融合基因的機器學習預測模型

18/20融合基因的機器學習預測模型第一部分融合基因的概念與類型 2第二部分機器學習技術在融合基因預測中的應用 4第三部分模型構建和特征工程策略 7第四部分模型評估與性能分析 9第五部分預測模型對生物學研究的意義 11第六部分模型在藥物發(fā)現(xiàn)和疾病診斷中的潛力 13第七部分融合基因預測模型的挑戰(zhàn)與未來方向 16第八部分模型的道德和監(jiān)管考量 18

第一部分融合基因的概念與類型關鍵詞關鍵要點融合基因的概念

1.融合基因是指兩個或更多不同基因的部分或全部序列由于染色體重排或轉錄后加工而合并形成的新基因。

2.融合基因的形成可以導致新的蛋白質產物，其通常具有參與腫瘤發(fā)生或進展的異常功能。

3.融合基因的鑒定和表征對癌癥診斷、預后評估和治療靶向具有重要意義。

融合基因的類型

1.染色體易位型融合基因：染色體上的兩個不同基因位點斷裂并重新連接，形成新的融合基因。如Philadelphia染色體(BCR-ABL1)融合基因。

2.剪切變異型融合基因：兩個基因的轉錄本在剪切過程中異常融合，形成新的融合基因。如ETV6-RUNX1融合基因。

3.轉錄后加工型融合基因：不同基因的轉錄本在核糖體翻譯或其他轉錄后加工過程中異常融合，形成新的融合基因。如TMPRSS2-ERG融合基因。融合基因的概念

融合基因是兩種或多種不同基因的序列通過基因重排事件而連接形成的復合基因。融合基因的形成主要有兩種途徑：染色體易位和基因轉錄重排。

染色體易位

染色體易位是指兩個或多個染色體之間的片段交換。當涉及到基因編碼區(qū)域時，染色體易位可以導致融合基因的形成。例如，費城染色體（t(9;22)）就是一種常見的染色體易位，其中BCR基因和ABL1基因發(fā)生融合，形成BCR-ABL1融合基因。

基因轉錄重排

基因轉錄重排是指基因在轉錄過程中發(fā)生重組，導致不同基因的外顯子序列連接在一起。這種基因重排事件通常發(fā)生在免疫細胞中V(D)J重組過程中。例如，免疫球蛋白基因和T細胞受體基因通過V(D)J重組產生高度多樣化的抗原受體。

融合基因的類型

融合基因可以根據(jù)其融合類型進行分類：

*同源融合：涉及到同一染色體上鄰近基因的融合。

*異源融合：涉及到不同染色體上不同基因的融合。

*頭對頭融合：涉及到兩個基因的5'端序列融合。

*尾對尾融合：涉及到兩個基因的3'端序列融合。

*嵌合融合：涉及到兩個基因的不同外顯子序列融合。

融合基因在癌癥中的作用

融合基因在癌癥的發(fā)生發(fā)展中發(fā)揮著至關重要的作用。許多癌癥的形成都是由特定的融合基因引起的。這些融合基因通常導致癌蛋白的產生，這些癌蛋白具有異常的活性，破壞細胞的正常功能，促進腫瘤的生長和擴散。

經典的致癌融合基因包括：

*BCR-ABL1：慢性髓細胞白血病（CML）

*RET：甲狀腺髓樣癌（MTC）

*ALK：肺癌

*ROS1：肺癌

*TMPRSS2-ERG：前列腺癌

融合基因在藥物靶向治療中的應用

融合基因靶向治療是一種針對融合基因的癌癥治療方法。這種療法利用小分子抑制劑或靶向抗體，特異性抑制由融合基因編碼的癌蛋白。通過阻斷癌蛋白的活性，融合基因靶向治療可以抑制腫瘤生長，改善患者預后。

結論

融合基因是通過基因重排事件而形成的復合基因。它們在癌癥中具有重要的作用，是癌癥診斷和靶向治療的重要靶點。隨著對融合基因及其致癌機制的研究深入，融合基因靶向治療有望成為癌癥治療的有效手段。第二部分機器學習技術在融合基因預測中的應用關鍵詞關鍵要點主題名稱：機器學習特征工程

