关于新流行“无麸质饮食”那些你需要知道的事儿******
近年来，吃“无麸质饮食”越来越成为一种风潮，网上和超市中的各种“无麸质”食品也越来越多，甲状腺疾病患者、减肥人士、肠道不适人群、炎症反应高人群、湿疹人群和麸质过敏或不耐受人群等都建议避免麸质。一部分人发现，在避免麸质之后，真的变瘦了；有人发现改变饮食后，甲状腺抗体的水平的确下降了；还有人说皮肤的确好了一些，湿疹渐渐消失，腹胀等不良反应消失了，或者身体变得更有活力了。也有不少人觉得很难坚持，食物受限多、价格贵、心情压力大……那么到底要不要吃“无麸质膳食”？怎么吃？
知识点1
麸质是什么？吃什么含麸质多
所谓的麸质就是面筋蛋白，它是麦类食物中最重要的蛋白质组分。面筋蛋白和水亲和之后，可以形成庞大的连续性的面筋网络，具有特有的黏弹性结构，赋予了面食千变万化的迷人口感。面包之所以能保持膨松的孔状结构，面条之所以能拉成细丝，饺子皮之所以能拉伸不破，都是拜面筋带来的黏弹性所赐。总之面制品的筋力越强，对“麸质”敏感的人就越不适合吃。
很多朋友以为避免麸质就是要少吃粗粮，避免麸皮成分，大错特错了。“麸质”和麸皮、粗粮等概念，没有丝毫关系。和全麦粉相比，精白面粉的麸质成分更多。
小麦是食物中面筋蛋白(麸质)的主要来源，同时，大麦、黑麦、青稞等也能形成面筋结构。
稻米、小米、玉米、荞麦、藜麦等其他粮食的蛋白质不能形成面筋结构，所以它们不是麸质的来源。
知识点2
麸质为什么会带来麻烦
少数人对面筋蛋白有过敏反应，其中最严重的一种是“乳糜泻”，即谷蛋白敏感性肠病。这种病人食用含有面筋蛋白的食物之后会引发小肠黏膜损害和腹泻，造成严重的营养不良。
对于部分消化能力弱的人来说，很难把面筋蛋白的庞大网络完全破坏掉。未完全降解的面筋蛋白质片段，从受损的肠道黏膜进入血液之后，可能引发免疫反应，造成炎症反应上升，引来一系列不良反应。这种情况往往被归为“食物不耐受”反应。
同时，部分人在血液中可以测出面筋蛋白的IgG抗体，也被称为小麦慢性过敏，表现为形式多样的身体低度炎症反应导致的种种不适。比如莫名其妙地发胖、脑雾、皮肤黏膜炎症、湿疹、头疼、烦躁、腹胀、疲劳感、消化不良等等。由于这种不良反应并不一定是进食之后马上发生的，而是在此后两三天里先后表现出来的，也没有特异性，这些不耐受反应往往会被人忽略。
此外，食物不耐受反应往往还伴随着餐后的疲劳感、压力感，餐后心跳明显加快等情况。
知识点3
怎样知道自己有麸质不耐受反应
如果怀疑自己有这种情况，可以在一个月内暂时不吃所有面食，感受一下是否各种不适和生化指标有明显改善。如果没有改善，就说明自己的情况不是因为食用含面筋蛋白食物引起的。如果是，就继续不吃。
等半年后，再尝试重新少量引入这些食物。如果试探几次，都不再有不良反应了，那就可以继续吃了。如果仍有不良反应，那么就继续避免这些食物。
此外，可以去三甲医院变态反应科和营养科求诊，做相关测试，请医生帮助确认自己的情况，并给出是否需要停止食用含面筋食物的建议。
知识点4
哪些无麸质食材可以替代面食
不含有面筋蛋白的主食食材包括：
1.各种稻米(包括白色、红色、紫色、黑色的各种品种)；
2.小米、黍子(黏性品种就是大黄米)，包括黏性和无黏性的品种；
3.各种颜色的玉米；
4.藜麦、荞麦；
5.土豆、红薯、山药、芋头等薯类；
6.红小豆、绿豆、各种花色的芸豆、干豌豆、鹰嘴豆、羽扇豆等杂豆。
它们都可以替代面食作为主食食材的一部分。想吃面条的时候，可以用米粉、米线等来替代；想吃点心的时候，可以用无麸质替代版面粉来制作焙烤食品，或者用米糕、山药糕、芸豆卷、土豆泥等来替代。
知识点5
哪些含麸质的食物可少量吃
对于没有严重麸质过敏反应，只是为了改善健康状况而选择无麸质膳食的人来说，可以选择如下食物：
1.酱油、黄酱、甜面酱等。它们的制作原料中虽然含有小麦粉，但成品中蛋白质含量较低，且经过微生物的降解，已经失去了大分子网络结构。
2.燕麦片粥。燕麦本身面筋蛋白含量低于小麦、大麦，而且压片后煮成粥，因水分过高，籽粒天然结构也已破坏，很难形成连续性的面筋蛋白网络。故在确认没有不良反应的前提下，燕麦粥仍可食用。
3.酿皮。酿皮制作过程中分离除去了大部分蛋白质，故面筋含量较低。但额外给的面筋切块不能吃。不过，经过洗去蛋白质的处理，不仅蛋白质含量大幅度下降，而且损失维生素和矿物质，故这类食品的营养价值较低。
4.虾饺等小吃。它们有透明的外皮，使用的不是面粉，而是澄粉，也就是去掉蛋白质的小麦粉。其中维生素和矿物质含量也很低。
5.蛋糕、饼干和酥点。它们是用低筋粉制作的，面筋蛋白含量低于普通面食，而且加入了大量油脂，阻碍了面筋网络形成。主要问题是营养价值低，热量高，故不建议经常食用。
除了燕麦片之外，其他这些食物营养价值都不高，不能因为它们麸质含量低就经常食用，只能用来偶尔换换口味。
然而，有严重过敏反应的人，特别是乳糜泻患者，以上食物仍应尽量避免，少量尝试几次后，等待至少三天时间，证明没有不良反应之后再行食用。
也许正因为不能吃面食才能发现，人类居然如此过分依赖小麦做成的各种美食，其实没有它们，每天吃的食材品种可以更加丰富。大米小米混合饭搭配鱼肉蛋奶和各种蔬菜，也是可以很好吃的。
文/范志红(中国营养学会理事，中国科协聘科学传播首席专家)
(北京青年报)
搜索
复制
发挥数据的创新引擎作用******
作者：孙辰朔（清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员）
