological dynamics 

within that population. One aim is to identify transmission clusters from phylogenetic trees. These 

transmission clusters are typically interpreted as fast transmission chains in highly connected regions in the 

host contact network. Identified transmission clusters thus allow us to obtain insight into the host 

population structure, and to quantify the transmission dynamics within the transmission clusters. 

A range of heuristics is currently used to identify transmission clusters from phylogenies, but it is not clear 

how well these inferred transmission clusters correspond to highly connected parts in the host population 

network (so‐called network communities). Based on our simulation study, we find poor correspondence 

between inferred phylogenetic transmission clusters and network communities. We propose a model‐based 

transmission cluster inference tool, rather than previously‐used heuristics, to improve the accuracy of 

phylogenetic transmission cluster inference. 

   

31  

PHYLOGEOGRAPHIC METHODS GIVE INSIGHT INTO THE EPIDEMIOLOGICAL DYNAMICS BETWEEN HIV‐1 

RISK GROUPS 

*D. Kühnert (1), T. Stadler (2), T. Vaughan (3), A. Drummond (4) 

1. ETH Zürich 2. ETH Zürich 3. University of Auckland 4. University of Auckland 

 

The between host dynamics of HIV depend on a number of  factors, one of which  is  the  risk group of  the 

infected hosts. HIV risk groups, such as heterosexuals (HET), men having sex with men (MSM) or injecting drug 

users  (IDU), can be modelled as discrete demes  in which  infected hosts reside. This way one can measure 

differences between within‐deme and between‐deme transmission.  

We developed  and  implemented  a birth–death–sampling process with migration  and/or  infection  among 

discrete demes, in the Bayesian MCMC framework BEAST 2. Similarly to the recently introduced birth–death 

skyline model  (1), this multi‐type birth–death model allows the estimation of epidemiological parameters, 

such as the effective reproduction number R and also allows epidemiological rates to change over time. 

We analyse a previously published set of HIV‐1 sequences from Latvia (2) from hosts belonging to either of 

the risk groups HET or IDU. Our results confirm the hypothesis that the reproduction number within the IDU 

risk group was higher than within HET hosts, and that more transmission occurred from IDU to HET hosts than 

vice versa (3). However, transmission from HET to IDU hosts does not appear to be negligible, as previously 

found. 

  

(1)   Stadler, T., Kühnert, D., Bonhoeffer, S., and Drummond, A.  J.  (2013). “Birth‐death  skyline plot  reveals 

temporal changes of epidemic spread in HIV and hepatitis C virus (HCV).” Proc Natl Acad Sci USA, 110(1): 228–

33. 

(2)   Balode D, Skar H, Mild M, Kolupajeva T, Ferdats A, Rozentale B, Leitner T, Albert J. 2012 Phylogenetic 

analysis  of  the  Latvian  HIV‐1  epidemic.  AIDS  Res.  Hum.  Retroviruses  28,  928  –  932.  (doi:10.1089/AID. 

2011.0310) 

(3)  Stadler T, Bonhoeffer S. Uncovering epidemiological dynamics in heterogeneous host populations using 

phylogenetic  methods.  Phil  Trans  R  Soc  Lond  B  Biol  Sci.  2013  Mar  19;368(1614):20120198.  PubMed 

PMID:23382421. 

   

32  

BAYESIAN INFERENCE OF TRANSMISSION PATTERNS FROM TIMED PHYLOGENIES 

*C. Colijn (1), M. Kendall (2), X. Didelot (3) 

 Imperial College London 

 

 The question of how well genomic data can capture transmission events patterns remains a challenge despite 

significant advances in phylodynamics. This is particularly true for pathogens like HIV, with variable infectivity 

over a long course of infection, and substantial within‐host diversity. Reconstructing individual transmission 

events from HIV sequence data would have a significant impact on our ability to use sequence data to inform 

estimates of recent incidence and changes  in transmission.  Here we present a novel Bayesian approach to 

infer transmission events from genomic data while considering within‐host diversity. We infer a time‐labeled 

phylogeny using Bayesian evolutionary analysis by sampling trees (BEAST), and then infer  transmission among 

both sampled and unsampled cases via a Monte Carlo Markov chain. We find that under a realistic model of 

within‐host  evolution,  reconstructions  of  simulated outbreaks  contain  substantial uncertainty  even when 

genomic data  reflect a high substitution  rate. Despite  that, posterior estimates of patterns such as  recent 

changes  in  incidence  are  reasonable. We  discuss  the  ability  of  the method  to  estimate  the  fraction  of 

transmissions  occurring  during  the  acute  stage  of  infection,  and  the  fraction  of  transmissions  occurring 

between different  groups within  the  population.   We  conclude with  a  discussion of  the  flexibility of our 

framework to incorporate additional data, and the role of the sampling fraction.  

   

33  

NEAR FULL LENGTH HIV‐1 SEQUENCING TO UNDERSTAND HIV PHYLODYNAMICS IN AFRICA IN REAL TIME 

S. Danaviah (1), J. Manasa (2), E. Wilkinson (3), S. Pillay (4), Z. Sibisi (5), S. Msweli (6), D. Pillay (7), *T. de 

Oliveira (8) 

Africa Centre for Health and Population Studies, UKZN, South Africa 

 

Background:  HIV  transmission  continues  in  Africa  at  alarming  rates  despite  biological  and  behavioural 

interventions. Understanding the drivers of HIV transmission and evolution and translating the results  into 

effective  interventions  is a key  component of halting  the epidemic. Recent  technological advancement  in 

complete genome sequencing has expanded the breadth and speed of genomic analyses currently possible. 

We have constructed a high‐throughput genomics and bioinformatics pipeline that has successfully generated 

high quality complete HIV genomes in a hyper‐endemic region of South Africa (SA), through the PANGEA_HIV 

Consortium  

Methods: HIV RNA was extracted from plasma from patients failing antiretroviral therapy, within the Africa 

Centre (AC) research area and 4 overlapping regions spanning the 9.7kb complete HIV genome were amplified 

in a one‐step RT‐PCR strategy optimised for subtype C virus. Pooled amplicons were sequenced on an Illumina 

MiSeq.  Fragments were  quality  controlled with  SMALT  software  and  assembled  using  two  independent 

strategies  (de novo and mapping  to  reference)  in Geneious. Resulting  consensus  sequences were aligned 

against published HIV complete genomes from South Africa (n=300). Bayesian and maximum likelihood trees 

with branch support were reconstructed in PhyML and MrBayes.  

Results: Amplification success rate of complete genomes, on samples with viral loads >10,000 c/ml was 77.3%. 

Near complete HIV genomes were generated  for 433/473 samples sequenced  thus  far, with all nine open 

reading frames, the U5 / partial R region of the 5’ LTR and partial U3 of the 3’ LTR represented. Coverage of 

the HIV genome averaged 99.9% with a mean depth of coverage of 15 539 times. Phylogenetic reconstruction 

confirmed  that  the  AC  strains were  all HIV‐1  subtype  C where  246/473  sequences  clustered with  other 

complete genomes from SA. The discrete AC clusters (n=22) suggested multiple independent introductions of 

subtype C into the surveillance area and onward transmission within the population.  

Conclusions: This is the first report, to the best of our knowledge, of a high‐throughput complete HIV genome 

sequencing and analysis pipeline in Africa. The genetic diversity of HIV variants in this population is high and 

is mediated primarily by multiple  introductions of HIV.  Interventions  therefore must be  cognizant of  the 

dynamics that drive these independent introductions in order to impact on going HIV transmission. 

   

34  

USING PHYLOGENETIC TOOLS TO ESTIMATE ASPECTS OF HIV TRANSMISSION DYNAMICS IN GENERALIZED 

HIV EPIDEMICS: FINDINGS FROM THE PANGEA_HIV METHODS COMPARISON EXERCISE 

 *O. Ratmann (3), E. Hodcroft (4), M. Pickles (5), A. Cori (6), M. Hall (7), S. Lycett (8), D. Bezemer (9), C. Colijn 

(10), M. Kendall (11), X. Didelot (12), G. Plazotta (13), A. Poon (14), J. Joy (15), G. Leventhal (16), D. 

Rasmussen (17), D. Kuehnert (18), T. Stadler (19), M. Karcher (20), G. Baele (21), M. Suchard (22), P. Lemey 

(23), V. Minin (24), E. Volz (25), B. Dearlove (26), S. Frost (27), A. Gavryushkina (28), D. Welch (29), A. 

Drummond (30), A. Rambaut (31), A. Leigh Brown (32), C. Fraser (33) 

3. Imperial College London, 4. University of Edinburgh, 5. Imperial College London 6. Imperial College London, 7. University of Edinburgh, 8. University of Edinburgh 9. HIV Monitoring Foundation Netherlands, 10. Imperial College London, 11. Imperial College London,  12. Imperial College London, 13. Imperial College London, 14. University of British Columbia 15. BC Centre of Excellence HIV/AIDS, 16. ETH Zuerich, 17. ETH Zuerich, 18. ETH Zuerich, 19. ETH Zuerich 20. University of Washington, 21. University of Leuven, 22. UCLA, 23. University of Leuven 24. University of Washington, 25. Imperial College London, 26. University of Cambridge 27. University of Cambridge, 28. University of Auckland, 29. University of Auckland, 30. University of Auckland, 31. University of Edinburgh, 32. University of Edinburgh, 33. Imperial College London  

PANGEA_HIV  (Phylogenetics and Networks  for Generalised HIV Epidemics  in Africa) will generate >10,000 

full‐genome  HIV  sequences  from  sub‐Saharan  Africa  to  better  characterize  these  epidemics  for  HIV 

intervention trials. To understand the accuracy and reliability of existing phylogenetic tools, the PANGEA_HIV 

methodology working  group  conducted a methods  comparison exercise.Two agent‐based epidemiological 

models  capturing  generalized  HIV  transmission  dynamics  in  a  village‐like,  and  regional  population were 

developed,  and used  to  simulate  transmission  trees  from different epidemic  scenarios. Gag, pol  and env 

subtype C sequences were generated along the transmission tree output for a subset of infected individuals, 

and associated with demographic and clinical variables of these individuals. Simulations were designed to test 

the accuracy and power of different phylogenetic methods in estimating 1) recent changes in HIV incidence 

and 2)  the proportion of HIV  infections arising  from  transmissions  from  individuals  in acute HIV  infection. 

Simulations  controlled  for  different  sequence  sampling  strategies  and  the  proportion  of  HIV  infections 

originating from outside the sampling area.    By December 2014, 27 external participants in 7 research groups 

had  analysed  the  training  data  sets.  The  true  transmission  dynamics were  revealed  and  discussed  at  a 

workshop  in  London  on  December  2nd  2014. Most  teams was  able  to  classify  epidemics  correctly  into 

increasing,  stable,  and  decreasing,  but  faced  methodological  challenges  in  quantifying  changes  in  HIV 

incidence. Almost all groups used innovative, scalable tree reconstruction methods. The final testing data sets 

will be released early in 2015 with  final results due May‐1 2015.     

   

35  

HIV‐1 TRANSMITTED DRUG RESISTANCE: NEW INSIGHTS INTO THE TRANSMISSIBILITY OF SDRMS 

R. Winand (1), K. Theys (2), M. Eusebio (3), J. Aerts (4), R. Camacho (5), P. Gomes (6), A. Vandamme (7), *A. 

Abecasis (8) 

8. Centro de Investigação Interdisciplinar Egas Moniz (CiiEM), Instituto Superior de Ciências da Saúde Sul, 

Campus Universitário, Quinta da Granja, Caparica, Portugal 

  

Surveillance drug  resistance mutations  (SDRMs)  in drug naïve patients  (DN) are  typically used  to measure 

HIV‐1 Transmitted Drug Resistance (TDR). We tested here how SDRMs in patients failing treatment (TR), the 

original source of TDR, contribute to assessing TDR, transmissibility and transmission source of SDRMs. 

The prevalence of SDRMs  in DN and TR patients was  retrospectively measured  for 3554 HIV‐1  subtype B 

infected patients. The transmission ratio (prevalence  in DN/prevalence  in TR) of each SDRM was calculated 

and analyzed by robust linear regression with outlier detection to interpret transmissibility. 

Prevalence of SDRMs  in DN and TR were  linearly correlated, but some SDRMs were classified as outliers – 

above  (protease:  D30N,  N88D/S,  L90M,  reverse  transcriptase:  G190A/S/E)  or  below  (RT:  M184I/V) 

expectations. The normalized regression slope was 0.073 for PI, 0.084 for NRTI, and 0.116 for NNRTI. 

We present an innovative and simple approach to  investigate the transmissibility of SDRMs by determining 

individual mutation transmission ratios and using linear regression to describe the relationship between their 

prevalence  in TR and DN. The significant  linear correlation between prevalence of SDRMs  in DN and  in TR 

indicates that the latter can be useful to predict levels of TDR. Higher transmission ratios and outliers above 

the regression line indicate more onwards transmission among DN and/or higher persistence of such SDRMs, 

while the opposite indicates lower transmission among DN and/or lower persistence. Our results emphasize 

the  importance  of  monitoring  SDRMs  in  TR  in  order  to  gain  further  insight  into  the  dynamics  of  the 

transmission of SDRMs. 

   

36  

THE IMPORTANCE OF PROTEIN STABILITY FOR THE EVOLUTION OF HIV DRUG RESISTANCE 

*A. Olabode (1), D. Robertson (2), S. Lovell (3) 

Computational and Evolutionary Biology, Faculty of Life Sciences, The University of Manchester, Michael 

Smith Building, Manchester M13 9PT, United Kingdom 

 

Many HIV‐1 drug  resistance‐associated mutations have been  reported.  In some cases a single mutation  is 

capable of conferring resistance to the virus. However, in the majority multiple mutations at different locations 

are  required and  these are  thought  to be due  to direct epistatic or co‐evolutionary changes  in context of 

protein  structure. Mutations  are  known  to  cause different degrees of  conformational  changes  to protein 

structures.  Therefore, understanding the evolutionary pathways that lead to the acquisition of drug resistance 

(and how  it affects the structure and  function of the virus)  is  important  for predicting resistance and drug 

regime choices. Here we analyse protease data from the HIV Drug Resistance Database and using pol subtype 

B sequence alignments  reconstruct the probable evolutionary pathways  that  lead to drug  resistance using 

likelihood methods. We integrated this information with protein structure data, in order to characterise the 

energy  changes  along  these  evolutionary  pathways.  We  find  that  there  is  a  distribution  of  “enabling” 

mutations that contribute to protein stability. Most of these enabling mutations were found to act in concert, 

stabilizing the viral protein structure before the emergence of drug resistance‐associated mutations. At least 

four protease resistance stabilising mutations appear to be a prerequisite for drug resistance as opposed to a 

direct coevolutionary mechanism. The maintenance of protein structure stability is thus a major constraining 

factor  to  the  evolution  of  HIV‐1.  As  a  consequence  drug  resistant  strains  of  HIV‐1  need  to  follow  an 

evolutionary pathway in which enabling mutations occur to stabilize the viral structure. This understanding of 

evolutionary constraints on the viral protein will provide information useful for prediction of future evolution 

of the virus, resistance to drug therapy and better drug targets. 

