二手烟、三手烟的危害究竟有多大？******

　　最近，一对60多岁的夫妻先后确诊了肺癌。妻子介绍，自己丈夫吸烟将近50年，没想到自己比他先患上肺癌。夫妻一方吸烟，另一方势必会被动地吸到二手烟、三手烟。

　　吸烟是导致肺癌的首要原因，即使不患肺癌，烟草也会对肺功能造成其他严重的损害。

　　每当劝身边人戒烟时，总会被这样的话噎住：“隔壁那谁，抽了一辈子烟，也活得好好的……”还有类似“我抽烟我身体不好，和你没什么关系”这样的话语。其实，抽烟不仅仅对抽烟者的身体有害，二手烟、三手烟对其他人也有很大危害，甚至超过了对抽烟者自身的危害！

　　什么是二手烟、三手烟？

　　点燃一支烟，吸烟者吸入的是经过过滤的烟雾，剩下大部分未经过滤的烟雾，就成为了“二手烟”。二手烟由两种烟雾混合而成：侧流烟和主流烟。侧流烟指的是直接从纸烟、雪茄或者烟斗里飘出的烟，主流烟则是从吸烟者嘴里吐出的烟雾。

　　二手烟中，有大约250种有毒物质，其中至少69种致癌，金属、烟草特有亚硝胺及多环芳烃等有害物质。据世界卫生组织报告，烟草每年使全球800多万人失去生命，其中，有120万非吸烟者死于二手烟暴露导致的疾病。同时二手烟暴露也是导致冠心病的重要因素。

　　三手烟其实来源于二手烟，但是比二手烟成分要复杂。“三手烟”是指附着在衣服、墙壁、地毯、家具甚至头发和皮肤等表面的残留烟草烟雾，所含的有毒成分包括氢氰酸、丁烷、甲苯、砷、铅、一氧化碳以及超过十种高度致癌的化合物。

　　三手烟会附着在接触到的任何物体上，且随着时间的推移而累积，可以渗入到地板和墙壁中，很难清除和清洁。此外，吸附在物体表面的三手烟还会重新散发到空气中，与氧化剂反应和其他化合物产生二次污染物。有研究表明，烟草烟气中残留的尼古丁会与环境中的一氧化二氮发生反应，形成致癌的烟草特异性亚硝胺。

　　二手烟、三手烟的危害有多大？

　　很多人认为，只要不在家人面前吸烟就不会对家人身体造成影响，但这种观点是错误的。相关研究指出，吸烟的父母就算不在他们的婴儿面前吸烟，却仍然从婴儿尿液中验出尼古丁的代谢物可丁宁，其含量是一般婴儿的5.58倍。

　　吸二手烟、三手烟的危害，可能比吸烟者还大！这是因为香烟点燃后外冒的烟与吸入的烟相比，一些致癌物质的含量更高，如一氧化碳含量高5倍，焦油和尼古丁高3倍，苯高4倍，氨高46倍，亚硝胺高50倍，这些物质被不吸烟者经鼻吸入呼吸道后，一样可损害气管上皮细胞，诱发癌变。

　　对女性来说，长期暴露在二手烟下可导致容颜早衰、月经紊乱、雌激素低下、骨质疏松，严重的还将引发宫颈癌、子宫癌等疾病。

　　儿童更易受到三手烟的危害，他们成天爬来爬去，嬉戏玩耍，经常接触到被污染的表面。由于婴幼儿和儿童体重相对成人低，免疫系统较脆弱，吸入这些有害物质后，最直接的后果就是引起婴幼儿的呼吸系统问题，如急性支气管炎、哮喘等。另外，环境中的烟草残留物，也可对儿童的神经系统、呼吸系统、循环系统等造成不小的危害。

图源：摄图网

　　如何尽量减少二手烟、三手烟的伤害？

　　如果无法避免经常暴露在二手烟或三手烟的环境中，可以通过以下几点措施，尽量减少二手烟、三手烟对自己的伤害。

　　开窗通风。在室内即使只吸一支烟，也需要开窗通风16个小时以上，才能使PM2.5浓度恢复之前的水平。除了开窗通风，室内还可以适当摆放绿植，必要时可使用空气净化器。

　　及时清洗衣物。若身边有人吸烟，不要在吸过烟的环境中长期停留，回家后应更换衣服且洗澡。及时更换可能存在三手烟的物品如衣物、窗帘、地毯、床上用品等，并且避免在室内留放吸烟用品。

　　多吃水果蔬菜。多吃富含胡萝卜素及维生素C的新鲜蔬果，适当喝些绿茶，这些食物有助于清除烟进入人体后产生的自由基，减少伤害。

　　远离吸烟者。在室外尽量少在吸烟场所逗留，尤其是婴幼儿、青少年及体弱多病者等特殊人群。外出旅游时，尽量选择待在无烟区。乘车时，选择无烟车厢；住酒店时，选择无烟的房间。

　　劝他人戒烟。如果避无可避，要对吸烟者果断说“不”，让他不要在公共场所吸烟。

　　癌症是多个因素综合作用的结果，吸烟只是其中的一个重要因素，但这是最重要的一个因素，又是一个绝对可以控制的因素，为爱人，为子女，为了身边的人，为了健康，戒烟吧！

　　来源：科技日报、中国疾病预防控制中心、生命时报、人民日报、科普熊猫、广东卫生信息

　　整理：刘雪洁

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