Machine learning techniques are steadily becoming more important in modern biology, and are used to build predictive models, discover patterns, and investigate biological problems. However, models trained on one dataset are often not generalizable to other datasets from different cohorts or laboratories, due to differences in the statistical properties of these datasets. These could stem from technical differences, such as the measurement technique used, or from relevant biological differences between the populations studied. Domain adaptation, a type of transfer learning, can alleviate this problem by aligning the statistical distributions of features and samples among different datasets so that similar models can be applied across them. However, a majority of state-of-the-art domain adaptation methods are designed to work with large-scale data, mostly text and images, while biological datasets often suffer from small sample sizes, and possess complexities such as heterogeneity of the feature space. This Review aims to synthetically discuss domain adaptation methods in the context of small-scale and highly heterogeneous biological data. We describe the benefits and challenges of domain adaptation in biological research and critically discuss some of its objectives, strengths, and weaknesses through key representative methodologies. We argue for the incorporation of domain adaptation techniques to the computational biologist's toolkit, with further development of customized approaches.


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数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
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