   

37  

DIRECT COMPARISON OF SEROLOGIC ASSAYS AND VIRAL DIVERSITY MEASURES FOR IDENTIFYING 

INDIVIDUALS WITH RECENT HIV INFECTION 

*O. Laeyendecker (1), A. Redd (2), S. Wendel (3), Q. Abdool Karim (4), V. Naranbhai (5), N. Garrett (6), S. S. 

Abdool Karim (7), T. Quinn (8), S. Eshleman (9) 

1. NIAID 2. NIAID 3. NIAID 4. CAPRISA & Columbia Univ 5. CAPRISA 6. CAPRISA 7. CAPRISA & Columbia Univ 8. NIAID 9. JHU  

Background:  Identifying  individuals recently  infected with HIV  from cross‐sectional surveys  is  important to 

measure  population  level  incidence  and  identify  groups  currently  experiencing  high  rates  of  infection. 

Serologic assays are  currently being used and measures of HIV  sequence diversity are being proposed  to 

identify recently infected individuals.   

Methods:    Samples  were  obtained  from  women  in  the  CAPRISA  004  trial  (paired  samples  from  76 

seroconverters). The mean time from HIV seroconversion to sample collection was 71 days for the first sample 

(interquartile range [IQR]: 64 to 79 days) and 774 days for the second sample (IQR 495 to 857 days). Samples 

were  analyzed  with  two  serologic  tests,  the  BED  capture  enzyme  immunoassay  (BED‐CEIA)  and  the 

BioRad‐Avidity  assay.  Sequence  data  generated  from  the  p24  (HXB  nt  1493  to  1735)  and  gp41  (HXB  nt 

7858‐8260) by 454 pyrosequencing.   Three sequence based diversity measures were generated; viral diversity 

(mean pairwise distance), complexity (the number of distinct reads divided total read), and Shannon entropy. 

Receiver operating characteristics analyses (ROC) were run using <1 year post  infection as the definition of 

recent infection, and the under the curve (AUC) was calculated to determine the discriminatory capacity for 

each method. 

Results:The BED‐CEIA and BioRad‐Avidity assay had AUCs of 0.964 and 0.967, respectively. The mean number 

of sequence reads obtained per sample was 2451 for p24 and 3626 for gp41.  For p24, the AUCs for diversity, 

complexity and entropy were 0.749, 0.792 and 0.810.  For gp41, the AUCs for diversity, complexity and entropy 

were 0.737, 0.786 and 0.654.  Both serologic assays had significantly higher AUCs (p<0.0001) than any of the 

diversity measures. 

Conclusion:Serologic assays were superior to viral diversity measures for distinguishing between individuals 

with recent vs. non‐recent HIV infection. 

   

38  

NGS COMBINED WITH PHYLOGENETIC ANALYSIS TO DETECT SUPER‐INFECTION IN HIV‐1 INFECTED 

INTRAVENOUS DRUG USERS 

 S. Paraschiv (2), E. Radu (3), L. Banica (4), B. Popescu (5), I. Nicolae (6), I. Niculescu (7), A. Abagiu (8), D. 

Otelea (9) 

2. Molecular Diagnostics Laboratory, National Institute for Infectious Diseases “Matei Bals”, Bucharest, Romania 3. University of Medicine and Pharmacy “Carol Davila”, Bucharest, Romania 4. Molecular Diagnostics Laboratory, National Institute for Infectious Diseases “Matei Bals”, Bucharest, Romania 5. University of Medicine and Pharmacy “Carol Davila”, Bucharest, Romania 6. Molecular Diagnostics Laboratory, National Institute for Infectious Diseases “Matei Bals”, Bucharest, Romania 7. Clinical Department, National Institute for Infectious Diseases “Matei Bals”, Bucharest, Romania 8. Clinical Department, National Institute for Infectious Diseases “Matei Bals”, Bucharest, Romania 9. Molecular Diagnostics Laboratory, National Institute for Infectious Diseases “Matei Bals”, Bucharest, Romania  

Introduction: A HIV‐1 sub‐epidemic started recently  in Romania among  intravenous drug users  (IDUs).  It  is 

characterised by the co‐circulation of local F1 subtype strains and CRF14_BG strains. HIV‐1 is one of the fastest 

mutating organisms, displaying a remarkable inter‐ and intra‐host genetic heterogeneity. Due to the high HIV 

transmission risk IDUs are exposed to, super‐infections are to be expected in these patients. 

Methods: We analyzed strains from 19 IDUs and 20 heterosexuals newly diagnosed with HIV‐1. The genomic 

region targeted was V2‐V3 loop of env gene. NGS was performed on the GS‐Junior instrument (Roche). Read 

mapping,  error  correction  and  viral  variant  reconstruction  were  performed  using  QuRe  v.0.99971. 

Phylogenetic analysis was performed with the ML method and FastTree software. Intra‐host genetic diversity 

was calculated using the maximum‐composite‐likelihood method (Mega6). Geno2pheno coreceptor algorithm 

was used for tropism prediction. 

Results: We identified 5 super–infections in IDUs. Phylogenetic analysis indicated that the reconstructed viral 

variants clustered into 2 well supported groups belonging to F1 and CRF14_BG strains. In these patients the 

majority of the viral variants belonged to the CRF14_BG cluster, suggesting that the recombinant form might 

have  replicative advantage. The CRF14_BG variants were exclusively CXCR4  tropic; F1 variants were CCR5 

tropic. CXCR4 tropism at baseline predicts faster disease progression. No super‐infections were identified in 

the heterosexuals infected with F1 strains. The overall viral diversity in the IDU group was higher. 

Conclusion: NGS and phylogenetic analysis can provide important insights into the intra‐host sub‐population 

structures. The  viral populations were more diverse  in  IDUs  than  in heterosexuals;  super‐infections were 

identified. 

  

   

39  

RECONCILING NAMED PARTNER AND GENETIC PARTNER HIV‐1 TRANSMISSION NETWORKS IN NEW YORK 

CITY 

*J. Wertheim (1), S. Kosakovsky Pond (2), K. Scheffler (3), D. Smith (4), S. Mehta (5), S. Shah (6), L. Forgione 

(7), L. Torian (8) 

1. University of California, San Diego 2. University of California, San Diego 3. University of California, San Diego 4. University of California, San Diego 5. University of California, San Diego 6. New York City Department of Health and Mental Hygiene 7. New York City Department of Health and Mental Hygiene 8. New York City Department of Health and Mental Hygiene  

BACKGROUND: The New York City Department of Health and Mental Hygiene (DOH) interviews persons with 

newly diagnosed HIV infection (index cases) and elicits partners, who are notified of exposure and offered HIV 

testing. When resistance testing is ordered by a physician with whom the case or positive partner has initiated 

care, the viral nucleotide sequence is reported to surveillance. 

METHODS: Between 2006 and 2012, DOH interviewed 756  index cases with genotypes; these cases named 

810 HIV+ partners with genotypes, for a total of 1,342 cases linked to named partners (189 index cases were 

also named by other  index cases). Using pol sequences, we  identified  index and named partners who were 

closest relatives  in a maximum  likelihood phylogeny. We then estimated the Tamura‐Nei 93 (TN93) genetic 

distance between each pair of index cases and named partners. We designated viral sequence pairs that fell 

below  a  validated  distance  cutoff  of  1.75%  as  genetic  links. Our  data made  it  possible  to  construct  two 

networks: the network of cases and their named partners  (the named partner network; N=1,342) and  the 

network of clusters of persons genetically linked by their TN93 distance (the genetic partner network; N=862 

[63% of the 1332 cases]). We examined the degree of overlap between the two networks. We used logistic 

regression to assess the variables associated with the index case successfully naming at least one genetically 

linked partner 

RESULTS: 449 of 756 (59%) index cases named partners who were also genetically linked (Table). Heterosexual 

female index cases were more likely to be genetically linked to a named partner (77%) than men who have sex 

with men (42%, OR=0.21, 95% CI 0.14, 0.32) and male injecting drug users (23%, OR=0.20, 95% CI 0.09, 0.43). 

Black  index  cases were  less  likely  than whites  and Hispanics  to  name  a  genetically  linked  partner  (53%, 

OR=0.46, 95% CI 0.25, 0.87).  In the named partner network, 743 out of 1,369 (55%) cases were genetically 

linked to a named partner, whereas  in the genetic network, 743 out of 889 (84%) persons were genetically 

linked to a named partner. 

CONCLUSIONS: Construction of genetic transmission networks can supplement partner naming by identifying 

previously unknown parts of a potential transmission network, i.e., unnamed partners. If real‐time genotyping 

coupled with network analysis can be implemented, it can be used to interdict ongoing transmission and to 

improve epidemic control.  

   

40  

ESTIMATING THE RESPECTIVE CONTRIBUTIONS OF HUMAN AND VIRAL GENETIC VARIATION TO HIV 

CONTROL 

*I. Bartha (1), P. McLaren (2), C. Brumme (3), R. Harrigan (4), A. Telenti (5), J. Fellay (6) 

1. École Polytechnique Fédérale de Lausanne, School of Life Sciences, Lausanne, Switzerland 2. École Polytechnique Fédérale de Lausanne, School of Life Sciences, Lausanne, Switzerland 3. BC Centre for Excellence in HIV/AIDS, Vancouver, Canada 4. BC Centre for Excellence in HIV/AIDS, Vancouver, Canada 5. J. Craig Venter Institute, La Jolla, USA 6. École Polytechnique Fédérale de Lausanne, School of Life Sciences, Lausanne, Switzerland  

Viral  load setpoint  is a major correlate of HIV disease progression. Genome‐wide association studies have 

identified common human polymorphisms that together explain no more than 15% of its phenotypic variance. 

Here we present a joint assessment of the respective contributions of human and viral variation to setpoint.  

Human genotype data across the Major Histocompatibility Complex (MHC) region, full‐length consensus HIV 

sequences and setpoint viral load results were available for 1034 treatment naïve HIV‐1 infected individuals. 

Heritability (h2) estimation was carried out with GCTA using three kernel matrices representing: 1) the human 

relatedness across the MHC, 2) the viral phylogeny, and 3) the sample‐specific noise. The human kernel was 

estimated  from 27 common polymorphisms selected by LASSO. Phylogenetic trees were  inferred  from the 

viral sequences using RAxML. The viral kernel was derived from the phylogenetic trees by taking the branch 

length of the shared ancestry.  

Estimating the host heritability of viral load using the host kernel alone yielded a median estimate of h2=8% 

with an  interquartile range (IQR) of 1% across 15 bootstrap replicates of the samples. The estimates of the 

viral heritability drawn from 30 bootstrapped viral trees had a median of 29% (IQR=10%). Combining the host 

and viral relatedness matrices showed a comparable viral heritability of 26% (IQR=9%) but a decreased host 

contribution of 4% (IQR=0%). 

This is the first estimate of the combined and respective contributions of the host and the viral genomes to 

the  observed  variability  of HIV  viral  load.   We  showed  that  both  the  pathogen  and  host  genomes  have 

detectable impacts on the clinical outcome of infection, which are however not independent. These results 

suggest that the main predictor of clinical outcome is the viral genotype and that host determination of viral 

load is largely dependent on its ability to select viral variants. 

   

41  

ESTIMATING THE BETWEEN‐HOST HERITABILITY OF VIRAL TRAITS: OLD‐SCHOOL PARENT‐OFFSPRING 

VERSUS MODERN PHYLOGENETICS 

*G. Leventhal (1), S. Bonhoeffer (2) 

ETH Zurich 

ETH Zurich 

 

The heritability of a  trait  is one of the most widely used tools  to quantify how  fast a  trait will evolve  in a 

population.  As  a  result,  many  different  methods  have  been  proposed  to  measure  heritability  in  real 

populations. With  the  rise of  the availability of genetic data,  traditional methods such as parent‐offspring 

regression or sibling analysis have been superseded by phylogeny‐based methods  to estimate heritability. 

However,  as  with  all  phylodynamic  models,  tree‐based  methods  for  heritability  estimation  require  an 

underlying model that describes how the trait evolved along the tree. Using set‐point viral load in HIV as an 

example, I will show that tree‐based estimates of heritability are very sensitive to model mis‐specification such 

as the absence of selection, both within‐ and between hosts. In contrast, estimates from parent‐offspring (i.e. 

donor‐recipient)  regression  are  more  robust  to  such  misspecification.  The  difficulty  of  obtaining  good 

parent‐offspring pairs must thus be weighed against potentially strongly biased estimates of heritability when 

the between‐ and within‐host host selective forces are unclear. 

   

42  

DETERMINING THE VIRAL GENETIC BASIS OF HIV VIRULENCE USING WHOLE GENOME SEQUENCING 

*C. Wymant (1), F. Blanquart (2), M. Cornelissen (3), L. Gras (4), A. Gall (5), P. Kellam (6) 

1. Imperial College London 2. Imperial College London 3. University of Amsterdam 4. HIV Monitoring Foundation 5. Wellcome Trust Sanger Institute 6. Wellcome Trust Sanger Institute  

The severity of HIV infection varies considerably between individuals. Set‐point viral load (SPVL), a predictor 

of  clinical  outcomes  such  as  time  to  progression  to  AIDS,  varies  by  several  orders  of magnitude. While 

estimates of the extent of SPVL heritability vary widely (6% to 59%), the fact that it is heritable shows that it 

is in part controlled by the virus itself. We investigate how, and how much, using whole viral genome data and 

clinical follow up (including SPVL and CD4 measurements) for around 700 patients from the Netherlands and 

the UK, sampled between 1985 and 2014. The patients were  identified as seroconverters, and the samples 

were taken less than two years after the first positive test and before ART.We present a proposed pipeline for 

processing the genetic data and searching for features therein, be they single‐nucleotide polymorphisms or 

more complicated properties, that correlate with infection severity. Early results will be discussed, including 

greater SPVL for individuals infected with two different strains, estimates of moderate‐to‐high heritability with 

greater confidence, and more precise dating of the origin of HIV  in Europe.(Note: numerical results will be 

added to the abstract before the abstract booklet is finalised.) 

   

43  

IMPORTANCE OF TRAIT SELECTION IN ESTIMATING VIRAL CONTRIBUTION TO VIRULENCE IN HIV 

INFECTION 

*V. Mitov (1), T. Stadler (2) 

1. Programme Doctorate at D‐BSSE 2. Assistant Professor at the Department of Biosystems Science and Engineering  

It has been observed that HIV infected patients have a very variable time to AIDS. The inverse of this time span 

is called virulence. It  is controversially discussed to what extend the viral genotype and to what extend the 

patient’s  immune  system  and  other  environmental  factors  influence  virulence.  In  order  to  quantify  the 

contribution  of  the  virus  to  virulence,  the  so‐called  heritability  of  virulence  is  estimated.  Since  the  full 

transmission  chain  is  often  unknown,  phylogenetic  methods  to  estimate  heritability  from  HIV  genetic 

sequencing data have been developed. A number of phylogenetic methods have been applied to different 

cohorts yielding contradicting conclusions. We argue that a main reason for previous discrepancy is that the 

applied methods ignore selection on virulence. We present a new phylogenetic tool to estimate heritability of 

virulence  with  explicitly  taking  into  account  selection.  The  method  is  validated  on  simulated  datasets, 

revealing  that  ignoring  selection on virulence  can  lead  to an underestimation of heritability. Applying  the 

method to HIV genetic sequencing data from Switzerland and the UK, we observe that the HIV genotype has 

a significant impact on virulence, with an estimated heritability above 0.2. 