1.特征選擇：從融合基因中提取與預測相關的關鍵特征，如序列相似性、表達譜、基因本體信息。

2.特征縮放：標準化或歸一化特征數(shù)據(jù)，以消除單位制影響，使得不同特征具有可比性。

3.特征組合：通過特定策略（如類別特征的獨熱編碼、數(shù)值特征的離散化）將原始特征組合成新的特征，增強模型的預測能力。

主題名稱：機器學習模型選擇

機器學習技術在融合基因預測中的應用

引言

融合基因是通過染色體重排形成的異?；?，在癌癥等疾病中發(fā)揮重要作用。融合基因的準確預測對于癌癥的診斷、預后和治療至關重要。機器學習技術憑借其強大的模式識別和預測能力，在融合基因預測中得到了廣泛的應用。

機器學習方法

機器學習算法可以分為監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習兩種類型。

*監(jiān)督學習：使用已標記的數(shù)據(jù)集訓練模型，該數(shù)據(jù)集包含已知的融合基因和非融合基因。常見的算法包括支持向量機（SVM）、隨機森林和多層感知器（MLP）。

*非監(jiān)督學習：使用未標記的數(shù)據(jù)集訓練模型，該數(shù)據(jù)集不包含融合基因標簽。常見的算法包括聚類、降維和異常值檢測。

特征工程

機器學習模型的性能很大程度上取決于所使用的特征。對于融合基因預測，特征通常包括：

*基因表達數(shù)據(jù)：腫瘤和正常組織的基因表達譜圖。

*染色體重排數(shù)據(jù)：染色體易位、缺失和插入等重排信息。

*其他基因組數(shù)據(jù)：CpG島甲基化、組蛋白修飾等其他基因組特征。

模型評估

融合基因預測模型的評估指標包括：

*精度：預測正確的融合基因和非融合基因的數(shù)量的百分比。

*召回率：預測出的所有融合基因中實際融合基因的數(shù)量的百分比。

*F1分數(shù)：精度和召回率的加權調和平均值。

*ROC曲線：真陽性率與假陽性率之間的權衡。

應用

機器學習技術已成功應用于各種融合基因預測任務中，包括：

*血液惡性腫瘤：白血病、淋巴瘤和骨髓瘤的融合基因檢測。

*實體瘤：肺癌、乳腺癌和結直腸癌的融合基因檢測。

*藥物敏感性預測：預測特定藥物對融合基因陽性患者的療效。

優(yōu)勢和限制

優(yōu)勢：

*自動化：機器學習模型可以自動執(zhí)行融合基因預測任務，從而提高效率和減少人為錯誤。

*準確性：機器學習模型可以學習復雜的模式，從而提高預測準確性。

*魯棒性：機器學習模型可以對不同的數(shù)據(jù)集和特征進行泛化，從而提高魯棒性。

限制：

*數(shù)據(jù)依賴性：機器學習模型對訓練數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量高度依賴。

*解釋性：機器學習模型的黑盒性質可能難以解釋其預測。

*計算成本：訓練和部署機器學習模型可能需要大量的計算資源。

未來展望

機器學習技術在融合基因預測中具有廣闊的發(fā)展前景。未來研究可以集中在以下領域：

*新的算法和模型：開發(fā)新的機器學習算法和模型，以進一步提高預測準確性。

*特征工程：探索新的特征和特征組合，以增強模型的性能。

*解釋性：開發(fā)可解釋機器學習方法，以理解模型的預測依據(jù)。

*臨床應用：將機器學習模型整合到臨床流程中，以改善癌癥的診斷和治療。

結論

機器學習技術在融合基因預測中發(fā)揮著越來越重要的作用。通過自動化預測、提高準確性和提供個性化的治療建議，機器學習有望顯著改善癌癥患者的預后。隨著算法、特征工程和解釋性技術的不斷發(fā)展，機器學習將繼續(xù)成為融合基因預測領域的必不可少的工具。第三部分模型構建和特征工程策略關鍵詞關鍵要點【融合基因特征選擇】：