随着数字技术创新和迭代速度加快，数据作为关键生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出，“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素，更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用，协同推进技术、模式、业态和制度创新，对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。
数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力，需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制，加快构建数据基础制度，让数据要素更好为创新赋能，为推动高质量发展注入强大动能。
第一，数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中，通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识，对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模，可以发现新的规律，研究出新的理论，创造新的知识或技术，带来更多经济效益和更大社会价值。
第二，数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等，容易产生创新要素供需错配等问题，使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用，可以降低信息交互偏差和要素交易成本，推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业，打通“信息孤岛”和“数据壁垒”，从而实现要素高效配置。
第三，数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面，作为数字化、网络化、智能化的基础，数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程，依靠信息技术创新驱动，推动数字产业化，不断催生新产业新业态新模式，培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业，创造更多新需求和新就业岗位，挖掘新的经济增长点。另一方面，促进数据高效流通，推动产业数字化转型，实现数字经济与实体经济深度融合，将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平，提升产业发展的质量和效益。
更好发挥数据要素对创新的推动作用，可重点从以下四个方面发力。
一是构建彰显创新引领的数据基础制度，鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给，推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度，让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导，激励创新创业创造，让更多数据要素参与创新过程。
二是推动数字与产业融合发展，深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合，促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求，统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合，要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合，推动生产要素多领域、多维度、系统性突破，围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链，深入实施工业互联网创新发展战略，发挥数据的创新引擎作用。
三是致力打造数字人才高地，强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用，关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系，将数字人才培养作为学科建设的重要内容，提升全民数字素养与技能，培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力，加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。
四是构建多方协同治理模式，筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理，要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用，构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任，增强企业社会责任，促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力，把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。