   

44  

MODELING HIV VIRULENCE EVOLUTION IN THE CONTEXT OF IMMUNE ESCAPE 

*C. van Dorp (1), M. van Boven (2), R. de Boer (3) 

1. Utrecht University 2. RIVM 3. Utrecht University  

A pathogen like HIV evolves rapidly under multiple levels of selection, and has to cope with a heterogeneous 

host population. Although these aspects have been studied before, the true nature of host‐heterogeneity has 

not been addressed to our satisfaction. During (untreated) infection, HIV evades cellular immune responses 

and because of the massive polymorphism of the Human Leukocyte Antigen, the targets of these responses 

(epitopes) differ  strongly between hosts.  Supported by data,  it has been  suggested  that HIV has evolved 

virulence levels that are optimal for transmission. Some models indeed predict this, but others caution that 

this mode of  adaptation  is not  self‐evident, mostly due  to  the  short‐sightedness of  evolution  during  the 

infection  of  an  individual  host.  Several  theories  have  been  proposed  to  better  explain  the  evolution  of 

virulence, and we aim  to  contribute  to  these attempts. We are developing a model of HIV's evolutionary 

dynamics  that  is highly detailed and  realistic, and captures  the  interesting  features of host‐heterogeneity, 

immune escape and compensatory mutations, and selection on multiple  levels. We hypothesize that these 

properties might be sufficient to explain HIV's observed virulence distribution. 

   

45  

FULL‐LENGTH ENVELOPE ANALYSIS (FLEA): A PIPELINE AND WEB SERVICE FOR FULL‐LENGTH ENV 

SEQUENCE ALIGNMENT, ANALYSIS, AND VISUALIZATION 

*K. Eren (1), B. Murrell (2), M. Laird (3), C. Ignacio (4), E. Paxinos (5), D. Smith (6), S. L. Kosakovsky Pond (7) 

1. University of California, San Diego 2. University of California, San Diego 3. Pacific Biosciences 4. University of California, San Diego 5. Pacific Biosciences 6. University of California, San Diego 7. University of California, San Diego  

We have  recently developed an approach  to deeply  sequence  full‐length env  from HIV RNA, using Pacific 

Biosciences’  single molecule,  real‐time  sequencing  platform.  This  approach  produces  ±8000  high‐quality, 

full‐length env sequences in a single run, enabling accurate analyses of HIV populations and how they evolve 

over time. To take advantage of these sequences, we developed the Full‐Length Envelope Analyzer  (FLEA) 

which is publicly available as a web service at datamonkey.org. 

The central step in the FLEA pipeline is building a large multiple‐sequence alignment. We build this alignment 

through  an  intermediate  clustering  step,  in which we  collapse  the  sequence  space  into  a  smaller  set  of 

“master”  sequences with preserved  reading  frame, align  these, and  then perform pairwise, codon‐aware, 

frame‐correcting  alignment  of  each  original  read  to  the  nearest  master  sequence  to  generate  a  full 

multiple‐sequence  alignment.  Phylogenies  are  inferred,  and we  use  the HyPhy  package  for  evolutionary 

analyses and summarizing residue and putative glycosylation variants. 

The pipeline is publicly available as part of the Datamonkey web service: users may upload their sequence files 

to our cluster for remote analysis. An interactive report containing publication‐quality plots and visualizations 

using the D3 library is provided, including: plots of evolutionary dynamics, a visualization of gene‐wide dN/dS 

rates, an alignment browser, and phylogenetic tree browser. 

We demonstrate the sequencing protocol and analysis pipeline on a donor who was deeply sequenced at 6 

time points, providing perhaps the most comprehensive picture of HIV dynamics and evolution yet. 

   

46  

SELECTION OF ANTIGEN SWARMS FROM NEUTRALIZING ANTIBODY DEVELOPMENT AGAINST HIV‐1 

*P. Hraber (1), B. Korber (2), E. Giorgi (3), T. Bhattacharya (4), S. Gnanakaran (5), A. Lapedes (6), G. Learn (7), 

E. Kreider (8), Y. Li (9), G. Shaw (10), B. Hahn (11), D. Montefiori (12), S. Alam (13), M. Bonsignori (14), M. 

Moody (15), H. Liao (16), F. Gao (17), B. Haynes (18) 

*LANL University of Pennsylvania Duke University  

HIV  vaccine  efforts  inspired  by  studying  broadly  neutralizing  antibody  (bnAb)  ontogeny  characterize  the 

coevolution of virus and B‐cell repertoire during development of neutralization breadth.  Previous ontogeny 

studies  have  revealed  that  viral  diversification  precedes  neutralization  breadth, which  suggests  antigenic 

diversity may be necessary to acquire breadth.  While bnAb ontogeny studies sequence hundreds to thousands 

of virus variants  from one donor,  it  is  feasible to construct Envs  for detailed analysis  for only a  fraction of 

these.   To address this problem, we present a method to select a set of variants that represents antigenic 

diversity among longitudinal sequences.  It uses loss of the transmitted/founder (TF) virus to identify sites that 

change rapidly.  In subjects sequenced over the first 3‐5 years after infection by a single virus, while developing 

plasma neutralization breadth, 80‐100% TF loss in any time‐point identified Env positions as selected sites.  An 

algorithm  then  selected  Envs  to  represent  all  recurrent  mutations  in  the  selected  sites.    Using  398 

single‐genome amplification (SGA)‐derived Envs that spanned three years of  infection, TF  loss  identified 35 

sites  under  putative  immune  selection  in  the  African  individual  CH505.    Encouragingly,  these  sites 

corresponded to two autologous antibody epitopes, CH103 and DH227.  The algorithm identified 54 Envs that 

represent all recurrent mutations in selected sites.  The Envs were well dispersed throughout the phylogeny 

and  represented  the  development  of  binding  and  neutralization  in  a  set  of  124  previously  hand‐picked 

Envs.  The algorithm chooses sequence sets with more recurrent mutations and less redundancy than would 

be chosen randomly or by hand.  Thus, the algorithm objectively provides a minimal, manageable number of 

Envs to represent diversity  in natural  infection, to help study virus‐antibody coevolution.   Designating  this 

minimal representation of antigenic diversity as an “antigen swarm”, the results suggested a swarm vaccine 

concept, an immunization strategy comprised of serial administration of increasingly diverse antigens.  

   

47  

CLUSTER RECONSTRUCTION IN SIMULATED TRANSMISSION CHAINS 

*M. Ragonnet‐Cronin (1), E. Hodcroft (2), S. Lycett (3), M. Hall (4), O. Ratmann (5), C. Fraser (6), A. Leigh 

Brown (7) 

1. University of Edinburgh 2. University of Edinburgh 3. University of Edinburgh 4. University of Edinburgh 5. Imperial College London 6. Imperial College London 7. University of Edinburgh  

Inferring HIV transmission from phylogenetic analysis of HIV sequences is common but it is unclear how well 

phylogenies  approximate  true  transmission  chains.  As  part  of  the  PANGEA  project,  the  Discrete  Spatial 

PhyloSimulator was used to simulate a heterosexual HIV epidemic. The network  included high and  low risk 

households  and  a  small  group  of  sex  workers.  Risk  of  transmission  remained  constant  throughout  an 

individual’s lifespan. A transmission phylogeny congruent with the transmission network was generated and 

pol  sequences were  simulated  along  the  phylogeny  using  πBUSS.  Sampling  took  place  53  years  into  the 

epidemic at sampling fractions of 100%, 60% (consistent with high coverage such as in the UK) and 20% were 

analysed. Phylogenetic trees were reconstructed in RaxML and dated using Least Squares Dating. Sequences 

were considered phylogenetically clustered if they shared a common ancestor in the phylogeny within the last 

5 years. 

4662 individuals were sampled, clustering into 641 clusters sized two and above in the true network. The mean 

number of onward transmissions was 2 with 17% of transmissions occurring within the  first year and 32% 

within the first 2 years post‐infection. At 100% coverage, 86.7% of the phylogenetically clustered sequences 

represented  nodes  clustered  in  the  true  network.  This  high  proportion  was  maintained  at  60% 

coverage  (86.4%) and dropped only slightly (81.7%) for the 20% sampled fraction. However the majority of 

these connections represent association with the same transmission chain rather than true transmission links 

and this effect  is amplified as the sampling fraction decreases. We are currently  investigating the effect of 

thinning  reconstructed  transmission networks  to  resolve  the  true  sequence of  transmission events within 

clusters.   

   

48  

PHYLODYNAMIC INFERENCE OF CONTACT NETWORK STRUCTURE 

*D. Rasmussen (1), T. Stadler (2) 

ETH Zurich 

 

We present a new modeling framework for understanding how sexual contact networks shape the phylogenic 

history of sexually transmitted pathogens like HIV. This framework is built upon a phylodynamic model that 

statistically describes how host network structure influences the shape of pathogen phylogenies by extending 

earlier  coalescent  models  for  infectious  diseases  to  include  local  contact  network  structure.  These 

phylodynamic models allow us to explore how network properties such as clustering, contact heterogeneity 

and assortative mixing shape tree structure. Moreover, this framework allows for network properties to be 

directly estimated from phylogenies using  likelihood‐based  inference  in a way that takes  into account how 

network structure and epidemiological dynamics interact to shape a pathogen’s phylogenetic history. We end 

by exploring how much we can  infer about network structure  from phylogenies simulated over a range of 

sampling densities characteristic of different HIV epidemics. 

   

49  

QUANTITATIVE METHOD FOR THE DELINEATION OF HIV‐1 SPECIFIC ANTIBODY EPITOPE REACTIVITY IN 

POLYCLONAL PATIENT SERA 

*N. Hoze (1), P. Rusert (2), C. Magnus (3), A. Trkola (4), R. Regoes (5) 

1. Institute of Integrative Biology, ETH Zurich, Zurich, Switzerland 2. University of Zurich, Institute of Medical Virology 3. University of Zurich, Institute of Medical Virology 4. University of Zurich, Institute of Medical Virology 5. Institute of Integrative Biology, ETH Zurich, Zurich, Switzerland  

Upon HIV‐1  infection, the adaptive  immune system generates a polyclonal antibody response. Determining 

the composition of epitope reactivities in polyclonal plasmas, especially of elite neutralizers, is of fundamental 

importance for identifying broad and potent antibodies and for development of anti‐HIV vaccines. Here we 

aimed at improving existing computational  methods for the delineation of antibodies in plasma samples.  

Our method relies on the determination of neutralization fingerprints, which are derived by integrating data 

of inhibitory concentrations (IC50) of defined monoclonal antibodies against a diverse set of HIV‐1 isolates. In 

the past, these fingerprints have been successfully used to determine the plasma frequency of neutralizing 

antibodies directed  against different  antigenic  regions  (Georgiev  et  al,  Science  2013). A  drawback of  the 

existing method is, that it solely relies on the ranks of the IC50 measurements for delineation, and thus is only 

able  to extract  the  relative  ratios of antibody  reactivities and not  the  specific  concentrations  in a plasma 

sample. 

Here we developed a quantitative method that  incorporates an extended fingerprint, making use of all the 

quantitative  information contained  in the neutralization profiles of each antibody‐virus pair. We model the 

combined  effect  of  different  antibodies  by  either  Loewe  additivity  or  Bliss  independence,  depending  on 

whether antibodies target the same or different sites on the viral spike, respectively. 

We tested the performance of our method on simulated sera and found that our method predicts the relative 

ratios of monoclonal antibodies in these sera more accurately than the method of Georgiev et al. Additionally, 

our method  is  able  to  retrieve  not only  relative  ratios  of  antibodies  in  a  plasma  sample,  but    also  their 

concentrations. 

Our  study makes  an  important  further  step  towards  exploiting  the maximum  available  information  for 

delineating patient plasmas.   

 

 

50  

 

 

 

 

 

 

51  

 

POSTERS 

 

 

 

 

53  

1    STRUCTURED OBSERVATIONS REVEAL SLOW HIV‐1 CTL ESCAPE 

H. Roberts (1), J. Hurst (2), N. Robinson (3), H. Brown (4), P. Flanagan (5), L. Vass (6), S. Fidler (7), J. Weber (8), A. Babiker (9), R. Phillips (10), A. McLean (11), J. Frater (12)  1. Nuffield Department of Clinical Medicine, University of Oxford 2. Nuffield Department of Clinical Medicine, University of Oxford 3. Nuffield Department of Clinical Medicine, University of Oxford 4. Nuffield Department of Clinical Medicine, University of Oxford 5. Nuffield Department of Clinical Medicine, University of Oxford 6. Nuffield Department of Clinical Medicine, University of Oxford 7. Division of Medicine, Wright Fleming Institute, Imperial College, London 8. Division of Medicine, Wright Fleming Institute, Imperial College, London 9. Medical Research Council Clinical Trials Unit, London 10. Nuffield Department of Clinical Medicine and Oxford NIHR Comprehensive Biomedical Research Centre and The Oxford Martin School, University of Oxford 11. Department of Zoology and Oxford Martin School, University of Oxford 12. Nuffield Department of Clinical Medicine and Oxford NIHR Comprehensive Biomedical Research Centre and The Oxford Martin School, University of Oxford  

The existence of viral variants that escape from the selection pressures imposed by cytotoxic T‐lymphocytes 

(CTLs) in HIV‐1 infection is well documented, but it is unclear when they arise, with reported measures of the 

time to escape in individuals ranging from days to years. A study of participants enrolled in the SPARTAC (Short 

Pulse Anti‐Retroviral Therapy at HIV Seroconversion) clinical trial allowed direct observation of the evolution 

of CTL escape variants  in 125 adults with primary HIV‐1  infection observed  for up  to  three years. Patient 

HLA‐type, longitudinal CD8+ T‐cell responses measured by IFN‐γ ELISpot and longitudinal HIV‐1 gag, pol and 

nef  sequence data were used  to study  the  timing and prevalence of CTL escape  in  the participants whilst 

untreated. Results  showed  that  sequence  variation within CTL epitopes  at  the  first  time point  (within  six 

months of the estimated date of seroconversion) was consistent with most mutations being transmitted  in 

the infecting viral strain rather than with escape arising within the first few weeks of infection. Escape arose 

throughout  the  first  three years of  infection, but  slowly and steadily  ‐ even  in an HLA matched host who 

mounted a measurable, specific, CD8+ T‐cell response the average time before the targeted epitope evolved 

an escape mutation was longer than two years. Survival analysis of time to escape found that possession of a 

protective HLA type significantly reduced time to first escape in a patient (p = 0.01), however there was no 

direct evidence linking early escape to progression in these patients. 

Having accounted for how our definition of escape may have affected our results, we conclude that escape in 

these patients is less frequent than reported elsewhere because studying data from a trial cohort has allowed 

us to pay proper attention to those patients in whom nothing much happens. 