1.過濾法：基于統(tǒng)計學指標（如信息增益、卡方值）篩選特征，剔除冗余和無關特征。

2.包裹法：以特征子集為單位，迭代評估不同子集的預測性能，選取最佳子集。

3.嵌入式方法：在模型訓練過程中同時進行特征選擇，實現(xiàn)特征選擇和模型訓練的協(xié)同優(yōu)化。

【特征降維】：

模型構建和特征工程策略

1.模型構建

*隨機森林(RF)：一種基于決策樹的集成學習模型，具有魯棒性和對過擬合的抵抗力。

*支持向量機(SVM)：一種非線性分類器，將數(shù)據(jù)點映射到高維特征空間中，以實現(xiàn)線性可分。

*XGBoost：一種梯度提升算法，通過連續(xù)添加決策樹提升模型性能，具有高效率和精度。

2.特征工程策略

2.1數(shù)據(jù)預處理

*處理缺失值：使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)等策略填充缺失值，或剔除缺失值嚴重的樣本。

*標準化和歸一化：將特征值縮放至統(tǒng)一范圍，消除量綱差異的影響。

2.2特征選擇

*過濾法：基于統(tǒng)計度量或信息增益等指標選擇具有區(qū)分力的特征。

*包裹法：迭代地選擇對目標變量貢獻最大的特征子集。

*嵌入法：在訓練模型的過程中同時對特征進行選擇。

2.3特征變換

*獨熱編碼：將分類變量轉換為二進制特征向量。

*多項式特征：創(chuàng)建特征之間的多項式組合，以捕獲非線性關系。

*主成分分析(PCA)：將高維特征空間降維，保留最大方差。

2.4特征構建

*領域知識：利用特定于融合基因領域的知識來構建新的特征。

*自然語言處理(NLP)：提取來自基因序列或相關文獻的文本特征。

*圖嵌入：將基因之間的交互關系表示為圖嵌入，捕獲復雜的拓撲結構。

2.5特征重要性評估

*Permutation的重要性：對特征進行隨機排列，并測量模型性能的下降幅度。

*SHAP值：計算每個特征對預測結果的貢獻。

*遞歸特征消除(RFE)：迭代地移除影響最小的特征，直到達到最優(yōu)性能。

2.6交叉驗證

*k折交叉驗證：將數(shù)據(jù)集隨機劃分為k個子集，依次使用k-1個子集進行訓練，1個子集進行驗證。

*網格搜索：自動調整模型超參數(shù)，以找到最佳性能組合。第四部分模型評估與性能分析關鍵詞關鍵要點【模型評估與性能分析】：

1.模型評估指標：選擇合適的評估指標對模型的性能分析至關重要。常見的指標包括準確度、精確度、召回率、F1值和ROC曲線下的面積（AUC）。

2.數(shù)據(jù)集劃分：將數(shù)據(jù)劃分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用于訓練模型，驗證集用于調整模型超參數(shù)，測試集用于評估模型的泛化能力。

3.交叉驗證：交叉驗證是一種對模型進行公平評估的技巧。它將數(shù)據(jù)隨機劃分為多個子集，并重復訓練和評估模型以獲得更可靠的性能估計。

【模型性能提升】：

模型評估與性能分析

模型評估是機器學習流程中至關重要的一步，旨在評估模型在預測融合基因方面的性能。本文介紹了用于評估融合基因機器學習模型的各種指標和技術。

評估指標

評估融合基因預測模型的常用指標包括：

*準確率（Accuracy）：預測正確樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比值。

*靈敏度（Sensitivity/Recall）：模型正確預測陽性樣本的比例。

*特異性（Specificity）：模型正確預測陰性樣本的比例。

*F1得分：靈敏度和特異性的調和平均數(shù)，綜合考慮了模型在查全率和查準率方面的表現(xiàn)。

*受試者工作曲線下方積（AUC-ROC）：該曲線描繪了模型靈敏度隨特異性變化的曲線，AUC值越大表明模型性能越好。

*受試者工作曲線下方積（AUC-PR）：該曲線描繪了模型靈敏度隨陽性預測值變化的曲線，AUC值越大表明模型性能越好。

性能分析

除了評估指標外，還可以進行以下性能分析來進一步評估模型：

*交叉驗證：將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，依次使用一個子集作為測試集，其余子集作為訓練集，評估模型在不同數(shù)據(jù)集上的平均性能。

