ある領域で学習した知識を別の関連する領域に応用する機械学習手法．本研究では，既存のタンパク質設計AIモデル（ProteinMPNN）を基にして，大規模な構造安定性データセットで追加学習することで，タンパク質安定性予測に特化した高性能モデル（ThermoMPNN）を構築している．（実験医学増刊4315より）

構造生命科学　AlphaFold時代にどう活かす？

生命機能を解く、変える、創るための技術と研究戦略

加藤英明，西増弘志／編

既存の学習済みモデルを別のタスクに再利用する手法．少量のデータでも精度を高めるために効果的．（実験医学増刊437より）

生体内外をつなぐ動的な臓器　皮膚　健康と疾患のサイエンス

免疫・代謝・バリアの恒常性から個々の病態と老化を理解し、最適な治療へ

椛島健治／編

あるデータセットで学習した知識を，別のデータセットを学習する際に活用するための機械学習の方法論を指す．転移学習を用いることで，十分な精度を実現するために必要な学習データの数を削減することができる．（実験医学増刊3820より）

機械学習を生命科学に使う！

シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか？

小林徹也，杉村　薫，舟橋　啓／編