54  

 2   NINE YEARS EXPERIENCE OF HIV‐ DRUG RESISTANCE MONITORING IN SOUTH AFRICA, 2006 ‐ 2014 

G. Jacobs (1), M. Claassen (2), G. Van Zyl (3), W. Preiser (4), S. Engelbrecht (5) 

Division Of Medical Virology, University of Stellenbosch, South Africa 

HIV‐1 has been a major health problem for more than 20 years in South Africa, with an approximate 6.3 million 

infected individuals currently alive of whom 2.7 million are receiving antiretroviral therapy. At the Division of 

Medical Virology, Tygerberg Academic Hospital, Stellenbosch University and NHLS, we established an in‐house 

assay  to detect HIV‐1  resistance associated mutations. Briefly, a 1.2 kb HIV‐1 pol  fragment containing  the 

major known PR and RT mutation sites are amplified and sequenced through Sanger Sequencing and analysed 

for  resistance mutations with  the  Stanford HIV database.  Since  the  implementation of  the  South African 

national ART rollout programme in 2004 we have seen marked increases in the number of requests not only 

for viral load tests to monitor ART, but also for genotypic HIV‐1 drug resistance tests. More than 7000 HIV‐1 

sequences were generated and analysed from 2006 to 2014. In 2014 alone, 1582 samples were received from 

145 different clinical sites across the country including adults, children and infants. Many of these samples are 

from patients failing first‐line ART. The most common NRTI mutations observed amongst our study population 

are M184V, K65R and Y115F, while the most common NNRTI mutations are V106M and Y181C. Approximately 

97.6% of HIV‐1 pol sequences analysed belong to HIV‐1 subtype C. However, at least 1.2% of HIV‐1 sequences 

remain unassigned and difficult to characterise. We recently described BC URFs in the Western Cape Province 

of South Africa. In addition, we have now identified a possible new previously uncharacterised HIV‐1 CD CRF 

amongst at  least 23 patients  from our 2011 – 2014  cohort  samples. The newly  identified CRFs and URFs 

warrant further investigation as they have implications for diagnostic assays, viral molecular epidemiology and 

vaccine  design.  We  will  continue  to  record  our  observations  to  help  strengthen  and  improve  therapy 

outcomes. 

   

55  

3  THE RETROVIRUS INTEGRATION DATABASE (RID) 

W. Shao (1), J. Shan (2), M. Kearney (3), X. Wu (4), B. Luke (5), J. Coffin (6), S. Hughes (7) 

1. Leidos Biomedical Research, Inc 2. Leidos Biomedical Research, Inc 3. HIV Drug Resistance Program, NCI 4. Leidos Biomedical Research, Inc 5. Leidos Biomedical Research, Inc 6. Tufts Univeristy 7. HIV Drug Resistance Program, NCI  

Retrovirus replication requires that the virus integrate a DNA copy of its genome into the host chromosomal 

DNA. Although there are numerous published studies that describe the distribution of retrovirus integration 

sites,  there  is no  large publicly  available  centralized database  that  contains  the  available  integration  site 

information.    It has been known for some time that, in specific cases, the site of integration of alpha, beta 

and gamma retroviruses can lead to tumor formation in animals, and it is now clear that certain HIV integration 

sites can enhance the growth and/or persistence of infected cells. Currently, most of the retrovirus integration 

site  information  is  found  in supplementary materials, which makes retrieving  it  for meta‐analyses difficult. 

Thus, a comprehensive database that includes information about integration sites is critically needed. 

 We have built  the NCI Retrovirus  Integration Database  (RID)  to  record  integration site  information  for all 

retroviruses,  including HIV‐1. RID  is an  in‐progress MySql based relational database. Briefly,  it has tables to 

store  host,  virus  and  subtypes,  sample/patient  and  tissue  and  demographics  information  without  (for 

integration  sites  in  humans)  revealing  personally  identifiable  information.  Chromosome,  integration  site, 

associated  genes,  exon/intron  information,  provirus  orientation,  and  the  references  from  which  the 

information was collected are provided on the database.  Additionally, we built several tools into the database 

to facilitate mapping of the integration sites to USCS genome browser, to plot the integration site patterns on 

a chromosome, and to display provirus LTRs in their inserted genome sequence for PCR/probe design. We also 

created  a  robust,  user  friendly  website  that  allows  users  to  query  the  database  and  analyze  the  data 

dynamically.  Currently,  the  database  is mostly  populated with  HIV‐1  data.  Other  retroviruses,  including 

endogenous proviruses, will be included. 

In  conclusion,  we  have  created  a  relational  database  to  store  comprehensive  retrovirus  integration 

information. This  information will facilitate the retrieval and analysis of the published  integration datasets. 

The database will be available for public use shortly.  For a link, see http://www.retrovirus.info. 

56  

4  A  SEQUENTIAL  MONTE  CARLO  APPROACH  FOR  JOINT  ESTIMATION  OF  VIRAL  PHYLOGENY  AND

  EPIDEMIOLOGICAL DYNAMICS 

A. Smith (1), E. Ionides (2), A. King (3) 

1. Department of Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA. 2. Department of Statistics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA. 3. Department of Ecology and Evolutionary Biology, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA. Center for the Study of Complex Systems, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA. Department of Mathematics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA.  A major challenge in the field of phylodynamics is how best to extract information on disease dynamics from 

patterns  in viral gene sequences. Because  the molecular evolution of HIV occurs on a similar  timescale as 

disease dynamics, it is possible to infer fundamental epidemiological parameters from viral sequence data. A 

key  component  in  this  inference process  is  the  link between models of  disease dynamics  and  viral  gene 

sequences: the viral phylogeny is the structure that forms this bridge.Current inference methods condition on 

phylogenetic reconstructions, and therefore operate in two disjoint steps: (1) estimation of the viral phylogeny 

based on some generic model of sequence evolution and (2) fitting of epidemiological models to properties of 

the estimated phylogeny. This approach may  lead to biases of unknown magnitude because  in general the 

model used to estimate the phylogeny and the model of disease dynamics disagree in their assumptions.Here, 

we develop a novel method  for  fitting models of disease dynamics to heterochronous viral sequences  in a 

single procedure. The key  innovation of our approach  is coupling of phylogenetic techniques with partially 

observed Markov process models. By placing the inference problem in this framework, we are able to jointly 

estimate the phylogeny and the parameters of the dynamic model. We use sequential Monte Carlo to estimate 

the likelihood by integrating over the space of unobserved transmission trees, and iterated filtering to obtain 

maximum likelihood estimates of parameters. This approach comes at the cost of higher computational effort, 

but has the advantage of increased flexibility in consideration of different mechanistic models of disease.We 

apply this method to datasets of HIV‐1 subtype B partial pol sequences from covariate‐defined subpopulations 

of men who have sex with men  in Detroit, MI, USA. We show that this approach allows  for comparison of 

different dynamic models of disease and estimation of parameters relating to stage‐specific transmission, the 

influence of HAART, and transmission between subpopulations. 

   

57  

5  THERAPY STRATEGIES IN HIV INFECTION USING MATHEMATICAL MODELLING 

A. Boianelli (1), E. Hernández‐Vargas (2) 

Systems Medicine of Infectious Diseases, Helmholtz Centre for Infection Research, Inhoffenstraße 7, 38124 

Braunschweig, Germany 

Patients  infected with HIV receive prolonged combined antiretroviral treatment (ART), which  increases the 

CD4+  T  cell  counts  in  blood  and  reduces  the  viral  load  to  undetectable  plasma  levels. Nevertheless,  the 

appearance of multi‐drug resistant genotypes may reduce the susceptibility to ARTs. Current HIV treatment 

guidelines  seem poorly supported as practitioners have not achieved a consensus on  the optimal  time  to 

switch  antiretroviral  treatments. A widely  accepted  strategy  (which we  refer  to  as  ‘‘switch on  virological 

failure’’) is to continue the current therapy until the viral load exceeds a fixed level (e.g. 1000–500 copies/ml). 

On the one hand, early switching risks poor adherence to a new drug regimen and prematurely exhausting the 

limited  number  of  remaining  salvage  therapies. On  the  other  hand,  switching  drugs  too  late  allows  the 

accumulation of multi‐drug resistant strains. 

Here, we  propose  different mathematical models  to  contribute  to  the  discussion.  Computational  results 

suggest that in the absence of other practical constraints, switching rapidly between therapies is relevant to 

delay the viral escape. However, simulation scenarios when the therapy is not initiated during the first 3 years 

postinfection,  switching  in  response  to  virological  failure  could outperform proactive  switching  strategies 

(alternate between two regimens every 3 months).  In case that proactive switching  is opted, the switching 

time between therapies should not be larger than 100 days. 

Further  clinical  evidences  are  needed  to  support  these  predictions.  Future  directions  will  focus  on  the 

application of a stochastic branching process to elucidate the key dynamics of CD4+ T cell memory reservoirs 

and evaluate the extinction probability for each reservoir subset using different treatment strategies. 

 

References: 

Hernandez‐Vargas, E.A., Colaneri, P., Middleton, R. Optimal therapy scheduling for a simplified HIV infection 

model. Automatica, 49, 2013 

Haering, M., Hördt, A., Meyer‐Hermann, M., & Hernandez‐Vargas, E. A. Computational Study to Determine 

When to Initiate and Alternate Therapy in HIV Infection. BioMed Research International, 2014. 

 

  

   

58  

6  PREDICTED BINDING AFFINITIES OF HIV‐1C VIF, VPR AND VPU EPITOPES DURING PRIMARY INFECTION        

      AGAINST HOST MHC CLASS I HLA‐A AND HLA‐B MOLECULES. 

R. Rossenkhan (1), I. MacLeod (2), T. Sebunya (3), R. Musonda (4), B. Gashe (5), V. Novitsky (6), M. Essex (7) 

1. 1Department of Immunology and Infectious Diseases, Harvard T.H.Chan School of Public Health,, Boston, MA 02115, USA; 2Botswana Harvard AIDS Institute, Gaborone, Botswana; 3Department of Biological Sciences, University of Botswana, Gaborone, Botswana 2. 1Department of Immunology and Infectious Diseases, Harvard T.H.Chan School of Public Health,, Boston, MA 02115, USA; 2Botswana Harvard AIDS Institute, Gaborone, Botswana 3. 3Department of Biological Sciences, University of Botswana, Gaborone, Botswana 4. 1Department of Immunology and Infectious Diseases, Harvard T.H.Chan School of Public Health,, Boston, MA 02115, USA; 2Botswana Harvard AIDS Institute, Gaborone, Botswana 5. 3Department of Biological Sciences, University of Botswana, Gaborone, Botswana 6. 1Department of Immunology and Infectious Diseases, Harvard T.H.Chan School of Public Health,, Boston, MA 02115, USA; 2Botswana Harvard AIDS Institute, Gaborone, Botswana 7. 1Department of Immunology and Infectious Diseases, Harvard T.H.Chan School of Public Health,, Boston, MA 02115, USA; 2Botswana Harvard AIDS Institute, Gaborone, Botswana  HIV‐1C is the most globally prevalent HIV subtype. Viral proteins Vif, Vpr, and Vpu interact with the host cell 

environment, and disable host antiretroviral defences. Studying these viral proteins during primary HIV‐1C 

infection could provide insights into viral post‐transmission dynamics and may help improve understanding of 

HIV‐1C pathogenesis in early infection. 

We evaluated predicted binding affinities of HIV‐1C Vif, Vpr and Vpu epitopes against host MHC class I HLA‐A 

and HLA‐B molecules for 17 HIV‐infected individuals using NetMHCpan 2.8. The HIV‐1C Vif, Vpr and Vpu for 

each patient were represented by MRCA reconstructed from earliest time point viral quasispecies (median 59 

days  p/s).  Vif,  Vpr  and  Vpu  peptides  in  the  susceptible  form  (non‐HLA  adapted) were  compared  to  the 

corresponding  escape  epitopes  (HLA‐adapted)  over  the  first  500  days  post‐seroconversion.  Previously 

described CTL epitopes across HIV‐1 Vif, Vpr and Vpu were derived from the LANL database and analyzed in 

the context of MHC class I HLA alleles restriction. 

We demonstrated  that  four  known HLA‐associated  regions developed one or more mutations during  the 

follow‐up period. Mutations in anchor residues of restricted 9‐mer epitopes were hypothesized to occur more 

frequently, and would reduce binding affinity to a greater degree than mutations in non‐anchor residues. We 

included all possible epitope variations containing an escape mutation that altered HLA binding affinity, to 

avoid  introducing  bias  by  selecting  only  the  epitopes  with  the  strongest  impact  on  HLA  binding.  We 

determined that primary infection mutations in HIV‐1C Vif and Vpr were more likely to occur in epitope anchor 

residues that resulted in significantly decreased epitope binding (predicted affinity). 

Dynamics of HIV‐1C accessory proteins during early stage infection highlight the need for further quantitative 

work on the impact of CTL escape mutations in HIV‐1C accessory proteins.  

   

59  

7  SUBTYPE‐SPECIFIC STRUCTURAL CHARACTERISTICS AND MOLECULAR DYNAMICS OF GLYCOSYLATED 

  HIV‐1 GP120 PROTEINS 

N. Wood (1), O. Grant (2), E. Fadda (3), R. Woods (4), S. Travers (5) 

1. UCT Computational Biology Group, Institute of Infectious Disease and Molecular Medicine, University of Cape Town Health Sciences Campus, Anzio Road, Observatory 7925, South Africa; Fax: +27 21 406 6068 2. Complex Carbohydrate Research Centre, University of Georgia, Athens, GA 30602, USA 3. Department of Chemistry; National University of Ireland, Maynooth; Maynooth; Ireland 4. Complex Carbohydrate Research Centre, University of Georgia, Athens, GA 30602, USA 5. South African National Bioinformatics Institute (SANBI), University of Western Cape, Private Bag X17, Bellville, 7535, South Africa  

Recent studies have shown  that  the human  immune system can produce broadly cross‐neutralising  (BCN) 

antibodies  capable  of  neutralising  a  large  spectrum  of  HIV  strains.  For many  of  these  BCN  antibodies, 

carbohydrates on the surface of the HIV‐1 gp120 glycoprotein play a key role, since their epitopes comprise 

either entirely, or partially, of carbohydrates (glycans). Using molecular dynamics (MD), we previously have 

shown that the presence of N‐linked glycans has a significant effect on the dynamics of the gp120 glycoprotein. 

However, these studies were limited due to the challenges associated with building 3D structures for densely 

glycosylated glycoproteins.Here, we present an approach that first explores the most populated rotamers of 

the Asn‐GlcNAc  linkage  and  then,  if  necessary,  adapts  the  carbohydrate  structure  to  its  environment  by 

iteratively rotating the interglycosidic linkages within normal bounds. This automated process increases the 

number of carbohydrates that can be attached to a glycoprotein without the need for manual adjustment or 

energy minimisation. We have applied this method to  investigate the structural differences  in HIV‐1 gp120 

subtype glycosylation profiles, using reference sequences of subtypes A1, A2, CRF01_AE, B, C, and D as model 

targets. Our  results suggest  that  the high density of glycans on  the surface of HIV‐1 gp120 causes mutual 

exclusion  to  occur,  which  may  result  in  associated,  and  distinctive,  glycan‐protein  or  glycan‐glycan 

interactions. Using MD we  further present selected  simulations  that  illustrate how different carbohydrate 

distributions  influence  the  dynamics  of  the  gp120  glycoprotein  model,  which  may  play  a  role  in  both 

coreceptor usage and in forming carbohydrate‐dependent epitopes.Our approach will facilitate the relatively 

unexplored use of MD simulations to investigate the changes in the dynamics of the HIV‐1 gp120 glycoprotein 

in different glycosylated states, and this, in turn, may help guide the development of engineered glycoproteins 

as immunogens for eliciting BCN antibody responses. 