*自我bootstrapping：對數(shù)據(jù)集進行多次重復采樣并訓練多個模型，評估模型在不同訓練集上的穩(wěn)定性和魯棒性。

*混淆矩陣：顯示模型對不同類別的預測結果，可用于識別模型的錯誤類型并指導模型優(yōu)化。

*特征重要性分析：識別對模型預測貢獻最大的特征，了解融合基因預測的關鍵因素。

*可解釋性：評估模型的決策過程，理解模型如何做出預測以及其預測的可靠性。

評估原則

在進行模型評估時，應遵循以下原則：

*使用獨立數(shù)據(jù)集：模型評估應在與訓練數(shù)據(jù)集不同的獨立數(shù)據(jù)集上進行，以避免過擬合。

*考慮數(shù)據(jù)集的平衡性：如果數(shù)據(jù)集不平衡，即融合基因樣本數(shù)量遠少于非融合基因樣本，應采用適當?shù)脑u估方法，例如加權平均或合成少數(shù)類樣本。

*避免過擬合：選擇適當?shù)哪Ｐ蛷碗s度和正則化技術，以防止模型在訓練數(shù)據(jù)集上效果良好但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。

*綜合評估：使用多種評估指標和性能分析技術，避免因過度依賴單一指標而導致對模型性能的片面評估。

通過遵循這些原則，可以對融合基因機器學習模型進行全面評估，為其臨床應用和生物醫(yī)學研究提供可靠的依據(jù)。第五部分預測模型對生物學研究的意義關鍵詞關鍵要點【融合基因的機器學習預測模型對生物學研究的意義】

【主題名稱：疾病診斷和治療】

1.融合基因預測模型可用于識別疾病特異性生物標志物，輔助疾病診斷，提高疾病診斷的準確性和及時性。

2.通過預測融合基因的致病機制，可為靶向治療提供指導，設計出更有效的治療方案，提高患者預后。

【主題名稱：藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)】

預測模型對生物學研究的意義

融合基因的機器學習預測模型在生物學研究中發(fā)揮著至關重要的作用，為以下方面提供了寶貴的見解：

加快生物醫(yī)學發(fā)現(xiàn)

預測模型能夠快速有效地識別潛在的生物標記物和治療靶點。通過分析大量基因組和轉錄組數(shù)據(jù)，這些模型可以выявить融合基因，這些基因在癌癥等疾病的發(fā)病機制中起關鍵作用。這有助于加快藥物發(fā)現(xiàn)和治療策略的開發(fā)。

個性化醫(yī)療

預測模型可以個性化醫(yī)療，根據(jù)個體患者的基因特征定制治療方案。通過識別特定患者中融合基因的存在和特征，醫(yī)療保健專業(yè)人員可以確定最有效的治療方法，從而提高治療效果并減少副作用。

疾病診斷和預后

融合基因的機器學習預測模型可以輔助疾病診斷和預后。這些模型能夠準確地檢測融合基因的存在，并評估它們對疾病進展和患者預后的影響。這有助于早期診斷、干預和監(jiān)測疾病進展，改善患者的整體預后。

藥物反應性預測

預測模型可以預測個體患者對特定藥物的反應性。通過分析與融合基因相關的基因表達模式，這些模型可以識別對特定治療有反應或耐藥的患者。這有助于優(yōu)化藥物選擇，最大限度地提高治療效果并避免不必要的副作用。

生物學機制的闡明

融合基因的機器學習預測模型為揭示融合基因的分子機制和生物學功能提供了深刻的見解。通過識別融合基因的相互作用、調控網絡和下游通路，這些模型有助于闡明融合基因在疾病發(fā)病和進展中的作用。

以下是一些具體示例，說明融合基因的機器學習預測模型如何應用于生物學研究中：

*癌癥研究：融合基因的預測模型已用于識別多種癌癥類型中的融合基因，包括白血病、淋巴瘤和實體瘤。這些模型有助于了解癌癥的分子基礎，并為開發(fā)靶向融合基因的治療策略提供了依據(jù)。

*神經系統(tǒng)疾?。侯A測模型已被用于研究神經系統(tǒng)疾病，例如阿爾茨海默病和帕金森病中的融合基因。這些模型有助于闡明這些疾病的遺傳基礎，并為開發(fā)新的治療方法提供了見解。

