熬夜看个球 怎么还得了“世界杯综合征”？******

　　近日，广东梅州的一家医院专门开设的“世界杯综合征”门诊火了。前两天，阿根廷小组赛首战失利，1比2不敌沙特阿拉伯，这让很多球迷情绪激动，甚至胸闷气短。门诊专门为球迷开通了绿色通道，多学科联合会诊。据介绍，这些主治医师们均为医院足球队成员，更能共情球迷们的情绪。

　　1　世界杯综合征是什么？

　　“世界杯综合征”是个统称，指的是世界杯期间，由于时差关系，不少球迷为了看直播选择熬夜观看，几天下来，身体吃不消出现胸闷气短、睡眠障碍、肠胃不适等与看球相关的疾病，熬夜和情绪激动是主要原因。具体包括以下几个方面：

　　心血管疾病。看球时情绪波动过大，改变作息时间不断熬夜是主要诱因。如果出现头疼、头晕、恶心、胸痛等症状时，不要掉以轻心，及时测量是否有高血压。如果出现胸痛，一定要尽快就医。

　　胃肠道疾病，具体表现为胃疼、呕吐、腹泻等。很多球迷一边看球一边吃东西或饮酒，因此给肠胃造成了沉重的负担，容易诱发胃肠炎、胆囊炎等疾病。如果饮食不洁或者生冷还会引发胃肠道感染、腹泻等。

　　呼吸道疾病。看球时容易激动，加上饮酒后身体容易发热，这时候脱衣服容易受凉，再加上疲劳过度，免疫力下降，容易感冒。

　　脑血管疾病。这种疾病主要发生在年龄偏大的球迷，作息时间改变和情绪波动，容易诱发脑血管疾病。

　　2　看个球怎么就生病了？

　　不少网友表示不理解，看个球而已，至于熬大夜吗？

　　首先客观上来说，由于时差的关系，确实需要熬夜才能看直播。2022年世界杯小组赛阶段共有12个比赛日，每日四场比赛，分别在当地时间13时、16时、19时和22时（北京时间18时、21时、次日0时和次日3时）开球。所以对于一些球迷来说，熬夜是不可避免的事情。

　　又有网友说了，那看重播不就行了吗？但是对大部分球迷来说，只有看直播才能体会到看球的乐趣：直播时的参与感、一起见证历史的兴奋感、仿佛自己的参与观看能改变比赛结果、永远不知道下一秒会发生什么……

　　别说让球迷看重播了，甚至延时几秒都是一件让人难受的事情，毕竟隔壁的都已经欢呼了，你还在紧张着这个球到底能不能进。所以，熬夜看球，为自己喜欢的球员大喜大悲，对一些看球的粉丝来说，可能真的至于。

　　3　如何预防“世界杯综合征”

　　毕竟身体要紧。那么有什么方法可以预防“世界杯综合征”，在快乐的同时又能保持健康吗？

　　1、减少熬夜，补充睡眠。尽量选择最想看的比赛时间观看，凌晨0点和凌晨3点的球，如果不是非看不可，就早早洗洗睡吧。如果实在要熬夜，也记得补充睡眠，在不看比赛的时候利用午休、熬夜前的两小时等时间进行休息。另外，患有高血压、心脏病、冠心病、糖尿病、神经衰弱等人群，都不宜熬夜看球。

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　　2、饮食方面，夜宵尽量选择清淡容易消化的食物，油腻煎炸食品和冷饮尽量少吃少喝。可以准备一些水果，减少胃肠负担的同时也能补充维生素。还可以喝些茶，相关研究表明，茶叶可能具有预防和缓解昼夜节律紊乱的潜力。

　　3、锻炼方面，看球时要避免久坐，特别是患有颈椎、腰椎疾病的球迷，应该每半小时起身活动，避免久坐诱发疾患，但注意不要剧烈运动。

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　　4、控制情绪。夜里的血管较为脆弱，切勿大喜大悲，过于激动。球迷们要理性看球，正确看待输赢，不要把支持的球队输赢与自身输赢混为一谈，注意控制情绪的起伏。

　　资料来源：中国新闻网、重庆晨报、健康时报、四川在线

　　整理：党敏

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