   

60  

8  HIV‐1 GROUP M DIVERSITY: NEW INSIGHTS ON THE EVOLUTION OF THE VIRUS 

M. Tongo (1), J. Dorfman (2), D. Martin (3) 

1. Division of Immunology, IDM, University of Cape Town 2. Division of Immunology, IDM, University of Cape Town 3. Bioinformatique Node, IDM, University of Cape Town  The currently classified HIV subtypes and CRFs are representative of the viruses primarily responsible for the 

AIDS epidemic. They do not give a complete view of HIV‐1M diversity. There are presently many sequences 

that are too divergent to be placed within any existing subtype or CRF grouping, and certain recombinant 

viruses contain sequences of  indeterminate origin, providing further evidence that HIV diversity  is not fully 

represented under the current classification system. 

In  an  effort  to understand  the  extent of HIV‐1M diversity, we  analysed  a  set of  471  genomic  sequences 

representing the full diversity of each HIV‐1M subtype. A blinded fully exploratory screen for recombination 

using  RDP4  was  performed  with  recombinant  viruses  being  decomposed  into  their  constituent  parts. 

Recombination‐aware  maximum  likelihood  (ML)  phylogenetic  analyses  were  then  used  to  identify  rare 

lineages,  including  those parental  to  some CRFs.  To understand  the differences between  the  established 

genome structures of these rare lineages and those described during our exploratory recombination screen, 

a  re‐analysis  of  presently  described  CRFs was  undertaken  and ML methods were  used  to  test whether 

segments  of  recombinationally  derived  sequence  were  from  parental  viruses  falling  within  the  existing 

subtype classification system or from novel divergent virus lineages. 

Phylogenetic  analyses  of  mostly  recombination‐free  HIV‐1M  sequences  indicated  that  many  parental 

sequences of CRFs including 06_, 13_, 18_, 25_, 27_and 49_cpx are not classifiable within the currently defined 

HIV‐1M subtypes. Furthermore, most of their  recombinationally derived genome segments are apparently 

from parental viruses within novel divergent lineages. Interestedly, one of the supposedly subtype G–derived 

sequence within 27_cpx appears to have instead been derived by an ancestral subtype G from a virus in the 

27_cpx lineage. 

This implies that there is potentially a far more diverse pool of HIV‐1M sequences circulating amongst humans 

than the classified subtypes and CRFs might suggest. 

   

61  

9  EVOLUTIONARY RATES OF HIV‐1 ACCESSORY GENES FROM FULL‐LENGTH DATASETS ACROSS SUBTYPES 

G. Yebra (1), A. Leigh Brown (2) 

University of Edinburgh 

Background: An  increasing number of HIV  full  length genomes  (FLG) are becoming available derived  from 

next‐generation  sequencing  techniques.  However,  most  molecular  evolutionary  studies  focus  on  HIV 

structural genes and little is known about accessory genes. 

Methods: Nearly FLG (9 subtypes A1, 15 D) from historical samples taken  in Uganda in 1986, together with 

East African FLG from GenBank (21 A1, 1985‐2011 / 37 D, 1990‐2011), were analysed with BEAST to estimate 

evolutionary rates of accessory genes (vif, vpr, vpu, nef) and compare them to structural genes (gag, pol, env). 

Also, 2 other FLG datasets with balanced sampling times were analysed: Southern Africa subtype C (n=100, 

1989‐2011), and global subtype B (n=106, 1982‐2009). 

Results: We found variation in the evolutionary rates of accessory genes across subtypes, but on average gag 

presented a rate 1.3‐times higher than pol (t=3.1; p=0.02) and for env  it was 1.5‐times higher than for gag 

(t=2.5; p=0.04) and 1.9‐times than for pol (t=4.0; p=0.007). After a Bonferroni correction for multiple t‐tests, 

only the comparison env versus pol remained significant (p=0.021). Vif (mean rate=2.17E‐3 [95%CI 1.4‐2.9E‐3] 

subtitutions/site/year) presented a  similar  rate  to gag  (2.52E‐3  [2.0‐3.0E‐3]) and pol  (1.90E‐3  [1.5‐2.3E‐3]) 

whereas vpr (3.09E‐3 [1.2‐4.9E‐3]), vpu (3.63E‐3 [2.5‐4.7E‐3]) and nef (3.39E‐3 [2.2‐4.5E‐3]) were closer to env 

(3.68E‐3  [2.3‐5.0E‐3]) but  varied  greatly  across  the datasets.  The  estimations  for  the  shortest  genes  (vpr 

(291nt) and vpu (247nt)), had large confidence intervals which represents a limitation for their evolutionary 

analysis. 

Conclusions: We analysed the evolutionary rates of the HIV accessory genes  in 4 datasets corresponding to 

different subtypes and epidemics. According to our results, vif presents a rate more similar to that of gag and 

pol meanwhile vpr, vpu and nef are more similar to env. This information could be valuable when analysing 

small coding regions derived from FLG. 

  Evolutionary rates for each dataset × 10‐3 (substitution/site/year) 

Gene  Length    A1               B               C                D 

Gag  1500nt       2.26 (1.80‐2.74)  2.61 (2.24‐2.96)           2.94 (2.53‐3.38)                   2.26 (1.77‐2.80) 

Pol  1500nt       1.83 (1.52‐2.17)          2.18 (1.83‐2.51)           1.95 (1.79‐2.14)                  1.62 (1.30‐1.96) 

Env   2500nt       2.54 (2.25‐2.87)          4.28 (3.73‐4.85)           4.39 (3.98‐4.84)                  3.50 (2.81‐4.28) 

Vif   580nt          2.04 (1.58‐2.57)         2.79 (2.23‐3.30)           2.19 (1.60‐2.85)                 1.65 (1.01‐2.33) 

Vpr   291nt         1.97 (1.33‐2.67)  3.27 (2.54‐4.00)           2.49 (1.85‐3.20)                4.63 (2.34‐7.16) 

Vpu  247nt        3.88 (2.79‐4.87)  3.14 (2.56‐3.73)            4.47 (3.23‐5.86)    3.02 (1.85‐4.35) 

Nef  618nt        4.29 (3.69‐4.89)  3.27 (2.83‐3.75)             3.47 (2.75‐4.32)    2.51 (1.85‐3.30) 

 

 

 

 

62  

10   THE CONTRIBUTION OF ANGOLA FOR THE EARLY SPREAD OF THE HIV‐1 EPIDEMIC 

A. Pineda‐Peña (1), J. Varanda (2), K. Theys (3), I. Bártolo (4), T. Leitner (5), N. Taveira (6), A. Vandamme (7), 

A. Abecasis (8) 

1. 1. Global Health and Tropical Medicine, Instituto de Higiene e Medicina Tropical, Universidade Nova de 

Lisboa, Lisbon, Portugal 2. International Public Health and Biostatistics Unit and Microbiology Unit, Instituto 

de Higiene e Medicina Tropical, Universidade Nova de Lisboa, Lisbon, Portugal 3. Molecular Biology and 

Immunology Department, Fundación Instituto de Inmunología de Colombia (FIDIC) and Basic Sciences 

Department, Universidad del Rosario, Bogotá, Colombia. 4. KU Leuven ‐ University of Leuven, Department of 

Microbiology and Immunology, Rega Institute for Medical Research, Clinical and Epidemiological Virology, 

B‐3000 Leuven, Belgium 

 

Background: Angola borders and has long‐term links with Democratic Republic of Congo (DRC) and Republic 

of Congo (RC) as well as high levels of HIV‐1 genetic diversity. Therefore, we aimed to investigate the role of 

this country in the initial spread of the HIV‐1 pandemic. 

Methods: env and pol sequences and city locations from DRC, RC and Angola were retrieved from published 

articles and Los Alamos HIV database. We created three random datasets for env and two for pol based on 

time span, geography and viral diversity. Each env dataset comprised 148 sequences: 72 from DRC, 36 from 

RC  and  36  from  Angola, whereas  each  pol  dataset  included  134,  50  and  70  sequences,  respectively.  A 

non‐reversible phylogeographic model implemented in BEAST was used to infer a time‐calibrated phylogenetic 

history. The Bayesian Stochastic Search Variable Selection and robust counting analyses were performed to 

estimate the most significant pathways of viral dispersal. 

 Results:  The pandemic was originated in Kinshasa and the most recent common ancestor of group M was 

~1918 (95% Bayesian Credible interval [1900‐1937]) using env, and 1910 [1886‐1931] using pol. Noteworthy, 

the earliest HIV‐1 introduction to Angola was in ~1936 [1917‐1954] using env and ~1937 [1920‐1954] using 

pol, whereas the earliest  introduction to Brazzaville was around 1943 [1925‐1960] and ~1940 [1925‐1955], 

respectively. 30% of all HIV‐1 migrations out of Kinshasa  in the  late 1930’s to  late 1950’s were directed to 

Luanda, as many as to Brazzaville. Other significant links with Angola included mainly the province of Cabinda 

but with fewer migrations. 

Conclusions: We show that a large amount of the initial migrations out of Kinshasa were directed to Angola, 

occurring as early as to Brazzaville. This study indicates a pivotal role of Angola in the early spread of the HIV‐1 

epidemic, thus sharing the epicenter with DRC and RC. 

  

  

  

  

   

63  

11  COMPOSITE SEQUENCE‐STRUCTURE STABILITY MODELS AS SCREENING TOOLS FOR IDENTIFYING 

  MUTATIONAL TARGETS FOR HIV DRUG AND VACCINE DEVELOPMENT 

S. Manocheewa (1), J. Mittler (2), R. Samudrala (3), J. Mullins (4) 

University of Washington 

Background.  Rapid  evolution  and  high  sequence  diversity  enable  Human  Immunodeficiency  Virus  (HIV) 

populations to acquire mutations to escape antiretroviral drugs and host  immune responses, and thus are 

major obstacles for the control of the pandemic. One strategy to overcome this problem is to focus drugs and 

vaccines  on  regions  of  the  viral  genome  in  which  mutations  are  likely  to  cripple  function  through 

destabilization of viral proteins. Studies relying on sequence conservation alone have had only limited success 

in determining critically important regions.  

Results. We tested the ability of two structure‐based computational models to assign sites  in the HIV‐1 CA 

that  would  be  refractory  to  mutational  change.  These  models  predicted  that  about  20%  of  all  4,142 

theoretically  possible  single  amino  acid  variants  would  destabilize  the  mature  CA.    Such  destabilizing 

mutations were rarely found in a database of 5811 HIV‐1 CA coding sequences, with none being present at a 

frequency greater than 2%. More importantly, we found that 90% of variants with high instability scores (from 

a set of 184 CA variants whose replication fitness or infectivity has been studied in vitro) had aberrant capsid 

structures and reduced viral infectivity. 

Conclusions. We showed that a joint scoring metric that takes into account both sequence conservation and 

protein structure stability, performed better at identifying deleterious mutations than sequence conservation 

or structure stability information alone. This metric may be useful for identifying targeting sites for drug and 

vaccine development. 

   

64  

12  LONG‐RANGE HIV GENOTYPING USING PROVIRAL DNA FOR ANALYSIS OF HIV DRUG RESISTANCE AND  HIV 

         TRANSMISSION DYNAMICS 

V. Novitsky (1), M. Zahralban‐Steele (2), M. McLane (3), S. Moyo (4), E. Widenfelt (5), S. Gaseitsiwe (6), M. 

Essex (7) 

1. Harvard School of Public Health 2. Harvard School of Public Health 3. Harvard School of Public Health 4. Botswana‐Harvard AIDS Institute 5. Botswana‐Harvard AIDS Institute 6. Botswana‐Harvard AIDS Institute 7. Harvard School of Public Health  

HIV genotyping  is a critical  tool  for antiviral drug‐resistance  testing and has been used  in  research on HIV 

transmission clusters and virus transmission dynamics. The protocol developed by Gall et al. (J Clin Microbiol 

2012;50:3838‐44) has enabled high‐throughput genotyping of near full‐length HIV‐1 genomes  in individuals 

infected with multiple HIV‐1 subtypes. The protocol by Gall et al. targets viral RNA, and  is very robust and 

reproducible when HIV‐1 RNA  load  is high  (e.g., above 10,000 cps/ml). However, specimens with  levels of 

HIV‐1 RNA below 1,000 cps/ml present a substantial challenge, and few of those samples can be genotyped. 

We developed a robust methodology for long‐range HIV genotyping using proviral DNA. This approach allows 

genotyping in HIV‐infected subjects with suppressed viral load, such as individuals on ART. Using proviral DNA 

as a template, long‐range HIV genotyping was successfully performed in a BCPP cohort with a high proportion 

of virologically suppressed individuals, with a success rate of about 90%. Spanning the HIV‐1 pol and env genes, 

this long‐range HIV genotyping technique enables analysis of drug resistance (both transmitted and acquired) 

for all major groups of ARVs, including protease inhibitors, NRTI, NNRTI, integrase strand transfer inhibitors, 

and virus entry inhibitors. The comprehensive phylogenic analysis is enhanced by substantial sequence length 

and a large number of informative sites, as two amplicons span over ~7,120 bp and cover about 80% of the 

unique HIV‐1 genome  sequence,  leading  to greater  refinement of  viral  linkage  in HIV prevention  studies. 

Long‐range  HIV  genotyping  using  proviral  DNA  could  facilitate  studies  in  populations  on  ART  when 

amplification from viral RNA is unsuccessful due to low levels of HIV‐1 RNA load. The method is cost‐effective 

(under $150 per subject by Sanger sequencing), and has the potential to help enable the scale‐up of public 

health HIV prevention interventions.     

   

65  

13  MODEST IMPROVEMENTS TO HIV TREATMENT AND CARE COULD PREVENT HALF OF ALL NEW HIV 

  INFECTIONS AMONG MEN HAVING SEX WITH MEN: A PHYLOGENETIC STUDY 

O. Ratmann (1), A. van Sighem (2), D. Bezemer (3), A. Gavryushkina (4), P. Reiss (5), C. Fraser (6) 

1. Imperial College London 2. Stichting HIV Monitoring Foundation 3. Stichting HIV Monitoring Foundation 4. University of Auckland 5. Stichting HIV Monitoring Foundation 6. Imperial College London  

To better target HIV prevention efforts amongst men having sex with men (MSM), it is critical to quantify the 

proportion  of  HIV  transmissions  that  originate  throughout  the  HIV  infection  and  care  cascade,  from 

undiagnosed to treated individuals. 

We conducted a combined analysis on molecular genetic and clinical data from HIV infected individuals in the 

Dutch ATHENA cohort between 1996 and 2013. Using viral evolutionary analyses, we determined potential 

transmitters to 601 recipient MSM that were diagnosed with recent HIV infection up to December 2010. Using 

clinical data, we associated treatment cascade stages with potential transmission intervals. 