*感染性疾?。喝诤匣虻念A測模型已被用于識別病毒和細菌感染中融合基因的存在和作用。這些模型有助于開發(fā)診斷工具，并為開發(fā)針對融合基因的抗病毒和抗菌療法提供了信息。

*罕見疾?。侯A測模型已被用于研究罕見疾病，例如脊髓性肌萎縮癥和囊性纖維化中的融合基因。這些模型有助于了解這些疾病的遺傳基礎，并為開發(fā)有效的治療方法提供了有價值的見解。

總之，融合基因的機器學習預測模型對生物學研究至關重要，提供了寶貴的見解，加快了生物醫(yī)學發(fā)現(xiàn)，個性化了醫(yī)療，輔助了疾病診斷和預后，預測了藥物反應性，并闡明了生物學機制。隨著生物醫(yī)學數(shù)據(jù)的不斷積累和機器學習技術的進步，融合基因的預測模型在生物學研究中將繼續(xù)發(fā)揮越來越重要的作用。第六部分模型在藥物發(fā)現(xiàn)和疾病診斷中的潛力關鍵詞關鍵要點藥物發(fā)現(xiàn)

1.融合基因預測模型可以通過識別靶點、預測新藥分子活性以及優(yōu)化藥物設計來促進藥物發(fā)現(xiàn)。

2.模型可以探索大型數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)新的靶點和藥物相互作用，并針對特定疾病開發(fā)個性化的治療方案。

3.融合基因預測模型有助于縮短藥物開發(fā)時間，提高藥物效果，同時降低成本和失敗風險。

疾病診斷

1.融合基因預測模型可以分析分子數(shù)據(jù)，識別疾病相關的生物標志物和預測疾病風險。

2.模型可以區(qū)分健康個體和患病個體，并在早期階段檢測疾病，從而提高治療效果和患者預后。

3.融合基因預測模型有助于開發(fā)精準醫(yī)療，為患者提供個性化的診斷和靶向治療。融合基因的機器學習預測模型在藥物發(fā)現(xiàn)和疾病診斷中的潛力

藥物發(fā)現(xiàn)

*藥物靶標識別：融合基因模型可預測基因突變和融合事件，將它們標示為潛在的藥物靶標。

*藥物反應預測：該模型可以預測患者對特定藥物的反應，指導個性化治療。

*藥物篩選：通過模擬融合基因在細胞中的作用，該模型可以篩選潛在的治療候選物。

疾病診斷

*生物標記發(fā)現(xiàn)：融合基因模型可識別與特定疾病相關的融合基因，作為疾病的生物標記。

*疾病分型：該模型可以將患者分型為不同的疾病亞型，指導針對性的治療。

*預后預測：通過分析融合基因模式，該模型可以預測患者的預后和生存結局。

具體應用實例

藥物發(fā)現(xiàn)

*在肺癌中，EML4-ALK融合基因被發(fā)現(xiàn)后，靶向ALK激酶抑制劑（如克唑替尼）的開發(fā)成功延長了患者的生存期。

*在急性髓細胞性白血病中，F(xiàn)LT3-ITD融合基因被發(fā)現(xiàn)后，靶向FLT3激酶抑制劑（如吉妥西尼）的開發(fā)提高了患者的緩解率和生存期。

疾病診斷

*在白血病中，BCR-ABL融合基因的存在是慢性髓性白血病的標志性特征，可用于疾病診斷和治療反應監(jiān)測。

*在肺癌中，ROS1-原癌基因融合基因的存在與疾病預后不良相關，可用于患者分型并指導治療選擇。

*在乳腺癌中，HER2基因擴增或融合可以預測患者對曲妥珠單抗等靶向治療的反應。

模型優(yōu)點

*高準確性：融合基因模型利用來自大量基因組數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)，提供了高度準確的預測。

