본 논문은 컴퓨터 비전의 클래스와 유사한 특성을 지닌 토큰의 점진적 학습에 대한 연구의 부재를 지적하고, 특히 유전자(gene)를 토큰으로 하는 단일 세포 전사체학(single-cell transcriptomics) 데이터셋을 활용하여 유전자 점진적 학습(gene incremental learning) 파이프라인을 구축하고 평가하는 연구를 수행했다. 기존의 클래스 점진적 학습(class incremental learning) 방법을 적용하여 유전자 망각 문제를 해결하고, 해당 프레임워크의 설계와 평가의 타당성을 입증했다. 또한 단일 세포 전사체학에서의 유전자 점진적 학습을 위한 완전한 벤치마크를 제공한다.