1,660 person‐years of potential transmission intervals were associated with phylogenetic evidence for direct 

HIV‐1 transmission. Between 96/07‐10/12, the estimated proportion of transmissions from undiagnosed men 

was  69%  (95%  confidence  interval:  61‐78%),  24%  (18%‐29%)  from  diagnosed,  untreated  men,  and  7% 

(3%‐12%) from men that initiated ART. ART is highly effective in preventing HIV transmission amongst men, 

with  a  relative  transmission  risk  of  6%  (2%‐9%)  compared  to  diagnosed  untreated men with  CD4  >  500 

cells/mm3. Of the transmissions from undiagnosed men, at least 41% (36%‐45.7%) are estimated to happen 

within  the  first year of HIV  infection. Therefore, annual, universal HIV  testing could only have averted an 

estimated  23%  (17%‐28%)  of  all  infections  between  09/07‐10/12.  Oral  pre‐exposure  prophylaxis  (PrEP), 

offered  to  and  taken by  the  33% of  all uninfected men with  a  last negative  test,  could have  averted  an 

estimated 27% (17%‐39%) of all of these infections. This proportion is estimated to rise above 50% if 50% of 

all men would have used oral PrEP, in combination with expanded ART provision. 

Phylogenetic analysis  indicates that half of the infections amongst Dutch MSM between 09/07‐10/12 could 

have been averted with a feasible combination prevention strategy that centers on the use of oral PreP by 

50% of all men.     

   

66  

14  WILL HIV VANISH OR EVOLVE RESISTANCE FACING MASS ANTI‐RETROVIRAL TREATMENT? 

E. Geidelberg (1), S. Alizon (2) 

1. Erasmus Mundus Master Programme in Evolutionary Biology 2. CNRS, Montpellier, France  

HIV drug resistance is a major clinical issue and several studies have focused on the factors that can lead to its 

evolution over the course of an infection. In comparison, the epidemiology of HIV drug resistance has attracted 

less attention, arguably because the  rates of transmitted drug  resistance  (TDR) we observe are often  low. 

However, until recently, high treatment coverage had mostly been witnessed in countries with high income 

economy, where  individuals are  followed over time and second or third  line drugs are available. With  the 

extension of the access to highly active antiretroviral therapy (HAART) to low income countries, one can ask 

whether TDR will remain so rare. To tackle this question, we developped a so‐called  'nested model', which 

describes both within‐host dynamics and epidemiological dynamics. More precisely, we build a  stochastic 

within‐host model, the main outcome of which is the time to fixation of the drug resistant mutant. This result 

is then incorporated into an epidemiological model. Our main result is that the evolution of resistance at the 

between‐host  level depends mostly on within‐host parameters  (such as  the mutation  rate or  the  cost of 

resistance) rather than on between‐host parameters (such as the heterogeneity in numbers of partners in the 

population). Finally, all our epidemiological models yield two classes of outcomes with either a mostly resistant 

epidemics or a mostly sensitive epidemics. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

67  

15  ACCURATE DETECTION OF MINOR MUTATIONS WITH DEFINED SAMPLING DEPTH AND ERROR CUTOFF 

  USING NEXT GENERATION SEQUENCING 

 S. Zhou (1), L. Ping (2), C. Mccann (3), R. Swanstrom (4) 

1. University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA 

Knowing sampling depth and accurate assessment of sequencing errors is critical for viral population studies 

using next generation  sequencing  (NGS). We have developed an  improved approach of  tagging viral RNA 

templates with a block of degenerate nucleotides (Primer ID) combined with MiSeq sequencing. We used 8E5 

cell supernatants as a source of homogeneous virion RNA templates to measure the residual error rate using 

the Primer ID approach to be around 1 in 10,000 consensus nucleotides. With the error rate measured from 

the 8E5 RNA control and with the Poisson distribution we can identify the cutoff to accurately identify drug 

resistance mutations at low abundance. In addition, we generated a MiSeq library covering 5 regions of HIV‐1 

genome from one plasma sample of an HIV‐1 subtype C infected subject by using a mixture of cDNA primers 

(with Primer ID) and a mixture of forward PCR primers in one reaction. We used 4,000 copies of RNA templates 

estimated by  the viral  load  test. The 5  regions were p17  (HXB2 numbering 790‐1303), protease/RT  (HXB2 

numbering 2166‐2635),  intergrase/vif  (HXB2 numbering 4993‐5495), gp120  (HXB2 numbering 6207‐6572), 

and gp41/nef  (HXB2 numbering 8257‐8767). The total sequenced regions were around 2,000 base pairs  in 

length and the average number of consensus sequences (sampling depth) was 790 (range: 392‐1281). We built 

neighbor‐joining trees and calculated Pi, Tajima’s D score, and ds/dn for the 5 regions sequenced. We also 

found that the viral population  in this subject had two minor drug resistance mutations at protease coding 

domain D30N (0.4%) and M46I (0.2%), both of which were above the cutoff defined by the error rate from the 

8E5 control and Poisson distribution. Conclusions: Primer  ID combined with NGS provides an approach  to 

detect minority mutations with  defined  sampling  depth  of  templates  and  accurate  abundance  cutoff  to 

account for errors.     

   

68  

16  LINKAGE OF FEMALE FOUNDER HIV‐1 POPULATIONS TO TRANSMITTING MALE’S BLOOD AND SEMINAL 

  VIRUSES 

C. Williams (1), M. Campbell (2), R. Payant (3), K. Yuhas (4), R. Coombs (5), J. Hughes (6), J. Mullins (7), J. 

Lingappa (8), L. Frenkel (9) 

1. Seattle Children's Research Institute 2. University of Washington 3. Seattle Children's Research Institute 4. University of Washington 5. University of Washington 6. University of Washington 7. University of Washington 8. University of Washington 9. University of Washington, Seattle Children's Research Institute  

Background: Few studies have compared HIV‐1  founder populations to those of the transmitting partner’s 

blood and genital viruses. This study compared the genetic characteristics of transmitting males’ blood and 

genital viruses to the females’ founder virus. 

Methods:  Twenty‐nine  serodiscordant  heterosexual  couples  from  East  and  Southern  Africa were  studied 

following sequence‐confirmed male‐to‐female HIV‐1 transmission. Blood plasma RNA, seminal DNA and RNA, 

and  cervical  nucleic  acids  from  specimens  collected  within  six  months  of  transmission  had 

single‐template‐derived env gp160 amplicons from each tissue were sequenced. Maximum‐likelihood trees 

were generated and genetic diversity and divergence  from  the  imputed  female  founder  to  their partner’s 

viruses were compared. 

Results: Analyses of 8 couples with a median=13 sequences (range 0‐36) from both blood and genital tissues. 

Seven  seroconverting  females had  low median  genetic diversity  across  tissues  (median=.4%  IQR  0.3‐0.5), 

consistent with a single founder, while the eighth woman had two founder strains (median=2.0%). The genetic 

diversity of transmitter blood plasma RNA, seminal plasma RNA and cell‐associated semen DNA were similar, 

with medians of 2.0%  (IQR 1.5‐3.1), 1.4%  (IQR 0.7‐1.8) and 2.2%  (IQR 1.5‐3.2), respectively, and 2.8% (IQR 

1.4‐3.3) across all tissues. The imputed MRCA of the seroconverting female (taken as the founder virus) was 

nearest to the transmitting male partner’s seminal RNA in 4, seminal DNA  in 1 and blood plasma RNA  in 3. 

However, due to the lack of consistent tissue compartmentalization, tissue sources were not clearly assigned. 

Conclusions: Consistent with a genetic bottleneck, the founding female viral populations appear to have arisen 

from a single viral variant, with one exception. Female  founder viruses were not consistently more closely 

linked to her male partner’s genital versus blood‐derived viruses, most likely due to the absence of significant 

compartmentalization of male’s genital and blood viruses. These findings suggest that analysis of blood viruses 

would suffice for vaccine design. 

   

69  

17  COMPARISON OF MAJOR AND MINOR VIRAL SNPS IDENTIFIED BY SINGLE TEMPLATE SANGER AND 

  PYROSEQUENCING IN EARLY HIV‐1 INFECTION 

 S. Iyer (1), E. Casey (2), H. Bouzek (3), M. Kim (4), W. Deng (5), B. Larsen (6), H. Zhao (7), R. Bumgarner (8), 

M. Rolland (9), J. Mullins (10) 

1. University of Washington 2. University of Washington 3. University of Washington 4. University of Washington 5. University of Washington 6. University of Washington 7. University of Washington 8. University of Washington 9. Walter Reed Army Institute of Research 10. University of Washington  

Massively‐parallel sequencing technologies, such as 454‐pyrosequencing, allow the identification of sequence 

variants  in  populations  at  lower  levels  than  consensus  sequencing  and  most  single‐template  Sanger 

sequencing experiments, but there is little data that comprehensively compares results from these methods. 

Single nucleotide polymorphisms (SNPs) were assessed using both Sanger and 454‐pyrosequencing on plasma 

sample  obtained  during  early  HIV‐1  infection  from  32  subjects  participating  in  the  STEP  vaccine  trial. 

Pyrosequences encompassing 50% of the viral genome (gag, env, nef), were compared to a median of five 

individually‐amplified full‐length viral genomes sequenced using Sanger technology. The consensus nucleotide 

sequences were identical in 27 of the subjects; among the remaining five subjects, disagreements were found 

in <1% of the sites evaluated (out of nearly 117,000 sites across all subjects). The majority of the SNPs observed 

only in pyrosequences represented <2% of the subject’s viral sequence population. Over 89% of all minor SNPs 

observed  only  in  pyrosequences  were  found  at  a  frequency  below  the  detection  threshold  of  Sanger 

sequencing for that subject. When only genomic positions with at least the same number of reads as the mean 

number of HIV templates sequenced were considered, the number of minor SNPs found only in pyrosequences 

was  reduced  by  50%,  and  the  number  of  SNPs  observed  by  both  technologies was  reduced  by  15%.  In 

summary, 454‐pyrosequencing did not reveal the presence of additional founder viruses present at low levels 

in the population. These results provide guidance regarding the design, utility and limitations of sequencing 

of variable template sources, and emphasize parameters for improving the interpretation of massively‐parallel 

sequencing data to address important questions regarding target sequence evolution.     

   

70  

18  FITNESS‐BALANCED ESCAPE DETERMINES RESOLUTION OF DYNAMIC FOUNDER VIRUS ESCAPE 

  PROCESSESS IN HIV‐1 INFECTION 

J. Sunshine (1), B. Larsen (2), B. Maust (3), E. Casey (4), W. Deng (5), L. Chen (6), D. Westfall (7), M. Kim (8), H. 

Zhao (9), S. Ghorai (10), E. Lanxon‐Cookson (11), M. Rolland (12), A. Collier (13), J. Maenza (14), J. Mullins 

(15), N. Frahm (16) 

1. Fred Hutchinson Cancer Research Center 2. University of Washington 3. University of Washington 4. University of Washington 5. University of Washington 6. University of Washington 7. University of Washington 8. University of Washington 9. University of Washington 10. University of Washington 11. University of Washington 12. Walter Reed Army Research Institute 13. University of Washington 14. University of Washington 15. University of Washington 16. Fred Hutchinson Cancer Research Center  

Investigations  into host‐virus  interactions during primary HIV‐1  infection may  inform  the design of  future 

vaccine immunogens. To understand the interplay between host cytotoxic T‐lymphocyte (CTL) responses and 

the mechanisms by which HIV‐1 evades them, we studied viral evolutionary patterns associated with host Gag 

CTL responses in six linked transmission pairs. HIV‐1 sequences corresponding to full‐length p17 and p24 gag 

were generated by 454 pyrosequencing for all pairs near the time of transmission and seroconverting partners 

were followed for a median of 847 days post infection. T‐cell responses were screened by IFNg/IL‐2 FluoroSpot 

using  autologous peptide  sets  reflecting any Gag  variant present  in  at  least 5% of  sequence  reads  in  the 

individual’s viral population. We detected a median of 2 responses in the transmitting partners (range 1‐4, 11 

total)  and 5  in  the  seroconverting partners  (range 1‐5, 20  total), with 13 of  the 20 Gag‐responses  in  the 

seroconverters evolving over the study period. CTL escape processes were highly dynamic and subject‐specific, 

while reversion processes did not appear to play a strong role. When multiple escape mutations developed in 

a targeted epitope, the variant that ultimately became fixed in the viral population had the least fitness cost 

to the virus. When multiple mutations within an epitope achieved  fitness‐balanced escape, these dynamic 

escape processes did not resolve, but were instead maintained in the viral population. Additional mutations 

not detected in the viral population were engineered to confer escape, and were shown to incur high fitness 

costs,  suggesting  that  functional  constraints  limit  the available  sites  tolerable  to escape mutations. These 

results further our understanding of the impact of CTL escape and reversion from the founder virus in HIV and 

contribute to the identification of immunogenic Gag regions most vulnerable to a targeted T‐cell attack.   

   

71  

19  DEEP SEQUENCING ANALYSIS OF HIV‐1 TRANSMISSION AND SUBSEQUENT EVOLUTION IN SIX 

  TRANSMISSION PAIRS 

B. Larsen (1), E. Casey (2), B. Maust (3), J. Sunshine (4), W. Deng (5), L. Chen (6), D. Westfall (7), M. Kim (8), H. 

Zhao (9), T. Sibley (10), B. Hall (11), N. Frahm (12), J. Maenza (13), A. Collier (14), J. Mullins (15) 

1. University of Washington 2. University of Washington 3. University of Washington 4. Fred Hutchinson Cancer Research Center 5. University of Washington 6. University of Washington 7. University of Washington 8. University of Washington 9. University of Washington 10. University of Washington 11. University of Washington 12. Fred Hutchinson Cancer Research Center 13. University of Washington 14. University of Washington 15. University of Washington  

A single founder virus initiates fulminate in most HIV‐1 infections. What leads to the emergence of this variant 

is important to vaccine development. We studied the emergence of founder virus(es) through study of early 

HIV‐1  populations  in  six  seroconverting  MSM  and  their  infecting  partners.  Massively  parallel 

454/pyrosequencing was performed over ~half of the viral genome (4.7kb) corresponding to most of the gag, 

pol, and env genes. A median of 145 viral genome templates were sequenced from the blood plasma a median 

of  36  days  following  infection  from  the  seroconverting  partner  (SP),  as  were  255  templates  from  the 

transmitting partners  (TP)  a median of 41 days  after  transmission. An  average of  eight  time points were 

sequenced in the SP (follow‐up period 350‐1250 days). The five SP with single founder variants had a total of 

269 minor variants, 32 of which were found at some frequency in the TP’s viral population. Six percent of AA 

within gag that evolved in the SP were within peptides recognized by CTL in the TP, while 47% were located in 

peptides recognized by the SP. We found little relationship between sites that evolved during follow‐up and 

the database frequency of those amino acids, suggesting a limited role of reversions towards an ancestral viral 

state in this early period post‐transmission. Prior analyses of these transmission pairs using Sanger sequencing 

of ~10 full‐length viral genomes found that founder viruses were not the most abundant variant in the host 

but were not atypical either. Together, our results are consistent with the hypothesis that the founder quickly 

evolves from the transmitted strain(s) in the new host.  