*可解釋性：該模型可以通過提供融合基因模式與藥物反應或疾病預后的關聯(lián)性來解釋其預測。

*通用性：該模型可以應用于不同的癌癥類型和其他疾病，預測不同的融合基因。

*高通量：該模型可以快速分析大量患者樣本，實現(xiàn)高通量基因組預測。

未來展望

融合基因的機器學習預測模型具有巨大的潛力，可以變革藥物發(fā)現(xiàn)和疾病診斷的格局：

*個性化醫(yī)學：該模型將使醫(yī)生能夠為每個患者定制化治療方案，基于其獨特的融合基因特征。

*早期檢測：該模型可以利用血液或其他非侵入性樣本來檢測融合基因，實現(xiàn)癌癥和其他疾病的早期檢測。

*新藥研發(fā)：該模型將促進新藥的發(fā)現(xiàn)和開發(fā)，靶向融合基因和其他基因組異常。

*醫(yī)療決策支持：該模型將成為醫(yī)生和研究人員的寶貴工具，支持醫(yī)療決策并改善患者預后。

總之，融合基因的機器學習預測模型是藥物發(fā)現(xiàn)和疾病診斷領域的一項突破性技術，具有改變醫(yī)療實踐和改善患者預后的潛力。隨著數(shù)據(jù)和計算技術的不斷發(fā)展，該模型的準確性和通用性將進一步提高，為更精準、個性化的醫(yī)療奠定基礎。第七部分融合基因預測模型的挑戰(zhàn)與未來方向關鍵詞關鍵要點【數(shù)據(jù)稀疏性與模型魯棒性】：

1.融合基因數(shù)據(jù)稀疏，僅占全部數(shù)據(jù)的極小部分，導致模型訓練困難。

2.現(xiàn)有模型對缺失數(shù)據(jù)和噪聲敏感，影響預測準確性。

3.需要探索數(shù)據(jù)增強技術和魯棒性損失函數(shù)，以提高泛化能力。

【特征工程與生物學解釋】：

融合基因預測模型的挑戰(zhàn)與未來方向

挑戰(zhàn)：

*數(shù)據(jù)稀缺性：融合基因事件在癌癥中相對罕見，因此收集足夠數(shù)量的可靠數(shù)據(jù)來訓練預測模型具有挑戰(zhàn)性。

*數(shù)據(jù)異質性：融合基因事件表現(xiàn)出高度異質性，涉及不同的基因伙伴和斷點位置，增加了模型預測的復雜性。

*計算復雜性：融合基因預測涉及分析大規(guī)?；蚪M數(shù)據(jù)，包括全基因組測序（WGS）和全轉錄組測序（RNA-seq），這需要大量的計算資源。

*算法優(yōu)化：開發(fā)用于融合基因預測的算法需要仔細優(yōu)化，以平衡準確性、特異性和計算效率。

*驗證的挑戰(zhàn)：驗證融合基因預測模型是一個重大挑戰(zhàn)，因為需要獲得大量已知融合基因的驗證數(shù)據(jù)集。

未來方向：

*多組學整合：利用多組學數(shù)據(jù)，例如WGS、RNA-seq和表觀遺傳學數(shù)據(jù)，可以提高融合基因預測的準確性。

*先進的算法：探索深度學習和機器學習中的最新算法，以提高模型的預測能力。

*稀有事件檢測：開發(fā)專門用于檢測罕見融合基因事件的算法至關重要，因為這些事件在癌癥中也發(fā)揮著重要作用。

*大規(guī)模數(shù)據(jù)共享：建立融合基因預測模型的大規(guī)模數(shù)據(jù)共享平臺將促進該領域的協(xié)作和進步。

*生物標記物識別：使用融合基因預測模型來識別新的生物標記物以診斷、預后和治療癌癥。

*個性化治療：根據(jù)融合基因預測來指導個性化治療，為患者提供更有效的治療方案。

*癌癥進化研究：將融合基因預測模型用于研究癌癥進化，深入了解腫瘤發(fā)生和發(fā)展的機制。

結論：

融合基因預測模型在癌癥診斷、預后和治療中具有巨大的潛力。通過克服挑戰(zhàn)和探索未來方向，我們可以提高模型的準確性、特異性和實用性，從而改善癌癥患者的預后和治療效果。第八部分模型的道德和監(jiān)管考量關鍵詞關鍵要點主題名稱：融合基因預測模型的倫理考量

1.隱私保護：融合基因預測模型處理大量個人健康數(shù)據(jù)，對隱私保護至關重要。應建立嚴格的保護措施，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

2.算法公平性：模型應公平對待不