   

72  

20  FINE STRUCTURE GENETIC ANALYSIS OF INTRA‐PATIENT HIV POPULATIONS PRIOR TO ANTIRETROVIRAL  

THERAPY USING NEXT GENERATION SEQUENCING 

 J. Hattori (1), V. Boltz (2), W. Shao (3), M. Kearney (4), F. Maldarelli (5) 

1. HIV Drug Resistance Program, National Cancer Institute, Frederick, MD 

2. HIV Drug Resistance Program, National Cancer Institute, Frederick, MD 

3. Leidos Biomedical Research, Frederick, MD 

4. HIV Drug Resistance Program, National Cancer Institute, Frederick, MD 

5. HIV Drug Resistance Program, National Cancer Institute, Frederick, MD 

 

HIV infection proceeds in vivo with the development of genetically diverse populations. Measuring the genetic 

characteristics of HIV populations, such as diversity, replicating population size, and recombination is essential 

to understand population behavior, and the spread of new variants in response to immune or drug selection. 

Previously, we and others used single genome sequencing    (SGS) analysis of HIV obtained  from plasma of 

infected untreated individuals to characterize population structure. By analyzing HIV pro‐pol, we  previously 

reported  relatively  high  replicating  populations  sizes  (>1X104  infectious  units/patient)  using  allele  based 

approaches  (Maldarelli  et  al.,  J.  Virol.  87:10313;  2013);  as we  described,  such measurements  represent 

minimum  estimates,  and  limited  by  sample  size,  which,  for  SGS,  is  typically  in  the  range  of  20‐50 

sequences/sample.  New approaches to directly measure population parameters would be useful to provide 

more  accurate measurements  of  population  parameters.    Next  generation  sequencing  provides  greater 

sampling of populations, and, combined with the use of primer identification strategies (Jabara, et al., PNAS 

108:20166; 2011) and rigorous bioinformatic processing to remove potential PCR recombination errors, yields 

large and reliable datasets suitable for detailed analysis. We used paired end sequencing (Illumina)  to obtain 

sequences  from  c.  250  nt  region  of  HIV  pol  from  longitudinal  plasma  samples  obtained  from  infected 

individuals (N=3) prior to introduction of antiretroviral therapy. A total of 9239 sequences were obtained with 

a median  787  sequences/time  point  (range  98‐3751  sequences). HIV  diversity  (percent  average  pairwise 

difference) ranged from 2.3‐3.2%. Using these larger sample sizes to determine population sizes, we measured 

effective population sizes of  6.6X104 – 3.9X105 infectious units/patient). Detailed linkage analyses revealed 

specific polymorphic  sites with high degree of  linkage,  suggesting  complex population  structure. Properly 

generated, next generation sequencing datasets represent powerful tools to  investigate HIV populations  in 

vivo. 

   

73  

21  WEBMUTCOR: A TOOL TO DISCOVER INTERACTIONS BETWEEN DRUG RESISTANCE MUTATIONS AND 

  CYTOTOXIC‐T‐LYMPHOCYTE ESCAPE MUTATIONS IN THE HIV‐1 POL REGION 

W. Smidt (1) 

1. University of Pretoria 

Correlated mutations are  important  in  the understanding  the dynamics mutation  selection  in  the HIV Pol 

region due  to drug  resistance mutations. Beside providing  cumulative  resistance  to  antiretrovirals, minor 

mutations  in HIV protease and  reverse  transcriptase often provide a mitigation  factor  to potential  fitness 

impacts of drug resistance mutations. Furthermore, the Pol region can acquire mutations allowing escape from 

host  cytotoxic‐T‐lymphocyte  (CTL)  responses  together with  corresponding mutations mitigating  potential 

fitness impacts. However, the detection of correlation between two mutations can yield false positives due to 

correlations of the mutations in question with auxiliary mutations. To circumvent this issue, a tool has been 

developed and demonstrated here that can accurately and rapidly measure correlations between mutations 

in the HIV Pol region while taking into account the contribution of auxiliary mutations. A web interface to this 

tool called WebMutCor has been developed that can be freely accessed by the public. This tool allows the 

generation of graphs summarizing the interaction networks between mutations as well as providing statistical 

support for correlated mutations. Using this tool, the interactions between known drug resistance mutations 

and  CTL  escape mutations were  discovered,  shedding  light  on  the  dynamics  between  selection  of  drug 

resistance and CTL escape during HIV infection.    

   

74  

22  COMPARING ESTIMATED TIME OF HIV‐1 INFECTION OBTAINED BY BAYESIAN ANALYSIS AND THE BED 

  ASSAY 

M. M. Lunar (1), A. Vandamme (2), J. Tomažic (3), P. Karner (4), T. D. Vovko (5), B. Pecavar (6), G. Volcanšek 

(7), M. Poljak (8), A. B. Abecasis (9) 

1. Institute of Microbiology and Immunology, Faculty of Medicine, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia 2. Clinical and Epidemiological Virology, Rega Institute for Medical Research, Department of Microbiology and Immunology, KU Leuven, Leuven, Belgium; Microbiology Unit and Global Health and Tropical Medicine, Instituto de Higiene e Medicina Tropical, Universidade Nova de Lisboa, Lisbon, Portugal 3. Department of Infectious Diseases, University Medical Center Ljubljana, Ljubljana, Slovenia 4. Department of Infectious Diseases, University Medical Center Ljubljana, Ljubljana, Slovenia 5. Department of Infectious Diseases, University Medical Center Ljubljana, Ljubljana, Slovenia 6. Department of Infectious Diseases, University Medical Center Ljubljana, Ljubljana, Slovenia 7. Department of Infectious Diseases, University Medical Center Ljubljana, Ljubljana, Slovenia 8. Institute of Microbiology and Immunology, Faculty of Medicine, University of Ljubljana, Ljubljana, Slovenia 9. International Public Health and Biostatistics Unit and Global Health and Tropical Medicine, Instituto de Higiene e Medicina Tropical, Universidade Nova de Lisboa, Lisbon, Portugal  

Different methods allow us to estimate the point in history when HIV was transmitted between individuals. 

The purpose of this study was to compare the estimates obtained in a Bayesian phylodynamic approach and 

the  AwareTM  BEDTM  EIA  HIV‐1  Incidence  Test  (BED  test)  (Calypte  Biomedical  Corporation,  Portland, 

Oregon).  The BED assay, used to determine whether an infection was acquired recently, employs a 155‐day 

time interval following infection for characterization of a recent infection. For this reason the time of infection 

for individuals defined as being recently infected was thus estimated to be within a 155‐day interval prior to 

the time of sampling. Times to the most recent common ancestor (tMRCAs) were determined by the Monte 

Carlo  Markov  chain  method  available  in  the  BEAST  package  v1.7.1,  using  a  relaxed  clock  model  with 

uncorrelated lognormal distribution and the Bayesian skyline coalescent model. These methods were applied 

for 3 different groups of patients for whom their source of infection was known:  2 pairs of patients, among 

which at least one of the two patients was determined as recently infected; and one trio of patients, for which 

all were determined as recently infected. We found that the tMRCAs obtained using the Bayesian approach 

were estimated earlier in time compared to estimates obtained by the BED assay. The median tMRCA dates 

estimated by Bayesian analysis were 0.5, 1.1 and 1.1 years before the date of infection estimated by the BED 

assay for transmission pair 1, pair 2 and the trio, respectively. The estimated tMRCA corresponds to the time 

of origin of the strain that gave origin to the infections of that cluster. This strain should therefore have been 

originated before the estimated time of infection of any of the patients in our cluster, somewhere along the 

branch that leads to that cluster and inside the body of the patient who transmitted that strain to one of the 

patients  in the cluster. As such, our results  indicate that the tMRCA estimates are consistent with the BED 

assay results. 

   

75  

23  EXPLORING TRANSMISSION DYNAMICS OF HIV IN RURAL KWAZULU‐NATAL, USING PHYLOGENETICS 

E. Wilkinson (1), F. Tanser (2), S. Danaviah (3), J. Manasa (4), D. Pillay (5), T. de Oliveira (6) 

Africa Centre for Health and Population Studies, UKZN, South Africa 

 

Background, Despite antiretroviral  rollout, HIV  incidence  remains high  in South Africa. We have observed 

significant social and geographical heterogeneity in HIV incidence in rural KwaZulu‐Natal (Tanser et al. Science 

2013). We sought to utilise phylogenetics to better understand the drivers of ongoing transmission  in this 

hyperendemic  population.  Further, we  explore  the  utility  of  sampling  a  fraction  of  infections  to  discern 

changes in incidence, through phylodynamic approaches. 

  Methodology,  Viral  load  was  measured  in  on  2,420  dried  blood  spots  (DBS)  testing  positive  in  the 

population‐based surveillance of 2011 and 2012. 804partial HIV‐1 pol gene sequences were obtained from 

DBS samples with a viral load (VL) >10,000. Sequences were analysed against all reference strains from South 

Africa and manually edited prior to phylogenetic inference. The inferred phylogenies were analysed to identify 

clusters of  low  genetic diversity  (≤  0.03)  corresponding  to  transmission  clusters/pairs, defined by branch 

support > 95%. Clinical, demographic, socio‐economic and geographic characteristics of infected individuals 

were analysed against identified clusters to discern traits associated with transmission. Molecular clock and 

coalescent analyses were performed in a Bayesian framework order to identify the origin of the clusters and 

the rate of expansion of the epidemic. 

 Results, A  total of 74 transmission clusters were  identified. The mean size of clusters was 2.39  (variation 

2 ‐ 13).  The mean age of women in clusters was 31.55 years and of men, 35.91 years. 24.8% of individuals 

within the genotypic clusters were recently infected though they comprise approximately 5 % of the cohort. 

GIS  results  support  the  scenario  of  ‘hotspots’  of  transmission, while  coalescent  analyses  provide  further 

evidence that HIV  incidence is decreasing  in this population. No drug resistance clusters were  identified, in 

spite of 5% of the sequences presenting at least one drug resistance mutation. 

Conclusions,These results demonstrate the underling complex nature of the dynamics of HIV transmission and 

that acutely infected patients may disproportionately contribute towards transmissions in the era of increase 

ARVs.  The  use  of  genotypic  data  coupled with  detailed  patient  information  can  be  used  to  identify  and 

characterise HIV transmission events. However, no drug resistance transmission cluster has been identified. 

The use of genotypic data analysed within a phylodynamic framework also reflects the decreasing trends in 

incidence likely due to the scale‐up of treatment coverage in recent years. 

   

76  

24  INTERTYPE AND INTER SPECIES GENOMIC DIVERSITY OF HIV‐1 TAT 

 I. Khandaker (1), C. Roy (2), H. Oshitani (3) 

1. Department Of Virology, Tohoku University Graduate School Of Medicine, 2‐1 Seiryomachi, Aoba Ward, 

Sendai City, Japan‐9808575, Tel: 81‐22‐717‐8210, Fax: 81‐22‐717‐8211 

2. Department Of Virology, Tohoku University Graduate School Of Medicine, 2‐1 Seiryomachi, Aoba Ward, 

Sendai City, Japan‐9808575, Tel: 81‐22‐717‐8210, Fax: 81‐22‐717‐8211 

3. Department Of Virology, Tohoku University Graduate School Of Medicine, 2‐1 Seiryomachi, Aoba Ward, 

Sendai City, Japan‐9808575, Tel: 81‐22‐717‐8210, Fax: 81‐22‐717‐8211 

 

Intra‐ and ‐interspecies genomic diversity are the important determinants for the HIV‐1 viral evolution. Our 

study aims to investigate the genomic diversity of HIV‐1 Tat in different types, circulating recombinant forms 

(CRFs), and other species like Chimpanzee (CPZ). A total of 1991 sequences of different species and types of 

HIV‐1 Tat were obtained from the Los Alamos National Laboratory (LANL) compendium. Evolutionary distance, 

genomic diversity and phylogenetic tree analyses were performed. The mean overall amino acid divergence 

(%) among the analyzed sequences was 69%. Average evolutionary divergence over sequence pairs within the 

groups showed that CPZ group was highly divergent, and M group with CRFs showed almost similar divergence 

to type O. Evolutionary divergence over sequence pairs between groups revealed that group M with CRFs were 

closer to N group compared with others groups such as O, P, and CPZ. The mean (± SE) evolutionary diversity 

within Intra‐ and ‐interspecies level were 0.224 (±0.020) and 0.081 (± 0.013), respectively with a coefficient 

value of 0.266.  The phylogenetic tree demonstrates that CRFs Tat sequences were well‐ immersed with their 

origin  except  CRF01_AE,  CRF02_AG,  CRF15_01B,  CRF33_01B,  CRF34_01B,  CRF36_cpx,  CRF48_01B, 

CRF52_01B, CRF53_01B, CRF54_01B, and CRF55_01B, which together formed a separate cluster. Interestingly, 

recently evolved CPZ strains were close to types O and P. Moreover, CRFs of subtypes B and C evolved rapidly 

with a high genetic divergence rate. In summary, our study findings on HIV‐1 Tat genomic diversity contribute 

to better understanding on HIV‐1 evolution. 

   

77  

25  SPATIO‐TEMPORAL EVOLUTION OF HIV‐1 TAT IN SUBTYPES B AND C 

 C. Roy (1), I. Khandaker (2), H. Oshitani (3) 

1. Department Of Virology, Tohoku University Graduate School Of Medicine, 2‐1 Seiryomachi, Aoba Ward, 

Sendai City, Japan‐9808575, Tel: 81‐22‐717‐8210, Fax: 81‐22‐717‐8211 

2. Department Of Virology, Tohoku University Graduate School Of Medicine, 2‐1 Seiryomachi, Aoba Ward, 

Sendai City, Japan‐9808575, Tel: 81‐22‐717‐8210, Fax: 81‐22‐717‐8211 

3. Department Of Virology, Tohoku University Graduate School Of Medicine, 2‐1 Seiryomachi, Aoba Ward, 

Sendai City, Japan‐9808575, Tel: 81‐22‐717‐8210, Fax: 81‐22‐717‐8211 

 

IV‐1 Tat  is an  internal regulatory protein having versatile role  in viral transcription. The  full‐length Tat  is a 

101‐amino acid protein encoded by  two exons: exon‐1 and exon‐2. Here we  studied  the  spatio‐temporal 

evolution of HIV‐1 Tat. We curated 493 and 280 full‐length HIV‐1 Tat sequences of globally circulating HIV‐1 

subtypes B and C strains, respectively, deposited in Los Alamos National Laboratory web database. The data 

sets  contained  sequences  from  a  total  45  countries of  six different  continents. We performed mutation, 

phylogenetic and selection pressure analyses using the bioinformatics tools. In mutation analysis, we found 

higher global diversity in subtype B Tat sequences than subtype C. Compared to subtype C, there was a high 

level of divergence in the auxiliary domain (residues 58 to 69) of Tat exon‐1 and also in exon‐2. In phylogenetic 

analysis, both subtypes B and C were found diffusely distributed and  intermixed among globally circulating 

HIV‐1 variants indicating that divergent HIV‐1 strains from different parts of the world have been slowly but 

continuously emerging since its origin.  In selection pressure analysis, we found following notable positively 

selected sites among both subtypes: Thr40, Ala58, His59, Asn61, Ser62, Thr64, His65, Ala67, Ser68, Leu69 and 

Ser70 in exon‐1 and Ser75, Pro77, Asp80, Pro81, and Ser87 in exon‐2. Notably, numerous positively selected 

sites were  found  in  the Tat‐transactivation  responsive RNA  (TAR)  interaction  region.  In exon‐1,  the mean 

estimated nucleotide substitution rates for subtypes B and C were 1.53x10‐3 (95% HPD Interval: 1.09 x10‐3 to 

2.08x10‐3) and 2.14x10‐3 (95% HPD Interval: 1.35 x10‐3 to 2.91x10‐3) per site per year, respectively.  Taken 

together, our study  results provide novel  insight on  the spatio‐temporal evolutionary dynamics HIV‐1 Tat. 

Amino acid  substitutions  found  in our  study accomplish  in developing  successful Tat based gene  therapy, 

Tat‐TAR interaction inhibitors and vaccines. 

   

78  

26  DENTIFYING WITHIN‐HOST HIV‐1 SUBPOPULATIONS BY COSEGREGATION OF PROFILE HIDDEN  MARKOV  

  MODEL UPDATE VECTORS 

P. Edlefsen (1) 

1. Fred Hutch 

Profile Hidden Markov Models  (PHMMs) are statistical models of biological sequences related by common 

descent in a star‐like phylogeny. While the popular HMMER and SAM software packages for PHMMs do not 

implement  true maximum  likelihood  estimation,  the  Profillic  software  does.    A  feature  of  applying  true 

maximum  likelihood  methods  for  estimating  the  parameters  of  PHMMs  is  that  at  convergence,  the 

Baum‐Welch  update  contributions  from  each  sequence mutually  cancel.    The  Baum‐Welch  expectation 

maximization update procedure can be viewed as an "online" algorithm, with the geometric  interpretation 

that  at  each  iteration  the  current  Profile  HMM  parameters  are modified  by  adding  the  update  vectors 

contributed by each sequence.  Using these sequence‐specific update vectors (called "Alignment Profiles"), I 

show that subpopulations of HIV‐1 within‐host evolution (e.g. from multiple founders) can be automatically 

identified  by  clustering  and  analysis  of  cosegregation.    I  argue  that  HIV‐1  within‐host  dynamics  are 

better‐modeled  by  networks  of  speciating  and  recombining  quasispecies  than  by  trees  of  individual 

sequences, and that Profile HMMs are a good candidate for representing the quasispecies. 

   

79  

27  POPULATION‐LEVEL EVOLUTION OF HIV‐1 ENV STRUCTURE OVER THREE DECADES; A 

  MULTIDIMENSIONAL APPROACH TO STUDY THE DYNAMICS OF COMPLEX PHENOTYPES 

 Y. O’Malley (1), O. DeLeon (2), H. Salimi (3), N. Eichelberger (4), R. Puliadi (5), J. Stapleton (6), H. Haim (7) 

1The University of Iowa, Carver College of Medicine, Microbiology, Iowa City, IA 

To characterize the changes that occurred  in structure of the HIV‐1 envelope glycoproteins (Envs) over the 

past 3 decades we initiated a comprehensive population‐level and longitudinal study. A total of 996 Envs were 

isolated from plasma samples of 145 individuals provided between 1985 and 2012 in two HIV clinics. Structural 

properties  were  examined  using  a  cell‐based  ELISA  system  that  measures  binding  of  probes  to  the 

membrane‐bound  Env  trimer.  Assay  output  is  a  continuous  variable  that  reflects  epitope  integrity  and 

exposure. 

 The propensity of each epitope to diversify within an individual was determined by variability in probe binding 

to different Envs  isolated  from the same plasma sample. This was corrected  for  the total genetic distance 

between all Envs isolated from that sample. The average value for each epitope (from 194 plasma samples) 

was designated its Diversification Index (DI). Different epitopes have significantly different DIs. Importantly, 

the DI of each epitope correlates very well with its diversification in longitudinal samples and with its variability 

in the entire tested population. Thus, the propensity of structural features to diversify in the infected individual 

is conserved and likely a major determinant of epitope status in the population. 

 To examine evolution of  complex  sets of epitopes each Env was  assigned  a  feature  vector describing  its 

pattern of binding  to  (n) different probes. The n‐dimensional vectors of all Envs were used  for measuring 

inter‐isolate distances. To correct for the propensity of each epitope to diversify all features (dimensions) were 

weighted according to their DIs. Distances between isolates thus represent probabilities of transition between 

complex states. High occupancy of specific structural states was observed that was greater than that predicted 

by calculations based on feature distribution. Several longitudinal samples demonstrated drift/shift patterns 

toward higher occupancy  states.  Increased dimensionality of  these  studies will  likely  improve models  for 

immunogen/therapeutic design. 

 

*Hillel Haim, MD, PhD  Department of Microbiology  Carver College of Medicine  The University of Iowa  51 Newton Rd, 3‐770 BSB  Iowa City Iowa 52242   Tel: 319‐335‐9989  Fax: 319‐335‐9006   Email: Hillel‐haim@uiowa.edu      

 

 

 

80  

28  REASSESMENT OF MOLECULAR EVOLUTION OF CRIMEAN–CONGO HEMORRHAGIC FEVER VIRUS 

  BASED ON COMPLETE S AND M SEGMENT SEQUENCES 

M. Stanojevic (1), V. Nikolic (2), M. Siljic (3), G. Stamenkovic (4), A. Gligic (5) 

1. University of Belgrade Faculty of Medicine, Belgrade, Serbia 2. University of Belgrade Faculty of Medicine, Belgrade, Serbia 3. University of Belgrade Faculty of Medicine, Belgrade, Serbia 4. University of Belgrade, Institute for Biological Research "Siniša Stankovic", Belgrade, Serbia 5. Institute of Virology, Vaccines and Sera Torlak, Belgrade, Serbia  

Crimean‐Congo hemorrhagic  fever virus  (CCHFV)  is an arbovirus belonging  to  the genus Nairovirus of  the 

Bunyaviridae family. It is a negative‐sense ssRNA virus with tri‐partite genome (segments small (S), medium 

(M) and  large  (L),  the causative agent of Crimean–Congo hemorrhagic  fever  (CCHF), a  tick‐borne  infection 

known to be present in wide geographic area of Eurasia and throughout Africa. In Serbia, the disease is known 

to be present since 1954, with several epidemics (1970, 1988, 1989, 1995, 2001), whereas  in 1977 the first 

CCHFV isolate was obtained. 

High  level of CCHFV genetic diversity may be attributed to the  long duration of viral co‐evolution with tick 

reservoirs and vertebrate hosts. Previous studies of the time of CCHFV  lineages divergence were based on 

varying number of  viral  sequences  and  gave differing estimates of  the  time of  the most  recent  common 

ancestor (tMRCA), ranging from several hundred to several thousand years ago. 

We present a phylogenetic study exploring temporal phylogeny and phylogeography of CCHFV based on all 

publicly available sequences, comprising 76 complete coding S and 64 complete coding M segment sequences, 

from  22  countries,  collected  in  the  time  period  1956‐2014.  Quartet  puzzling  analysis  revealed  strong 

phylogenetic  signal  in  both  datasets,  whereas  screening  for  recombination  identified  4  M  segment 

recombinants., that were excluded from further analysis. General topology of the S segment phylogenetic tree 

was congruent to previously described 6 major clades, while clustering was significantly different  in the M 

segment, implying possible reassortment. tMRCA estimate for the S segment clades was dated 1460 years ago 

(95% HPD 615 – 2568), whereas for the M to 2451 years ago (95% HPD 219 – 3308), however, these estimates 

may be significantly hampered by the fact that we detected very weak temporal structure  in the sequence 

data. Phylogeographic analysis placed the origin of both S and M segment sequences to Africa. 

   

81  

29  THE CHANGING FACE OF THE HIV‐1 SUBTYPE C EPIDEMIC IN SOUTH AFRICA – DETECTION OF UNIQUE 

  SUBTYPES AND RECOMBINANT FORMS. 

S. Engelbrecht (2), M. Claassen (3), G. Jacobs (4), G. van Zyl (5), W. Preiser (6) 

2. Stellenbosch University / NHLS 3. NHLS 4. Stellenbosch University 5. Stellenbosch University / NHLS 6. Stellenbosch University / NHLS  

Background: South Africa is experiencing one of the most devastating HIV‐1 epidemics in the world with more 

than 6.3 million people  infected,  the majority with HIV‐1  subtype C. An estimated 2.7 million people are 

currently  receiving antiretroviral  treatment. The NHLS  virology  laboratory at Tygerberg Hospital  screened 

almost 7000 patient samples for HIV‐1 genotypic drug resistance testing between 2006 and 2014. 

 Aim: The aim of this study was to  investigate HIV‐1 subtype diversity  in these samples obtained from 168 

different locations in Gauteng, KwaZulu‐Natal, Free State, Western and Eastern Cape Provinces. 

 Methods: Viral RNA was isolated, the protease (PR) and partial reverse transcriptase (RT) regions of the pol 

gene were amplified by  “in‐house” RT‐PCR and directly  sequenced. Online  subtyping  tools, RIP, REGA v3, 

jpHMM, SCUEAL and COMET, were used for preliminary subtyping. Multiple sequence alignments were done 

and subtypes were inferred using Maximum Likelihood (ML) phylogenetic analysis. 

Results: In total we have analysed 6868 sequences. Although the majority was subtype C, we have detected 

192 non‐C subtypes (2.8%). Samples originated from Gauteng, Eastern Cape, Western Cape and the Free State 

Provinces. Eighty one pure polsubtypes were detected: subtypes A (n=34), B (n=26), D (n=4), G (n=14) and one 

each of subtypes F2, H and J. Unique recombinant forms detected, included subtypes AC (n=7), BC (n=4), CD 

(n=23), CG (n=7), and CH (n=8) as well as a spectrum of other recombinants. An increasing number of complex 

recombinants (n=21) were also detected. 

 Conclusions: The detection of multiple subtypes and unique and complex recombinant forms in South Africa 

is of concern and indicates a complex and evolving epidemic. It is possible that these forms in the future might 

give rise to new circulating recombinant forms. It is of the utmost importance that we continue to monitor 

HIV‐1 diversity in South Africa. 

 

 

AUTHOR INDEX

AUTHOR        PAGE(S)          E‐MAIL       

Ana Abecasis           35          ana.abecasis@gmail.com Jan Albert           6, 10          jan.albert@ki.se     Helen Alexander         18          helen.alexander@env.ethz.ch Samuel Alizon           66          samuel.alizon@cnrs.fr Ahidjo Ayouba           4          ahidjo.ayouba@ird.fr Istvan Bartha           40          istvan.bartha@epfl.ch Frederic Bertels          7          frederic.bertels@gmail.com Alessandro Boianelli         57          boianales@gmail.com Veronika Boskova         8          veronika.boskova@bsse.ethz.ch Jonathan Carlson         17          carlson@microsoft.com John Coffin           20, 55         john.coffin@tufts.edu Caroline Colijn           32          c.colijn@imperial.ac.uk Jessica  Conway          9, 26          jmconway@psu.edu Mirela D’arc           4 Rob De Boer           25          r.j.deboer@uu.nl Tulio De Oliveira         33, 75         zluthuli@africacentre.ac.za Hilje Doeks           24 Jeffrey Dorfman         3, 60          jeffrey.dorfman@icgeb.org Paul Edlefsen           78          pedlefse@fredhutch.org Susan Engelbrecht         81          susanen@sun.ac.za Kemal Eren           45          keren@eng.ucsd.edu Christophe Fraser         24, 34, 47, 65        c.fraser@imperial.ac.uk Simon Frost           34          sdf22@cam.ac.uk Helen Fryer           27          helen.fryer@zoo.ox.ac.uk Feng Fu            29 Astrid Gall           42           Vipul Gupta           28          vipul@chemeng.iisc.ernet.in Hillel Haim           79          hillel‐haim@uiowa.edu Joshua Herbeck          21 Alison Hill           1          alison.hill@bc.edu Cynthia Ho           13          k.y.ho@amc.uva.nl Emma Hodcroft          34, 47         emmahodcroft@gmail.com Nathanael Hoze          49          nathanael.hoze@env.ethz.ch Peter Hraber           46          peter@hraber.com Taina Immonen          9          tti@lanl.gov Graeme Jacobs           54          graeme@sun.ac.za Mary Kearney           20, 55, 72        kearneym@mail.nih.gov Irona Khandaker         76 Denise Kühnert          31          denise.kuehnert@env.ethz.ch Oliver Laeyendecker         37          olaeyen1@jhmi.edu Sivan Leviyang           14          sr286@georgetown.edu Gabriel Leventhal         41 Andrew  Leigh Brown         34, 47, 61                               Maja Lunar           74          maja.lunar@mf.uni‐lj.si Katrina  Lythgoe          24          k.lythgoe@imperial.ac.uk Carsten Magnus          16, 49         magnus.carsten@virology.uzh.ch Siriphan Manocheewa         63          manocs@uw.edu Karin Metzner           7          karin.metzner@usz.ch Venelin Mitov           43          venelin.mitov@bsse.ethz.ch Viktor Mueller           2          mueller.viktor@gmail.com James Mullins           19, 21, 63, 68, 69, 70, 71 Richard Neher           6        richard.neher@tuebingen.mpg.de 

 

AUTHOR INDEX

Vladimir Novitsky         64          vnovi@hsph.harvard.edu Abayomi Olabode         36 Aridaman Pandit         23          pandit.aridaman@gmail.com Simona Paraschiv         38 Alan Perelson           9, 14, 22, 26        asp@lanl.gov Andrea Pineda           62          andreapinedap@gmail.com Sergei Pond           39, 45         spond@ucsd.edu Art Poon           34          apoon@cfenet.ubc.ca Bogdan Popescu         38          bogdan.popescu02@gmail.com Eugen Radu           38          r.eugen@gmail.com Jayna Raghwani          12, 13         jayna.raghwani@zoo.ox.ac.uk Manon Ragonnet         47          manonragonnet@gmail.com David Rasmussen         48          david.rasmussen@bsse.ethz.ch Oliver Ratmann          34, 47, 65        oliver.ratmann@imperial.ac.uk Ramon Lorenzo Redondo       27                   ramon.lorenzo@northwestern.edu Roland  Regoes           7, 49          roland.regoes@env.ethz.ch Hannah Roberts          53          hannah.roberts@ndm.ox.ac.uk Morgane Rolland         14, 15, 69, 70        mrolland@hivresearch.org Raabya Rossenkhan         58          rrossenk@hsph.harvard.edu Chandra Nath Roy         77 Wei Shao           55          shaow@mail.nih.gov Werner Smidt           73          werner.smidt@gmail.com Alex Smith           56          alxsmth@umich.edu Joao Sousa                2                               Tanja Stadler           30, 31, 34, 43, 48      tanja.stadler@bsse.ethz.ch Maja Stanojevic          80          mstanojevic@med.bg.ac.rs Ronald  Swanstrom         5, 67          risunc@med.unc.edu Aime Marcel Simon Tongo Passo     60          TNGAIM001@myuct.ac.za Anne‐Mieke Vandamme       2, 35                   annemie.vandamme@uzleuven.be C.H. Van Dorp           44          c.h.vandorp@uu.nl Marco Vignuzzi              11 Joel Wertheim           39          jwertheim@ucsd.edu Corey Williams‐Wietzikoski       68                 corey.williams@seattlechildrens.org Natasha Wood           59          natasha.wood@uct.ac.za Chris Wymant           42          c.wymant@imperial.ac.uk Gonzalo Yebra           61          Gonzalo.Yebra@ed.ac.uk Fabio Zanini           6, 10          fabio.zanini@tuebingen.mpg.de Shuntai Zhou           67